武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS，相关技术理论《多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用》2021年荣获测绘科技进步特等奖。 技术特色： (1) 首次提出基于人工智能技术的多模态卫星影像语义分割与几何处理融合新理论。创建了卫星影像跨域稳健语义分割技术，通过自适应增量优化提升深度分割网络模型的迁移性和普适性，保证多类型地物语义分割的时效性、容错性、稳定性和区域一致性。 (2) 通过语义分割结果全自动进行多源地理信息控制点粗差剔除，实现超大范围多模态影像精准几何处理；提出辐射不变特征变换算法进行多模态影像高可靠性匹配；单台机器2.5分钟可完成8000景卫星影像的并行区域网平差，大幅提高了自动化处理精度和效率。 (3) 突破了基于深度学习的多视遥感影像三维地形及大范围合成影像智能生成技术，采用物方半全局优化提升困难区域的密集匹配精度，并在语义分割结果的辅助下进行大范围遥感影像无缝镶嵌合成。 (4) 基于深度学习进行建筑物、道路、农作物等典型地物目标语义信息智能提取；基于多尺度语义分割网络融合经验知识实现建筑物矢量边缘精确提取；结合语义分割和多起点中心线追踪优化提取道路网拓扑矢量；基于3D卷积和注意力机制实现多类农作物精细分类及其时空特征智能提取。 (5) 构建了全新的多模态卫星遥感影像几何语义一体化智能处理技术体系，研制出我国首套自主产权的多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理软件系统MIPS，其数据处理效果和效率均有明显优势，显著提升了融合处理的精准度和智能化水平。 先进性 MIPS具备快速语义分割、语义辅助精准几何处理、三维地形提取与多影像时序合成、地物语义信息智能提取等特色功能。系统采用最新的卫星影像摄影测量处理、多源影像融合、语义信息提取的相关理论与方法，结合先进的计算机技术、CPU/GPU两级加速并行处理及深度学习技术，处理效果和效率均明显优于国内外同类软件。例如单机情况下19小时即可完成1551景2米分辨率卫星影像的全自动处理，包括云区检测、影像融合、影像匹配、区域网平差、正射影像纠正等全部处理流程。语义分割结果约束的立体卫星影像区域网平差自动化程度和精度均显著提升，例如在1:1万基础测绘产品DEM/DOM的辅助下，高分七号立体卫星影像的全自动处理高程精度从2.6米大幅提升至0.8米以内，镶嵌接边精度优于1像素。

本发明公开了一种基于改进 SIFT 算子的低空多视角遥感影像匹配方法，首先采用优化的 DoG 算子 对第一影像和第二影像进行特征点检测，然后利用基于局部区域采样模拟的 SIFT 描述子对特征点进行 描述形成特征向量，最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征点，并利用基于极几何约束的 RANSAC 算 法对匹配点进行提纯。本发明能够有效地解决低空遥感影像匹配中存在的多视角以及弱纹理等问题。 

本发明提供了一种基于快速二值编码的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括步骤:步骤 1，划分 待分类遥感影像获得场景单元;步骤 2，从场景单元中提取尺寸相同的图像块作为局部图像块训练样本; 步骤 3，采用非监督学习法学习局部图像块训练样本获得滤波器组;步骤 4，将场景单元与滤波器组中 各滤波器分别做卷积获得各场景单元的幅滤波器响应图，采用二值编码法分别融合各场景单元的幅滤波 器响应图获得各场景单元的全局特征描述;步骤 5，基于场景单元的全局特征描述进行场景单元分类。 本发明在保证场景分类精度的前提下，大大降低了非监学习法的计算代价。

系统的主要功能包括（参见图1）： （1） 数据、视频实时数据采集和无线传输； （2） 基于上位机的远程控制和数据显示、追溯及分析等； （3） 基于手机客户端的移动APP线上线下销售； （4） 基于WiFi的手持终端定位、导航和跟踪； （5） 信息融合和专家决策支持系统； 应用领域包括：温室环境智能控制、智能家居、农田生产（四情）监测、旅游景区的人流量统计及大数据分析、大型商场智能监控、地下停车场定位等。 项目特色：和有机农业的行业领导者紧密结合，解决现有农业物联网系统中有线系统中的布线复杂、成本高且功能单一的难题；在TCP和UDP协议下都可实现毫秒级延时的实时控制；集数据采集、传输、远程控制及终端定位、导航和监控于一体；系统可完成基于手机APP和上位机软件的多种控制方式；只要满足有WiFi，Internet，移动网络其中的任意一个即可进行远程控制。 先进性：国内首个集数据采集传输、视频监控、终端导航、定位与跟踪与一体的农业信息化平台，利用手机APP实现对农作物的线下生产、线上销售、长势跟踪等一体的多功能农业信息化智能平台； 技术指标：电源输入（DC 2.0～3.6V）；控制延时<30ms；误码率< ;无线节点续传距离>=150m；无线AP覆盖范围>30X30 ;定位精度<1.5m；可用信道数15个；支持点对点、点对多点、对等和Mesh网络 能为产业解决的关键问题： 可解决传统农业中的粗放式种植、经验型种植及人工参与度高等问题，在降低农业生产成本的同时，提高农业生产、销售、追溯等环节的智能化水平。基于WiFi获取的现场后台大数据挖掘将解决现代农业的专家知识匮乏问题，形成可信度高的知识库指导农业生产。 实施后取得的效果： 推动当地农业智能化水平进步，提高农业生产效率、减少农业生产成本，促进规模化种植、最终形成行业标准。

1、农业服务信息化平台系统。打造服务于农业生产的综合性服务平台，解决服务信息不对称等问题。 2、农业精准生产大数据集成平台系统。建设卫星遥感农业精准生产大数据平台，解决作物种植面积与产量估测、精细农作以及农作管理决策等。 3、建设农机作业监测精准管理系统。综合物联网技术、传感器技术、图像识别技术、遥感技术、卫星定位技术以及无线通讯技术，解决作业监测精准管理。 4、农产品销售服务平台系统与云追溯平台。建设农产品产销对接与全程电子商务平台服务系统，构建农产品质量安全智慧追溯云平台。

自动化系统，可解决传统农业中的粗放式种植、经验型种植及人工参与度高等问题，在降低农业生产成本的同时，提高农业生产、销售、追溯等环节的智能化水平。基于WiFi获取的现场后台大数据挖掘将解决现代农业的专家知识匮乏问题，形成可信度高的知识库指导农业生产。推动当地农业智能化水平进步，提高农业生产效率、减少农业生产成本，促进规模化种植、最终形成行业标准。

  植物内生菌（endophyte）是指能定殖在健康植物组织内，并与植物建立了和谐联合关系的一类微生物。植物内生菌的研究已逐步成为生命科学领域一个新的研究热点，受到国内外植物学家和微生物学家的关注。研究已经证实，内生菌在植物体内不仅积极地生存着，而且还能产生多种生物学作用，如固氮、促进植物生长和对病虫害的防治等作用。人们注意到植物-内生菌这种和谐共生，互利共栖的生命形式，可能是未来生态型农业发展的一条重要思路。所以，在“资源节约型，环境友好型”产业已逐渐成为国内外公认主流发展方向的今天，开展植物内生菌的研究不仅对植物微生物学科的研究对农业可持续发展也有重要的实践意义。选择有研究和应用价值的模式植物和内生菌种是进行内生菌研究的先决条件，从农村地区一些重要作物（包括主要蔬菜）中分离多种内生菌是本项研究的首要工作。随着这些大量植物内生菌资源的分离，植物内生菌研究就可以进一步深入。本人目前已得到一批有重要植物促生作用的细菌及其培养技术，可以转化为工业化生产。

发明了一种能减轻农业面源污染的排水沟过水堰。其特征是：过水堰由砂石过滤层、组合式污水生态净化装置和透水混凝土堰组成，组合式污水生态净化装置设置在砂石过滤层与透水混凝土堰之间，其中组合式污水生态净化装置由生物滤床和固着藻类反应槽组成。砂石过滤层设置在过水堰迎水面的首端，过水堰设置在排水沟的过流断面内，过水堰的高度与排水沟日常水位高程相等。

基于IoT技术的都市农业的服务产业化

以农业废弃物稻壳粉和竹粉为污泥调理剂，耦合阳离子聚丙烯酰胺调理污泥， 稻壳粉和竹粉作为骨架发挥支撑作用，促进污泥自由水和间隙水外排，减小污泥的可压缩系数，防止污泥有机质流失，缩短板框压滤机运行周期；同时稻壳粉和竹粉可有效提升污泥泥饼有机物含量，有利于后续焚烧等能源化处置。 农业废弃物稻壳粉和竹粉的主要成分为纤维素、木质素和二氧化硅，具有一定的韧性和多孔性等特点。其中以网络状分布的二氧化硅是有机质粉末的主要支撑骨架，木质素和纤维素填充在其中，且本身含有大量有机物，作为污泥调理剂，增加热值的同时还可以防止其对焚烧设备的腐蚀。同时，废弃物粉末是一种价廉易得的农业资源，充分利用农业废弃物稻壳粉和竹粉，变废为宝，对减少环境污染，提高农民收入，促进经济循环与增长，具有重大意义。稻壳粉和竹粉作为调理剂进行污泥深度脱水时，均能避免生石灰投加造成的压滤液水质恶化等负面影响，采用稻壳粉和竹粉协同化学药剂对污泥进行深度脱水具有广阔的市场前景。目前技术已经完成中试规模应用，污泥脱水成本可降低21.2%；申请国家发明专利 2 项，授权实用新型专利 2 项；发表学术论文 7 篇。