农田信息快速精准获取是肥药减施的前提和基础，基于实测信息的农田智慧管理是实施化肥农药“双减”和产量品质“双强”的重要手段。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 农田信息快速精准获取是肥药减施的前提和基础，基于实测信息的农田智慧管理是实施化肥农药“双减”和产量品质“双强”的重要手段。经过近十年产学研联合攻关，在无人机及卫星遥感作物信息高效融合获取与智慧管理的核心技术和装备上取得了重大突破，攻克了信息快速感知与肥水药精准管理两大难题，创新形成了国际领先的多源信息融合和肥水药精准管控技术产品。主要技术创新包括： 1.首次提出了基于无人机实时飞行性能的GNSS-IMU导航捷联解算控制融合算法，研制了多旋翼、直升机等两类12种农用无人机及适应多种作业模式的飞控系统，打破了日本雅马哈等同类无人机和MicroPilot等著名飞控系统对我国的封锁和垄断；首次研制了快拍式28波段（520g）、5波段（250g）和全反射式光栅成像微型光谱仪，分辨率为2nm，优于德国UHD185的8nm；突破了地-星融合的作物养分和病虫害检测技术，实现了遥感与农学模型高精度时空统一，时序MODIS数据解析由8-16天1km提升到逐日10-30m，病虫害发生短期预测精度提高8%。 2.发明了路径跟踪控制算法和分段式地头转弯精准接轨优化策略，攻克了弱GNSS信号下的自动导航难题；发明了无人机变载荷的重心平衡技术，研制了16种系列机/车载喷施装备和基于作物高度/作物密度/病害程度的精准对靶施药机具，实现了无人机和地面精准变量作业；首次研制了适用于水稻、水生蔬菜等复杂水田环境的无人空气动力船及船载装备，实现了水田的自动化除草、施肥施药作业，节肥省药10%-35%。  3.创建了集地面/无人机/卫星遥感信息获取融合、智慧决策和精准作业于一体的云平台管理系统。提出了植物-土壤养分一体化平衡施肥策略，建立了浙江省“两区一田”全覆盖的田块养分解析图；创建了高精度三维数字果园，在全球最大的荔枝生产茂名基地等进行了应用，节水8%，减药25%，减少劳力20%，增产10%，优果率提高23%。 项目授权发明专利 44 件（美国专利3件），发表论文 64 篇，出版专著 3 部,软著登记14项。经多位院士和专家评审，成果达到国际领先水平。制定国家标准3项、地方标准2项、浙江制造标准1项。研发的产品荣获北京市新技术新产品证书，14种产品被列入国家及省市农机推广补贴目录，并出口欧美、东南亚等，创汇近2亿元。成果近三年在全国20多个省市推广应用，累计综合效益21多亿元，社会、经济和生态效益显著。

一、成果简介 本成果以传播“种子预防保健，作物安全生产”理念，推动良种包衣技术研究和应用为目标，由中国农业大学等国内多家种衣剂生产企业共同研究，创新研究了种衣剂系列新配方、新剂型和生产新工艺，开发成功系列新产品并产业化，实现了大面积推广应用，获得了重大的经济和社会效益，在国家“种子工程”，“植保工程”和“粮食工程”中发挥了重要的作用。25个种衣剂新产品获准农药登记，申报专利19项(9项授权)，形成了15项技术规程。项目形成的相关技术和产品在国内外种子

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。

无线缓存技术是一种减轻无线网络负载的技术，其基本原理是将热门文件缓存到网络边缘的缓存节点中，当用户需要下载这些文件的时候，可以直接从缓存节点的本地内存中获取，不需要通过容量有限的无线链路从基站获取这些数据。王锐课题组将缓存文件的传输和放置联合优化，设计了一种基于马尔可夫决策过程和强化学习的低复杂度无线资源调度算法来降低基站传输资源的消耗。 在有限的文件生命周期内，用户访问文件的次数是随

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。

本发明公开了一种大规模天线场景下基于统计信道信息的下行 传输方法，包括：(1)采用 K 均值聚类法将用户按照统计信息相似度分 组，分组后组中心作为外层预编码；(2)对每个组利用外层预编码降维 后用户等效信道选出调度用户集合，独立计算内层预编码(3)将整个下 行预编码表示为内编码与外编码和乘积，并进行下行传输。本发明利 用大规模天线的特性，提出了一种分步的预编码策略，该策略分为外 层预编码和内层预编码。外层预编码用来消除组间干扰并且降低信道 维度，减小导频和信道反馈开销；内层预编码用降维后的瞬时等效信 道信息消除本组用户间的干扰，不同组内层预编码过程可独立进行， 此过程降低了传统大规模天线系统集中式计算复杂度。 

本发明公开一种基于 B-P 神经网络判断照明场景的自动曝光方 法，包括以下步骤，S1 通过视频采集系统获得原始图像；S2 将原始图 像划分为多个区域；S3 求每个区域的图像亮度平均值，获得亮度矢量； S4 设计 B-P 神经网络，将亮度矢量作为神经网络的输入，对照明场景 进行判断；S5 根据神经网络的判断结果，计算图像的理想亮度；S6 将 原始图像的实际亮度与理想亮度的偏差作为 PID 算法的初始输入，利 用 PID 算法获取理想亮度对应的理想可控量；S7 依据理想可控量，获 得曝光时间 t 和模拟

5月21～23日，位于山东半岛湾畔的青岛·红岛国际会议展览中心，迎来了高等教育领域历史最久、规模最大、影响力最强的第56届中国高等教育博览会。

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