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对话Remote Sensing 2025优秀编委奖获得者——李强教授

已有 1207 次阅读 2026-7-26 10:34 |个人分类:人物专访|系统分类:博客资讯

本次人物采访，我们很荣幸邀请到Remote Sensing 2025年优秀编委奖 (Editor of Distinction Award) 获得者，来自西北工业大学的李强教授。

李强教授是Remote Sensing 期刊的编委会成员，与MDPI合作近8年。在此次采访中，他围绕同行评审的关键环节、未来行业内研究课题的趋势、AI技术在评审中的伦理边界以及期刊影响力提升策略等问题，分享了自己在学术编辑工作中的宝贵经验和深刻见解。

获奖人介绍

李强教授（西北工业大学光电与智能研究院）

研究方向：跨域遥感、多模态认知计算。

访谈内容

1.作为本年度优秀编委奖的获得者，您能否简要介绍一下自己，并与我们的读者分享您的感想？

我是西北工业大学教授/博士生导师，致力于遥感影像智能解析方向理论研究与应用创新。很荣幸获得年度优秀编委奖。我就是一名本专业的普通教师/科研人员，平时喜欢静下心来处理稿件，尽力给出客观、有帮助的审稿意见。感谢主编与编辑部老师的信任，也感谢各位作者的耐心。

2.作为Remote Sensing 期刊的编委，您目前与期刊合作的整体感受如何？

作为Remote Sensing 期刊的编委，整体合作感受就是四个字：规范、高效。编辑部处理稿件及时，沟通也很顺畅。大家各司其职，目标都是为了提升文章质量。这两年合作下来，感觉踏实、省心，也愿意继续为期刊出一份力。

3.您认为未来几年哪些研究课题会特别受到学术界的关注？

开放世界下的智能感知，是未来值得重视的方向。传统遥感识别通常假设类别固定、环境可控，但实际应用中会不断遇到未知类别、新场景、域漂移、噪声干扰等开放世界问题。简单说，算法不能只会分析“见过的试题”，要能在“没见过的试题”里也能可靠运行。这是从实验室走向真实应用必须跨越的一步。

4.在预审阶段，您在检查稿件的过程中优先考虑哪些标准？

预审阶段，我主要看几个最基本的点：

是否在期刊范围内：主题跟遥感的相关性够不够；

创新性是否足够：有没有新的问题、方法或发现，而不是简单重复已有的工作；

写作与结构：摘要是否清晰，图表是否规范，英文表达能否读得懂。

5.鉴于人工智能技术在学术写作和同行评审中日益广泛的应用，作为编委会成员，您如何看待其对传统同行评审流程的影响，期刊应该如何有效地进行监管？

我认为人工智能技术确实能提供帮助，例如为非英语母语的作者润色语言、检查参考文献格式、快速发现稿件中明显的结构问题，甚至协助审稿人初步梳理文献。这些都能有效提高效率。但如果审稿人直接将稿件交给生成式人工智能工具来生成审稿意见，则会产生看似专业、实则空洞无物的评论，无法抓住真正的问题。更严重的是，还可能泄露未发表稿件中的内容。

我认为期刊应明确禁止将完整稿件上传到公开的生成式人工智能工具；人工智能只能充当助手，最终判断必须由人做出；并在审稿邀请信中增加一段提醒，说明人工智能使用的边界及违规后果。