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近日，省林规院联合四川大学、北京林业大学和北京大学，以院职工为第一作者，在农林科学JCR 1区、中国科学院2区的Forests期刊（IF=2.9）在线发表题为“A Fast Detection Algorithm for Change Detection in National Forestland ‘One Map’Based on NLNE Quad Tree”的研究论文，提出了一种林地一张图变化检测方法，相对于传统空间联合法和普通四叉树法，时间分别缩短约75%和50%，并有效解决了空间联合法产生大量中间数据的问题。

近年来，在省林规院加强研发投入、鼓励科技创新的积极氛围下，院职工相继在国际/国家发明专利、地方标准、软件著作权等知识产权领域取得了丰硕成果，以森林树（碳）表和森林树网为代表的原创性林草数智化产品也日臻成熟，全面走向市场销售。但在学术论文方面，全院虽积累了大量宝贵实践经验和一手数据，产出的高水平论文却相对较少，成为院科研能力全面提升的瓶颈和短板。

该论文是省林规院职工基于解决实际工作难题，提高生产效率的实践经验和数据进行撰写，其成功发表经验具有代表性和可复制性，既为全院科技创新再添新砖，也将为后续科研成果获取尤其是高水平论文产出做出探索和示范。