期刊名： Drones

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/Drones

为感谢 Arturo Sanchez-Azofeifa 教授在过去一年中作为 Drones 期刊“农业与林业中的无人机”栏目主编所付出的专注与奉献，并祝贺其自 2026 年 7 月起续任该栏目主编，本期人物专访，Drones 期刊有幸邀请到 Arturo Sanchez-Azofeifa 教授。他在访谈中与我们分享了他从事的主要科研工作、对无人机在农业与林业中应用的研究愿景，以及对 Drones 期刊和开放获取出版的看法及态度。

Arturo Sanchez-Azofeifa 博士是加拿大阿尔伯塔大学理学院地球与大气科学系的教授。他的研究领域是热带干森林环境的遥感监测，目前主要在哥斯达黎加和巴拿马开展研究工作。Arturo Sanchez-Azofeifa教授的研究致力于探索环境变化与热带干林生产力、物候、碳和水通量、叶面积指数（LAI）及光合有效辐射（PAR）在时空上的变化之间的关联，这些研究通过先进的无线传感器网络实现。他的研究还探讨了上述不同生物物理变量与遥感观测数据（包括无人机、航空和卫星遥感）之间的联系，尤其关注LiDAR与高光谱遥感技术的关联。其研究深深植根于科学领域新兴的第四种范式——即“eScience”（电子科学），该范式强调通过传感器网络和数学模拟生成的密集数据探索来推动新的科学发现。

访谈内容

1. 该期刊有哪些吸引您的地方，使您愿意担任其主编？

作为一名科学家，我对无人机搭载的先进传感器迅速增长的潜力及其在环境监测中的应用非常着迷。LiDAR、多光谱和高光谱传感器尤为重要，因为它们为高分辨率生物多样性监测、可持续森林管理、精准农业以及生态系统结构与功能评估提供了新机遇。

在我的研究生涯中，我一直广泛运用遥感技术来理解和监测复杂的生态过程。从这个角度看，我认为无人机不仅仅是数据采集平台，更是综合观测与分析系统的重要组成部分。先进传感器、基于无人机的数据采集，以及人工智能和机器学习方法的结合，可以显著提升我们提取有意义的生态信息并将其转化为实际应用的能力。

正是这种整合——传感器 → 无人机 → 数据 → 机器学习 → 信息——尤其令我感兴趣，并吸引我担任这一职务。它与我的研究经历以及我更广泛的兴趣高度契合，即开发创新性遥感方法，用于生物多样性监测、生态系统管理、环境决策和可持续农业实践。

2. 您对该期刊的愿景是什么？

我的愿景是让该期刊成为高质量无人机技术研究及其在广泛科学与应用学科中应用的国际领先权威参考。我尤其希望看到该期刊在森林与生态系统监测、生物多样性评估、精准农业、环境管理和自然资源应用等领域巩固其地位。

我还认为，该期刊有一个重要机会，可以在无人机技术、近地表遥感、先进传感器和人工智能的交叉领域确立自身地位。在我看来，该领域需要超越多光谱影像和 NDVI 等光谱植被指数的相对传统应用。尽管这些方法仍然有用，但高光谱、LiDAR、热红外、雷达和其他先进传感器的日益普及，为提取关于生态系统结构、组成、功能、健康状况和变化的更详细信息提供了机会。

一个特别重要的方向是将这些日益复杂的数据集与先进数据分析方法（包括机器学习和人工智能）相结合。该期刊可以发挥重要作用，鼓励连接整个信息链的研究：传感器 → 无人机 → 数据 → 人工智能/机器学习 → 信息 → 应用。这将有助于本刊不仅成为无人机技术进展的发表平台，也成为展示这些技术如何解决重要科学和社会问题的论坛。

我认识到，多光谱传感器目前在许多无人机应用中占主导地位，而高光谱和其他先进传感器的更广泛采用仍受到采购成本、数据量、处理要求以及分析这些数据集所需的专业知识等因素的限制。然而，这些局限也为该期刊提供了机会。它可以成为方法创新、跨学科合作以及开发使先进无人机传感更易获取和更具可操作性的方法的催化剂。

最终，我希望该期刊成为无人机科学与应用领域的国际第一参考，吸引顶尖科学家、工程师、技术开发人员和从业者。该期刊应成为一个这样的地方：读者不仅来寻找无人机平台和传感器的最新发展，也来寻找将无人机观测转化为具有科学意义且实际有用的信息的创新方式。

3. 该领域的未来如何？

我认为，该领域的未来应当放在一种新科学范式兴起的背景下来理解，这种范式常被称为科学第四范式。该范式的特征是数据密集型科学发现，即新知识越来越多地来自对卫星、无人机、地基仪器和互联传感器网络所生成的海量数据集的分析与整合。

无人机科学显然正朝着这个方向前进，但我认为我们尚未真正到达那一步。我们领域中的许多研究仍然依赖相对较小的数据集、单独实验，以及将已有算法应用于数据处理和解释。这些方法在证明无人机的科学潜力方面极具价值，但下一阶段将要求我们以不同的方式思考无人机观测如何被采集、整合、处理，并最终转化为科学知识。

随着激光雷达、雷达、多光谱、高光谱、热红外及其他先进传感器越来越多地搭载于无人机平台，我们将生成具有前所未有的空间、光谱和时间复杂度的数据集。与此同时，无人机将日益成为更大观测网络的组成部分，这些网络包括卫星、地面传感器、环境监测站，以及可能的自主平台。因此，挑战将从单纯获取数据，转向如何高效整合、分析、解释并从这些异质且日益庞大的数据集中提取知识。

这一转变将为人工智能和机器学习创造重大机遇。我预见，未来将不再是对单个数据集独立应用相对简单的算法，而是转向能够识别跨传感器、空间尺度和时间的复杂模式、关系和变化的集成分析框架。在这种背景下，人工智能将变得越来越重要，它不再仅仅是另一种数据处理工具，而是科学发现的重要组成部分。

因此，科学第四范式有可能从根本上改变无人机科学。我们正在从“无人机 → 传感器 → 数据 → 算法 → 结果”走向更广阔的框架：“传感器网络 → 大数据 → 数据集成 → 人工智能/机器学习 → 知识 → 科学发现”。

在我看来，未来十年我们领域最重要的挑战之一，将是成功实现这一转变。无人机科学的未来不会仅由更好的无人机或更精密的传感器来定义。它越来越多地将取决于我们整合大量多维信息，并利用这些信息回答此前无法回答的科学问题的能力。

4. 您如何看待出版领域开放获取的发展？

我认为，开放获取是科学出版领域最重要的发展之一，因为它提供了让所有人都能获取科学知识的机会，无论其所在机构或地理位置如何。这对发展中国家的研究人员、学生、从业者和机构尤为重要，因为有限的图书馆预算和订阅费用会严重限制他们获取科学文献。从这个角度来看，开放获取为科学知识的民主化做出了重大贡献。

然而，我越来越担心围绕开放获取出版所形成的经济模式。尽管我们降低了获取科学信息的门槛，但在许多情况下，我们只是把这一门槛从读者转移到了作者身上。文章处理费（APCs）大幅上涨，如今在某些期刊上以开放获取方式发表文章，对单个研究人员或研究团队而言可能是一笔不小的开支。

这造成了科学出版体系中的重要失衡。来自资金充足机构、大型研究团队或拥有机构开放获取协议和专项出版基金国家的研究人员，拥有明显优势。相比之下，来自发展中国家、较小机构、处于职业生涯早期或研究经费有限的研究人员，可能拥有优秀的科研成果，却缺乏足够资源以开放获取方式将其发表。

因此，我认为我们需要认真思考：当我们谈论让科学真正“开放”时，究竟意味着什么？科学信息当然应当对读者可及，但发表机会也应当对研究人员可及。否则，我们就有可能用一种不平等取代另一种不平等——从“因负担不起获取费用而无法阅读”，变成“因负担不起发表费用而无法发表”。

因此，开放获取的未来不仅应关注扩大已发表研究的获取途径，还应关注发展更公平、更可持续的出版模式。费用豁免、机构协议、差异化APC结构以及其他机制都能有所帮助，但更广泛的目标应当是：确保决定谁有机会参与科学出版的，是科学的质量和相关性，而不是作者可获得的财政资源。

对我而言，这是当今开放获取面临的主要挑战之一：我们如何让科学在出版流程的两端都真正开放——既面向想阅读科学的人，也面向想为科学作贡献的人？

最后，感谢 Arturo Sanchez-Azofeifa 教授在百忙之中抽出时间接受 Drones 编辑部的采访，以及对 Drones 期刊发展的肯定和支持。我们在此由衷地祝愿 Arturo Sanchez-Azofeifa 教授科研之路一切顺利，并期待他在新的任期内带领“农业与林业中的无人机”栏目取得更加丰硕的成果。

期刊介绍

主编：Prof. Dr.Diego González-Aguilera, University of Salamanca, Spain

期刊主要涵盖无人机、无人机系统、远程驾驶航空器系统、水下无人机、无人地面载具、全自动驾驶和太空无人机等相关的最新科学技术及应用。目前期刊已被Ei Compendex、Scopus和SCIE (Web of Science)等多个重要数据库收录。英国遥控驾驶飞行器系统协会 (ARPAS-UK) 和国际无人机系统协会(ICUAS) 均与Drones期刊有合作关系，其会员可享受文章处理费折扣。

2025 Impact Factor：5.2

2025 CiteScore：10.0

Time to First Decision：21.1 Days

Acceptance to Publication：2.9 Days