报奖题目：遥感图像数据传输与处理关键技术及应用
报奖级别：二等奖
报奖学院：数学与计算机学院
内容简介：
项目旨在深化遥感图像技术在农业监测、环境保护、土地利用规划等关键领域的应用。通过系统的技术研发，项目在遥感图像数据传输、多特征源图像融合、计算资源智能协同策略、多目标分类以及环境评估决策模型等方面取得了显著进展。项目成果已授权17项发明专利，发表26篇SCI学术论文（其中一区7篇，二区6篇）。此外，本项目还承担了2项国家级科研项目，团队在科技创新、人才培养和社会服务方面的能力不断提升，现项目成果已在河南、安徽、北京、江苏、辽宁等15个省份得到推广应用，累计为企业创造了10134.4万元的经济利润。
项目主要成果内容如下：
（1）提出一种动态矫正遥感卫星射频发射机中非线性失真的技术，实现遥感图像数据稳定且高效的回传。非线性失真矫正的响应时间降低约98%左右，极大的提高了遥感卫星数据传输的效率与可靠性。
（2）设计一种高效的多特征源的遥感图像融合模型，通过对多遥感采集器的图像数据和其他信息进行处理，将空间或时间上冗余或互补的多源遥感图像数据进行融合，生成信息量更丰富、具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。
（3）构建一种资源异构感知和用户需求约束的计算资源智能协同策略，如图3，能够有效应对遥感图像处理的实时性与动态变化性带来的算力缺、性能差、效率低等关键难题。实验表明，其在遥感图像处理的实时性、高效性、降低成本、增强数据隐私与安全性以及优化资源利用等方面具有突出优势。
（4）完成一种高效的遥感图像多目标分类模型，该模型基于视角不变解离哈希模型实现高光谱图像多目标分类，提高了小样本下的分类准确性和总体分类准确性，在UC Merced土地利用数据集上的整体分类精度达到97.55%。
（5）实现提出一种基于卫星遥感的环境评估决策模型，利用搬迁台站的同步对比数据，定量评估土地覆盖变化情况及城市形态对城市热岛效应的影响，能够为城市规划、气候适应和环境保护提供更科学、有效的决策支持。
公示期为2024年10月29日至11月4日。公示期间，如有异议，请以书面形式实名向学校纪委办或科研处联系。
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科 研 处
2024年10月29日
