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一種基于非監督特征學習的高分辨率遙感影像場景分類方法，包括對輸入的原始高分辨率遙感圖像 進行劃分得到場景，從每個場景中隨機地提取若干個訓練圖像塊，將訓練圖像塊聚集起來做預處理操作; 計算所有訓練圖像塊的低維流形表示，聚類得到一組聚類中心;對每一幅場景密集采樣得到局部圖像塊， 對每個局部圖像塊做預處理操作后映射到相同的低維流形空間中，然后進行編碼獲得場景的所有局部特 征;將所有場景的局部特征集合起來進行特征量化，統計每一幅場景的局部特征直方圖，得到場景的全 局特征表達;隨機挑選若干幅場景作為訓練樣本，由分類器得到每一幅場景的預測類別標號，完成原始 高分辨率遙感場景的標注任務。

本發明公開了一種結合全球 DEM 與立體視覺的衛星影像云檢測方法，利用密集匹配的 DSM 數據 和現有的全球 DEM 數據 SRTM，結合高程與影像灰度信息提取云區域。主要步驟如下：通過多影像多 匹配基元方法獲得模型匹配的 M-DSM，基于特征線的方法配準 M-DSM 與 SRTM，通過高程差值獲得 初始種子點，然后把種子點計算到像方，結合影像的灰度信息提取出云區域。本發明在有大面積雪的影 像，能有效的避免雪的干擾，準確地檢測出云區，提高了遙感影像的利用率。 

用于彩色數字影像系統的色適應變換尋優方法及系統，包括輸入影像客體各樣本可見光范圍光譜反 射率數據；計算各樣本在目標光源照明條件下色度信息，求解各樣本在各種模擬光源照明條件下色度信 息；利用各種色適應變換方法預測色適應變換后在目標光源照明條件下的色度信息；計算各模擬光源下 各待尋優的色適應變換方法對各樣本的色適應變換平均精度；構建 BP 神經網絡對模擬光源的相對光譜 功率分布曲線與色適應變換平均精度之間關系進行擬合；對于任意光源，利用各條 BP

武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構建了多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關鍵技術，成功研制出我國首套多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統MIPS。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構建了多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關鍵技術，成功研制出我國首套多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統MIPS，相關技術理論《多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術及應用》2021年榮獲測繪科技進步特等獎。 技術特色： (1) 首次提出基于人工智能技術的多模態衛星影像語義分割與幾何處理融合新理論。創建了衛星影像跨域穩健語義分割技術，通過自適應增量優化提升深度分割網絡模型的遷移性和普適性，保證多類型地物語義分割的時效性、容錯性、穩定性和區域一致性。 (2) 通過語義分割結果全自動進行多源地理信息控制點粗差剔除，實現超大范圍多模態影像精準幾何處理；提出輻射不變特征變換算法進行多模態影像高可靠性匹配；單臺機器2.5分鐘可完成8000景衛星影像的并行區域網平差，大幅提高了自動化處理精度和效率。 (3) 突破了基于深度學習的多視遙感影像三維地形及大范圍合成影像智能生成技術，采用物方半全局優化提升困難區域的密集匹配精度，并在語義分割結果的輔助下進行大范圍遙感影像無縫鑲嵌合成。 (4) 基于深度學習進行建筑物、道路、農作物等典型地物目標語義信息智能提取；基于多尺度語義分割網絡融合經驗知識實現建筑物矢量邊緣精確提取；結合語義分割和多起點中心線追蹤優化提取道路網拓撲矢量；基于3D卷積和注意力機制實現多類農作物精細分類及其時空特征智能提取。 (5) 構建了全新的多模態衛星遙感影像幾何語義一體化智能處理技術體系，研制出我國首套自主產權的多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理軟件系統MIPS，其數據處理效果和效率均有明顯優勢，顯著提升了融合處理的精準度和智能化水平。 先進性 MIPS具備快速語義分割、語義輔助精準幾何處理、三維地形提取與多影像時序合成、地物語義信息智能提取等特色功能。系統采用最新的衛星影像攝影測量處理、多源影像融合、語義信息提取的相關理論與方法，結合先進的計算機技術、CPU/GPU兩級加速并行處理及深度學習技術，處理效果和效率均明顯優于國內外同類軟件。例如單機情況下19小時即可完成1551景2米分辨率衛星影像的全自動處理，包括云區檢測、影像融合、影像匹配、區域網平差、正射影像糾正等全部處理流程。語義分割結果約束的立體衛星影像區域網平差自動化程度和精度均顯著提升，例如在1:1萬基礎測繪產品DEM/DOM的輔助下，高分七號立體衛星影像的全自動處理高程精度從2.6米大幅提升至0.8米以內，鑲嵌接邊精度優于1像素。

本發明公開了一種面向關系數據庫擴展的自適應影像金字塔切片方法，本發明針對空間數據管理系 統發展現狀，綜合考慮局域網網絡帶寬和服務器端數據庫存儲塊大小，并結合局域網客戶端硬件情況， 提出了自適應影像切片模型，根據自適應影像切片模型自適應的選擇影像切片尺寸。本發明可在多種不 同的數據庫、網絡和客戶端條件下實現影像數據智能化高效存儲與訪問，為高效的影像數據管理提供了 可行的思路和方法，有助于在 C/S 架構的網絡環境下高效存取和管理基于數據庫技術的遙感影像數據。 

本發明公開了一種基于改進 SIFT 算子的低空多視角遙感影像匹配方法，首先采用優化的 DoG 算子 對第一影像和第二影像進行特征點檢測，然后利用基于局部區域采樣模擬的 SIFT 描述子對特征點進行 描述形成特征向量，最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征點，并利用基于極幾何約束的 RANSAC 算 法對匹配點進行提純。本發明能夠有效地解決低空遙感影像匹配中存在的多視角以及弱紋理等問題。 

本發明提供了一種基于快速二值編碼的高分辨率遙感影像場景分類方法，包括步驟:步驟 1，劃分 待分類遙感影像獲得場景單元;步驟 2，從場景單元中提取尺寸相同的圖像塊作為局部圖像塊訓練樣本; 步驟 3，采用非監督學習法學習局部圖像塊訓練樣本獲得濾波器組;步驟 4，將場景單元與濾波器組中 各濾波器分別做卷積獲得各場景單元的幅濾波器響應圖，采用二值編碼法分別融合各場景單元的幅濾波 器響應圖獲得各場景單元的全局特征描述;步驟 5，基于場景單元的全局特征描述進行場景單元分類。 本發明在保證場景分類精度的前提下，大大降低了非監學習法的計算代價。

XM-YX開放式醫學影像多媒體輔助教學系統 ? 功能特點： ■ XM-YX開放式醫學影像多媒體輔助教學系統為醫學院校學生提供了一種能夠自主學習、加強感官認識、強化護理學相關知識、易于操作的全方面的學習條件，豐富醫學院校護理教學內容，彌補書面教學過于抽象的不足，方便學生自主學習。 ■ 系統具有開放性、交互性，能夠讓學生課后隨時地進行自主學習，可對學員24小時開放使用，系統操作簡單、界面漂亮，具有動態效果，能夠從視覺上、聽覺上吸引學生注意力，避免了枯燥無味的介紹，彌補課堂不足。 ■ 內容豐富，素材量大，容量超過12G，以視頻、動畫、圖片為主，各種圖像10000幅以上，模擬試題50套。 ■ 內容包括： · 臨床醫學生理病理三維影像。 · 呼吸系統、消化系統、泌尿系統、神經系統、內分泌系統、骨關節系統等人體各系統臟器的影像學診斷。 · 系統講解X片、CT、 MRI、超聲檢查及內窺鏡檢查成像原理及相關基本理論 基本病變。 · 各系統疾病的影像學診斷，分類介紹各種檢查特點、分析方法、診斷方法及相關解剖。 ■ 配置：19寸觸摸一體機，雙核處理器，內存2G，硬盤500G。

北京師范大學環境學院陳彬教授課題組與美國馬里蘭大學、荷蘭格羅寧根大學、清華大學等課題組的合作研究成果在國際知名刊物《Nature Communications》以研究論文（Research Article）形式在線發表。該研究首次在代謝視角下揭示全球城市低碳發展路徑的差異化選擇。 城市作為當下應對氣候變化的核心主體，其經濟社會活動顯著影響著全球碳平衡。為實現《巴黎協定》1.5度控溫目標和聯合國可持續發展目標，如何進行城市低碳發展路徑選擇是一個急需探討的問題。本研究首次融合人類活動占用的物理碳和生產消費的隱含碳排放，系統性追蹤了全球城市的碳流量和存量變化及其對未來氣候變化的潛在影響，為全球城市低碳發展路徑的差異化選擇提供依據。 研究結果顯示（圖1），城市所占用的碳有13-33%隨化石能源燃燒以二氧化碳形式即時排放。此外，8-24%的碳被暫存于城市內部而尚未被釋放（如家庭耐用品等），而這轉變為存量的物理碳與每年的直接碳排放量級相當，其排放的潛力大小將持續影響未來的全球氣候變化。因此，城市的資產性存量（如住房、生產設施和基礎設施）如果在余下生命周期內得不到妥善管理與處置，將可能顯著削弱目前國際社會緩解氣候變化的努力。 由于城市形態、基礎設施規模和居民消費等方面的不同，全球城市人均碳影響、碳強度或碳密度均呈現出了較大的差異性（圖2）。鑒于這些差異性，盡管國際社會已建立了城市間減排聯盟，目前仍難以制定出一種可被簡單復制和推廣的低碳策略。但值得注意的是，城市的發展和收入的提升不一定意味著高碳的生活。實際上，基于完整核算，全球城市可分為低碳低收入、高碳低收入、低碳高收入和高碳高收入等四種差異化路徑。快速發展中的城市（如北京）仍有很大潛力在未來達成低碳高收入的路徑，即在實現生活水平提升的同時，走向低碳甚至零碳社會。一個重要的前提是，不僅要對當前城市碳排放進行嚴格控制，還需對未來可通過存量釋放的碳進行預先管理。這一基于代謝的新視角，將為進一步推進我國新時代綠色低碳城鎮建設、全球城市及區域可持續發展提供理論支持。

中國經濟發達城市群，特別是珠三角等地區，工業和人口密集。我國城市空氣污染呈現復合型特點， 除了人們熟知的大氣細顆粒物和臭氧污染等二次污染，還包括甲醛、甲苯等有毒揮發性有機物以及惡臭氣 體和細菌病毒等，而這些污染物往往毒性更大、危害更嚴重，嚴重破壞空氣環境和人體健康，極大制約了 經濟社會的快速發展。復合污染物不僅存在大氣中，也廣泛存在于人類活動的各類室內環境。城市空氣污 染來源廣泛，包括汽車、燃煤、工業過程和生活源等排放的一次污染物，也包括二次污染。目前人們往往 更多關注霧霾和顆粒物污染，而往往忽視了我國大氣污染復合型的特點及其危害，特別忽視了城市建筑等 人類活動場所環境中空氣污染。