近日，suncitygroup太阳集团韩亮副教授研究团队在SCI期刊《Agriculture》(JCR一区，ISSN：2077-0472，近三年影响因子为3.6)发表题为"Spatiotemporal Integration of Time-Series Remote Sensing and Soil Attributes for Precision Management Zoning in Daylily Cultivation"的研究论文。韩亮副教授为论文的第一作者兼通讯作者，研究生吉杲钇、李旭东、张楠为共同作者，太阳成城集团为论文的第一完成单位。

该文针对黄花菜种植管理中存在的时空异质性监测难题，构建了融合时序遥感与土壤属性的精准管理分区框架。研究基于Sentinel-1/2卫星影像，采用SNIC超像素分割与STSF（监督时序森林）分类器，实现了复杂物候条件下黄花菜种植区的精准识别，分类总体精度达94.1%，空间重叠率提升至88.6%。通过地理探测器分析，识别出土壤类型、全氮含量、有机碳及行政边界为作物生长空间异质性的关键驱动因子。研究进一步引入空间约束模糊C均值聚类（SGFCM）算法，将管理分区碎片化程度降低27.8%，空间自相关性提升至0.600（p<0.001），形成了具有农学一致性和空间连续性的三级精准管理分区。该研究为黄土高原特色作物智慧管理提供了可迁移的技术路径，对推动农业遥感技术从数据服务向管理决策转化具有重要实践价值。

韩亮副教授研究团队长期聚焦于资源环境遥感、农业信息化与精准农业等领域的研究并取得了一系列成果。近年来主持完成大同市应用基础研究计划项目、山西省高等学校科技创新项目、太阳成城集团博士科研启动项目 等多项课题。团队在《Agriculture》、《Computers and Electronics in Agriculture》、《农业机械学报》等国内外知名期刊发表多篇高水平学术论文，围绕资源环境遥感监测、作物表型遥感与应用预测建模、精准农业技术应用等方向形成了鲜明的研究特色与优势。