申報單位：

內(nèi)蒙古自治區(qū)軍民融合發(fā)展研究中心

聯(lián)合申報單位：

航天恒星科技有限公司

主要完成人：

魏國、吳凱、趙曉梅、劉璐、孟斌、王偉

一、案例簡介

本項目為北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)重大專項區(qū)域示范項目，聚焦內(nèi)蒙古經(jīng)濟社會特點與戰(zhàn)略定位，通過項目實施和示范成果的融合共享，全面加快北斗和高分成果在內(nèi)蒙古的應用推廣工作，推動軍民資源在內(nèi)蒙古的開放共享，服務于北部地區(qū)軍事應用和經(jīng)濟建設，推動北斗導航與國產(chǎn)高分數(shù)據(jù)深度融合應用。項目選取了極具內(nèi)蒙特色的巡邊護邊、森林草原防火、科學放牧、農(nóng)機監(jiān)測4個場景開展規(guī)模化應用，完成3萬余套北斗智能終端應用示范部署，形成終端型譜，開展了關(guān)鍵技術(shù)和標準規(guī)范建設，建立了內(nèi)蒙古示范行業(yè)和領(lǐng)域的推廣應用標準規(guī)范體系。

技術(shù)層面突破多項關(guān)鍵技術(shù)。提出基于時空校準的遙感時序標注對齊方法及自學習技術(shù)，解決時空譜異質(zhì)性強導致的機器學習模型泛化能力差問題；融合北斗定位技術(shù)研發(fā)牧草長勢與草畜平衡遙感精細評價技術(shù)，實現(xiàn)動態(tài)草畜平衡科學管理；突破農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量審核技術(shù)，解決農(nóng)機精細化管理難題；搭建全區(qū)北斗高分數(shù)據(jù)共智共治綜合服務平臺，從多維度提升服務效率。項目技術(shù)難度大，融合多種前沿技術(shù)，創(chuàng)新性強，技術(shù)水平國內(nèi)領(lǐng)先。產(chǎn)品與服務方面形成系列成果。研發(fā)北斗定位項圈等設備，搭建綜合服務平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、共享分發(fā)服務，已為10多家單位提供服務，累計數(shù)據(jù)服務量達228TB。

項目建設成果支撐國家和內(nèi)蒙古地區(qū)的治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設，保障日常管理所需的北斗導航以及遙感監(jiān)測服務能力，使北斗和高分數(shù)據(jù)應用進入內(nèi)蒙古空間信息綜合治理體系。實現(xiàn)軍民深度融合，廣泛服務于內(nèi)蒙古經(jīng)濟社會發(fā)展。

二、技術(shù)方案

1、關(guān)鍵技術(shù)體系架構(gòu)組成

1）基礎支撐層：是整個技術(shù)體系的基石，涵蓋北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)、遙感衛(wèi)星星座。北斗系統(tǒng)提供高精度PNT（定位、導航、授時）服務，為數(shù)據(jù)賦予精準時空基準；遙感衛(wèi)星負責獲取內(nèi)蒙古地區(qū)高分影像數(shù)據(jù)，覆蓋可見光、紅外等多波段，為后續(xù)分析提供豐富地表信息。同時，部署地面增強系統(tǒng)，進一步提升北斗定位精度，滿足不同場景需求。

2）數(shù)據(jù)融合層：承擔數(shù)據(jù)處理與融合重任。一方面，通過數(shù)據(jù)預處理模塊，對北斗定位數(shù)據(jù)和高分影像數(shù)據(jù)進行去噪、校正、配準等操作，消除數(shù)據(jù)誤差與差異；另一方面，構(gòu)建時空數(shù)據(jù)融合引擎，運用基于時空校準的遙感時序標注對齊方法，將北斗時空基準與高分影像精準融合，實現(xiàn)時空態(tài)勢感知與精準映射。

3）應用服務層：針對不同應用場景提供定制化服務。在巡邊護邊場景，利用動態(tài)時空態(tài)勢大模型，結(jié)合基層民警、護邊員數(shù)據(jù)，實現(xiàn)目標預警與巡查任務智能分配；在科學放牧場景，基于牧群位置信息與高分影像，開展草畜平衡分析，為分群養(yǎng)殖、劃區(qū)輪牧提供決策支持；在農(nóng)機監(jiān)測場景，借助地塊面積提取與作業(yè)質(zhì)量審核技術(shù)，實現(xiàn)農(nóng)機精準作業(yè)調(diào)度與質(zhì)量評估。

2、融合應用技術(shù)

1）時空譜異質(zhì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)：針對漫長邊境線、跨區(qū)域大范圍目標檢測難題，提出統(tǒng)一時空基準約束的自學習技術(shù)。通過構(gòu)建基于時空校準的遙感時序標注對齊方法，將北斗基準信息作為絕對坐標系，解決目標識別時空關(guān)系統(tǒng)一性問題；利用全局和局部特征一致性的自學習模型，增強機器學習模型泛化能力；采用歷史／實時多源信息聯(lián)合訓練方法，構(gòu)建動態(tài)時空態(tài)勢大模型，引導護邊人員及時處置預警目標。

2）牧草長勢與草畜平衡評價技術(shù)：融合北斗定位項圈回傳的牧群位置信息與高分影像數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測牧群分布與活動軌跡，分析草畜變化，預測牧草長勢。同時，通過機器學習升尺度反演技術(shù)，綜合利用北斗定位、無人機遙感、氣候空間化變量等數(shù)據(jù)，建立天然草原自然生產(chǎn)力估算模型與草地生物量模型，實現(xiàn)對牧草長勢的動態(tài)監(jiān)測與草畜平衡的精準評價。3）農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量審核技術(shù)：基于多源數(shù)據(jù)集，采用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄅc決策樹算法，構(gòu)建復雜背景下地塊面積提取方法，提高地塊面積監(jiān)測精度。利用時間序列統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析和單元積分逼近算法，對農(nóng)機作業(yè)軌跡數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，區(qū)分作業(yè)點與行駛點，實現(xiàn)作業(yè)地塊面積精準計算，為農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量審核提供依據(jù)。

3、規(guī)模部署方案

1）設備部署：累計規(guī)?；渴鸨倍方K端3萬余臺套。2）網(wǎng)絡搭建：構(gòu)建高速穩(wěn)定的通信網(wǎng)絡，采用4G／5G、北斗短報文通信等多種方式，保障北斗定位數(shù)據(jù)、高分影像數(shù)據(jù)等在終端、基站、數(shù)據(jù)處理中心之間的高效傳輸。

三、創(chuàng)新亮點

1）統(tǒng)一時空基準約束的高分遙感影像理解模型自學習技術(shù)：提出統(tǒng)一北斗時空基準約束的全局和局部特征一致性的高分遙感影像理解模型自學習技術(shù)。通過時空校準的遙感時序標注對齊方法，解決時空譜異質(zhì)性強、跨區(qū)域大范圍導致的機器學習模型泛化能力差問題，使模型能更好地適應內(nèi)蒙古復雜地理環(huán)境，提升目標檢測與識別準確性。

2）融合北斗定位技術(shù)研發(fā)了牧草長勢與草畜平衡遙感精細評價技術(shù)：基于北斗定位項圈回傳的牧群位置信息，確定草場利用強度、放牧發(fā)生與持續(xù)時間。通過機器學習升尺度反演模型，建立以植被本底、氣候變量與地理作用因子為驅(qū)動變量，草地地上生物量為響應變量的定量反演模型，動態(tài)監(jiān)測牧草長勢變化。依據(jù)不同草地類型牧草放牧利用率行業(yè)標準，根據(jù)草地群落自然生長量與現(xiàn)存量的時空計算結(jié)果，對草地利用強度分等定級為“欠-輕-中-重-極重”五個等級，并通過地理信息空間可視化技術(shù)與北斗導航定位技術(shù)對監(jiān)測結(jié)果進行核定與預警。

3）基于北斗高分融合技術(shù)的農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量審核技術(shù)：突破了基于北斗高分融合技術(shù)的農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量審核技術(shù)，基于多源數(shù)據(jù)集構(gòu)建復雜背景下地塊面積提取方法和基于時間序列統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析和單元積分逼近算法，建立了一種復雜背景的耕地地塊面積提取方法，在解決農(nóng)機精準作業(yè)調(diào)度提升作業(yè)效率的基礎上，解決了以往耕深質(zhì)量不達標、作業(yè)面積無統(tǒng)計等農(nóng)機精細化管理問題。

4）北斗高分數(shù)據(jù)共智共治的綜合服務平臺：搭建面向全區(qū)的北斗高分數(shù)據(jù)共智共治綜合服務平臺，采用微服務理念設計高性能時空大數(shù)據(jù)服務架構(gòu)。優(yōu)化時空大數(shù)據(jù)存儲檢索與分發(fā)服務，設計控制臺與在線可編輯模型，從體系架構(gòu)、存儲檢索、數(shù)據(jù)分發(fā)及用戶體驗等多維度提升服務效率，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度共享與高效利用。