一城一北斗 | 內蒙古北斗高分綜合應用示范項目

申報單位：

內蒙古自治區軍民融合發展研究中心

聯合申報單位：

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

本項目為北斗衛星導航系統重大專項區域示范項目，聚焦內蒙古經濟社會特點與戰略定位，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蒙古的應用推廣工作，推動軍民資源在內蒙古的開放共享，服務于北部地區軍事應用和經濟建設，推動北斗導航與國產高分數據深度融合應用。項目選取了極具內蒙特色的巡邊護邊、森林草原防火、科學放牧、農機監測4個場景開展規?；瘧?，完成3萬余套北斗智能終端應用示范部署，形成終端型譜，開展了關鍵技術和標準規范建設，建立了內蒙古示范行業和領域的推廣應用標準規范體系。

技術層面突破多項關鍵技術。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，解決時空譜異質性強導致的機器學習模型泛化能力差問題；融合北斗定位技術研發牧草長勢與草畜平衡遙感精細評價技術，實現動態草畜平衡科學管理；突破農機作業質量審核技術，解決農機精細化管理難題；搭建全區北斗高分數據共智共治綜合服務平臺，從多維度提升服務效率。項目技術難度大，融合多種前沿技術，創新性強，技術水平國內領先。產品與服務方面形成系列成果。研發北斗定位項圈等設備，搭建綜合服務平臺，實現數據處理、共享分發服務，已為10多家單位提供服務，累計數據服務量達228TB。

項目建設成果支撐國家和內蒙古地區的治理體系和治理能力現代化建設，保障日常管理所需的北斗導航以及遙感監測服務能力，使北斗和高分數據應用進入內蒙古空間信息綜合治理體系。實現軍民深度融合，廣泛服務于內蒙古經濟社會發展。

二、技術方案

1、關鍵技術體系架構組成

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

2）數據融合層：承擔數據處理與融合重任。一方面，通過數據預處理模塊，對北斗定位數據和高分影像數據進行去噪、校正、配準等操作，消除數據誤差與差異；另一方面，構建時空數據融合引擎，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，實現時空態勢感知與精準映射。

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，利用動態時空態勢大模型，結合基層民警、護邊員數據，實現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，為分群養殖、劃區輪牧提供決策支持；在農機監測場景，借助地塊面積提取與作業質量審核技術，實現農機精準作業調度與質量評估。

2、融合應用技術

1）時空譜異質數據處理技術：針對漫長邊境線、跨區域大范圍目標檢測難題，提出統一時空基準約束的自學習技術。通過構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系統一性問題；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／實時多源信息聯合訓練方法，構建動態時空態勢大模型，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：融合北斗定位項圈回傳的牧群位置信息與高分影像數據，實時監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，綜合利用北斗定位、無人機遙感、氣候空間化變量等數據，建立天然草原自然生產力估算模型與草地生物量模型，實現對牧草長勢的動態監測與草畜平衡的精準評價。3）農機作業質量審核技術：基于多源數據集，采用面向對象分類方法與決策樹算法，構建復雜背景下地塊面積提取方法，提高地塊面積監測精度。利用時間序列統計數據分析和單元積分逼近算法，對農機作業軌跡數據進行統計分析，區分作業點與行駛點，實現作業地塊面積精準計算，為農機作業質量審核提供依據。

3、規模部署方案

1）設備部署：累計規模化部署北斗終端3萬余臺套。2）網絡搭建：構建高速穩定的通信網絡，采用4G／5G、北斗短報文通信等多種方式，保障北斗定位數據、高分影像數據等在終端、基站、數據處理中心之間的高效傳輸。

三、創新亮點

1）統一時空基準約束的高分遙感影像理解模型自學習技術：提出統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。通過時空校準的遙感時序標注對齊方法，解決時空譜異質性強、跨區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蒙古復雜地理環境，提升目標檢測與識別準確性。

2）融合北斗定位技術研發了牧草長勢與草畜平衡遙感精細評價技術：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、放牧發生與持續時間。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動變量，草地地上生物量為響應變量的定量反演模型，動態監測牧草長勢變化。依據不同草地類型牧草放牧利用率行業標準，根據草地群落自然生長量與現存量的時空計算結果，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與北斗導航定位技術對監測結果進行核定與預警。

3）基于北斗高分融合技術的農機作業質量審核技術：突破了基于北斗高分融合技術的農機作業質量審核技術，基于多源數據集構建復雜背景下地塊面積提取方法和基于時間序列統計數據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，在解決農機精準作業調度提升作業效率的基礎上，解決了以往耕深質量不達標、作業面積無統計等農機精細化管理問題。

4）北斗高分數據共智共治的綜合服務平臺：搭建面向全區的北斗高分數據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據服務架構。優化時空大數據存儲檢索與分發服務，設計控制臺與在線可編輯模型，從體系架構、存儲檢索、數據分發及用戶體驗等多維度提升服務效率，實現數據的深度共享與高效利用。