本项目国际上首次实现了分子筛膜材料的连续化合成。解决了无机分子筛膜材料生产的品质稳定性难题，保障了超低缺陷分子筛膜材料的大规模生产应用。 本项目基于国际首创的微波介电合成技术,通过微波连续镀膜装备的自主研发，进一步强化微波合成过程中的非热效应（如Maxwell-Wagner效应，选键活化效应等)，弱化热效应，在国际上首次实现了高质量分子筛膜材料的连续化生产。专家组鉴定意见为:项目自主开发了连续化微波镀膜技术、自动化膜管后处理技术、分子筛膜管质量在线检测技术，并研制了相关生产与检测设备，形成了自动化分子筛膜连续生产线，年产量大于2万平米，合格品率大于99%，优级品率大于90%。这些指标与代表国际领先水平的日本三井造船和三菱化学的数据相比，具有5倍以上的单线产能提升和15%以上的合格品率提升，解决了分子筛膜材料生产的品质稳定性难题。更为重要的是，利用微波合成技术将分子筛膜的构成晶体从微米级缩小至纳米级，极大程度上消除了传统方法无法解决的系统缺陷，优级品分子筛膜表现出世界领先的分离选择性，为分子筛膜超深度脱水应用奠定了重要基础。

本项目核心技术是耐高压分子筛膜，利用天然气自身高压优势，以天然气采出压力和管道输送压力之差作为膜分离推动力，在极少能耗下完成天然气纯化目的。已完成中试制备，主要分离性能指标和能耗指标都明显优于现有的分离技术。

本技术提出以无溶剂法合成ZSM-5分子筛，在分子筛合成过程中无溶剂参与，仅将初始原料研磨混匀后，转移到反应釜中进行晶化反应，从而简化了合成工艺，实现ZSM-5分子筛低成本、高效、绿色合成。

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全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法，利用密集匹配的 DSM 数据 和现有的全球 DEM 数据 SRTM，结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下：通过多影像多 匹配基元方法获得模型匹配的 M-DSM，基于特征线的方法配准 M-DSM 与 SRTM，通过高程差值获得 初始种子点，然后把种子点计算到像方，结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影 像，能有效的避免雪的干扰，准确地检测出云区，提高了遥感影像的利用率。 

渗透汽化分离过程不受汽液平衡的限制，因而在传统分离手段难以分离的恒沸物分 离、微量水脱除等方面具有独特的优越性。透汽化技术具有以下优点: 1）高效；2）运 行成本低，低能耗，一般比恒沸蒸馏法节能1/2～2/3，投资仅为蒸馏操作的50～60％； 3）产品质量好；4）绿色环保；5）过程简单，操作简便，便于放大和集成；6）可分离 近沸物、共沸物和恒沸物。

本项目采用自主研发的连续微波合成技术和装备，结合行业首创的分子筛膜快速在线监测方法，成果实现了高性能分子筛膜材料的连续化生产，并在此基础上通过高效率膜组件的研制和成套设备的设计制造。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 分离是工业生产过程中重要的单元操作过程之一，占到工业过程能耗的40-60%。降低分离过程能耗收到全球普遍重视，其中膜分离提供了一条重要的技术路线。本项目采用自主研发的连续微波合成技术和装备，结合行业首创的分子筛膜快速在线监测方法，成果实现了高性能分子筛膜材料的连续化生产，并在此基础上通过高效率膜组件的研制和成套设备的设计制造，在生命医药、新能源、高端化工等领域进行了分子筛膜有机溶剂超深度脱水的示范推广。项目成果（包含膜材料，膜组件、成套技术和装备）将助推我国医药、化工与新能源领域的节能降耗与产业升级，引领全球先进分离技术的行业发展。 已申请专利 23 项，其中发明专利 17 项（授权 1 项），实用新型专 利 5 项（授权 2 项），PCT1 项。在 Science, Angew. Chem. Int. Ed., J. Am. Chem. Soc., Adv. Mater., J. Membr. Sci.等期刊发表顶尖论文 90 余篇。 创新点： （1）国际上首次实现了分子筛膜材料的连续化合成。解决了无机分子筛膜材料生产的品质稳定性难题，保障了超低缺陷分子筛膜材料的大规模生产应用。   （2）发展了具有独特流道结构的高效率膜组件，实现了膜组件产品的系列 化和标准化。   （3）国际上率先完成了分子筛膜用于有机溶剂超深度脱水的若干项标杆式工业应用。   图 3. 电子级 NMP 的现场精制的成套撬块化设备    

用于彩色数字影像系统的色适应变换寻优方法及系统，包括输入影像客体各样本可见光范围光谱反 射率数据；计算各样本在目标光源照明条件下色度信息，求解各样本在各种模拟光源照明条件下色度信 息；利用各种色适应变换方法预测色适应变换后在目标光源照明条件下的色度信息；计算各模拟光源下 各待寻优的色适应变换方法对各样本的色适应变换平均精度；构建 BP 神经网络对模拟光源的相对光谱 功率分布曲线与色适应变换平均精度之间关系进行拟合；对于任意光源，利用各条 BP

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。

机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 创新性： 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。系统主要由两部分功能模块组成：自动化模型重建模块及三维可视化交互管理系统模块。其中自动建模模块由点云影像自动配准、实景三维模型重建、点云滤波、点云分类、建筑物单体化分割、建筑物结构化模型重建等软件子模块构成。系统支持DEM、DOM、实景三维模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多种产品生产；支持多核、多CPU、多GPU架构的任务并行化管理，支持搭建点云、影像、模型数据库，支持人机交互进行语义分割、模型编辑、纹理编辑等功能。 软件解决的关键问题： LiDAR点云与倾斜影像异源异构数据配准问题，点云影像数据难以联合应用； 单一数据源三维信息与纹理信息不全，高质量模型结果依赖高精度数据输入，导致数据获取成本昂贵、效率较低； 城市级实景三维模型重建自动化程度低，低精度自动结构化模型成果难复用，而手动模型绘制难度高、工艺繁琐； 实景三维数据制作单位高度依赖国外软件，国产化难。 先进性： 当前，国内90%以上地形级实景三维数据制作测绘单位都基于国外软件进行三维重建，而城市级实景三维模型则重度依赖全人工手动勾绘且需调用国外专业三维建模软件，模型重建学习成本极高、软件针对性不强而效率低下。 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统软件系统以高精度、高效率、高自动化程度城市级实景三维模型重建为首要目标。软件系统具备高精度点云影像配准模块提供异源数据联合应用基础；采用LiDAR点云约束的多视影像密集匹配策略实现高精度、全覆盖三维数据输入以实现高质量实景三维模型重建；采取地面点滤波、非地面点地物分类、目标地物单体实例分割递进式流程得到建筑物等地物单体化三维数据；优化自动结构化模型重建与人工干预的结构化建模流程，无需额外依赖专业建模软件；提供针对建筑物结构化建模的模型编辑、纹理编辑模块，不达标的自动模型可复用，三维点云端、二维影像端可独立或联合编辑，具备交互友好的参照式、勾绘式、半自动编辑模式。 独占性： 系统主要搭建两条生产路线，以适应不同地域模型精度要求差异、不同应用时间响应要求。其一是以LiDAR点云为主的快速建筑物结构化模型重建，经过点云分类、建筑物实例分割、结构化模型重建等步骤构建人工地物结构化模型，并利用配准后多视影像对模型纹理映射，此生产线主要产品包括DOM、DEM、 LoD2为主的建筑物结构化模型、典型地物真实色彩点云等轻量基础数据；其二是在LiDAR点云约束下生成高精度密集匹配点云构造高质量实景三维模型，并在此基础上提取建筑物单体三角网数据，经过模型简化抽象得到建筑物LoD3模型，此生产线主要产品包括实景三维模型、建筑物LoD3模型等城市级实景三维数据要素。 此外，软件系统支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、国产麒麟(V4/V10)等多操作系统中运行，已阶段性实现国产化。