本发明涉及一种包含V分量的全分量偏振遥感成像测量系统及方法,其特征在于:它包括一用于提供空间位置和时间信息的定位定时系统,一能够测量Stokes四分量的全分量成像系统和一包括V分量在内的全分量偏振图像处理系统。

一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景，从每个场景中随机地提取若干个训练图像块，将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示，聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块， 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中，然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化，统计每一幅场景的局部特征直方图，得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本，由分类器得到每一幅场景的预测类别标号，完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。

本发明公开了一种结合时空信息的遥感逐日积雪产品去云方法，首先根据 DEM 数据和土地利用数 据对遥感逐日积雪产品进行积雪单元划分;再利用 DEM 数据和多时相数据分别得到每个云像元在空间 和时间上的积雪概率;最后利用加权平均的方法获得云像元的积雪概率，评判云像元是积雪还是无雪。 本发明充分结合了积雪在空间上和时间上的相关性，以及地形因子对积雪的影响，有效地减少云对积雪 产品的影响，提高了积雪产品的精度，并且算法简单，计算效率高，易于实现。

本发明公开了一种对地面建筑群遥感图像频谱特性约束的去噪方法和系统，其特征在于，包括：从地面建筑群遥感图像库中获取地面建筑群目标参考图像，对该参考图像进行傅里叶变换得到幅频谱，对其幅频谱结果进行阈值分割、腐蚀、和膨胀操作，以获取地面建筑群目标频谱二值模板，高速飞行器飞行获取地面建筑群目标实时图像，对该实时图像进行傅里叶变换得到频谱，利用获取的地面建筑群目标频谱二值模板对实时图像的频谱进行频域滤波处理，再进行傅里叶逆

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。