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。

数据采集（DAQ），是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析、处理。数据采集器是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。本项目所设计的多功能数据采集器具有8路24bit的A/D转换接口、2路SPI总线、1路I2C总线和6路GPIO，能适应于高精度数据采集的需要。提供多种通信接口，包括CAN、USB、RS232和TCP/IP等，保证其与上位机和其他各种工业、商业设备的实时通信。主控芯片采用ADI公司的Blackfin系列DSP处理器进行数据接收和预处理，保证了数据的准确性、实时性和系统的可靠性。为了方便用户进行二次开发，该数据采集器提供了+12V、+5V、+3.3V等多种电源接口，结合所提供的8路A/D转换接口、2路SPI总线、1路I2C总线和6路GPIO，用户可以方便地外挂各种传感器模块。基于丰富的通讯接口，用户亦容易开发上位机应用软件或控制装置，进而达到快速设计出自己的产品的目的。已申请国家发明专利?项：《一种基于CAN总线的在线故障检测系统》 公开号：10145852

一、平台概况 数字农业大数据平台（以下简称“平台”），是面向各地农业农村局及其相关科室的数字农业大数据产品。 平台以农业信息化数据大集中为原则，通过整合全区农业数据资源及农业信息化设施，统一管理、统一部署、统一规划，搭建起包含“底层数据+业务系统+终端应用+分析系统+可视化系统”的区域数字农业产品体系，为实现区域农业信息汇集、区域农业现状掌握、农业发展指导及监管提供了有力的信息化支撑。 二、产品简介 平台涵盖GIS、产业结构、农业社会化服务、农机信息、乡村振兴、美丽乡村、科技农业、质量安全、综合预警、农村经济、品牌农业、一卡通12个模块，针对区域农业中重点关注的内容，从多个维度对相关数据进行可视化分析，结合当地农业特色，全面展示当地的农业发展面貌。 三、详细介绍

一种油井数据交换系统，用于实现井上作业平台和井下装置间 的数据传输，包括井上读写器、低频 RFID 标签及井下数据处理子系 统。井下数据处理子系统包括安装在油井管道上的天线、读写模块及公用存储器。井上读写器向低频 RFID 标签写入数据，读写模块读取 低频 RFID 标签中的数据存放于公用存储器；读写模块判断是下传标 签，则将标签中的数据信息发送给井下装置，判断是上传标签，则将 井下装置存放于公用存储器的数据写入低频 RFID 标签，井上读写器 读取该数据。本发明以低频 RFID 标签作为中介实现了井上井下之间 的双向数据传输，通过公用存储器起到数据缓冲作用，使得不需要在 读/写标签的同时对井下装置进行数据分配或者收集，缩短读写数据的 时间，提高系统的可靠性。