招标代理公司（立即查看） 受业主单位（立即查看） 委托，于2025-12-26在采购与招标网发布 广东省生态环境遥感监测体系建设市场调研通告。现邀请全国供应商参与投标，有意向的单位请及时联系项目联系人参与投标。 （略）拟于近期开展《（略）生态环境遥感监测体系建设》项目采购，（略）场需求调研，诚（略）场需求调研的企业（单位）前来响应。主要包括以下内容：一、合成孔径雷达和热红外生态环境遥感技术建设（一）SAR合成孔径雷达影像和热红外影像数据处理能力：一是实现影像配准、相干斑抑制、极化目标（略）解、影像（略）类、目标检测、几何纠正等SAR影像处理能力；二是实现辐射校正、几何校正、大气校正、非均匀性校正、对比度增强、伪彩色映射、边缘检测、（略）域（略）割、基线校正等热红外影像处理能力。（二）SAR合成孔径雷达影像和光学影像的转换能力：基于（略）络设计，在只有少量SAR影像-光学影像配对数据的条件下，既能正确映射SAR图像域到光学图像域，也能保留清（略）部细节及纹理。（三）基于SAR合成孔径雷达影像的海（略）监测能力：能对不同时相、不同露出水面程度的养殖筏进行散射特性和极化特性的识别，实现海（略）的精准解译和变化检测。（四）基于SAR合成孔径雷达影像的海岸带红树林监测能力：能基于SAR影像对红树林进行空间（略）布提取、红树林群落（略）析、红树林种类识别、变化检测。二、卫星遥感数据超（略）辨率重建能力建设（一）多源数据融合：通过融合低（略）辨率卫星数据（如OMI、TROPOMI的NO₂垂直柱密度）与高（略）辨率辅助数据（如土地利用、人口密度（略）、污染排放源、地面监测站点数据），构建污染物浓度与地表特征及气象条件之间的映射关系，重点（略）析污染事件及发生过程的响应机制。（二）深度学习与特征提取：依托多源数据之间的映（略）络模型建立超（略）辨率深度学习架构，同步考虑大气污染物具有季节性和昼夜变化规律，引入时间序列数据进行时空联合建模以提升模型重构精度。（三）超（略）辨率数据重构与误差修正：利用深度学习模型重构低（略）辨率卫星数据，并且建立低（略）辨率数据与高（略）辨率辅助变量之间的残差模型，将残差进行高（略）辨率插值，修正低（略）辨率数据的空间异质性，从而填充图像高频细节，实现污染物浓度空间（略）布细化，精准识别污（略）域。（四）超（略）辨率数据校验：为确保重构后的超（略）辨率卫星数据精度，用至少4台MA（略）-DOAS仪器同步开展为期6个月的持续探空观测。基于探空观测数据，对重构后的超（略）辨率卫星数据进行持续校验，对超（略）辨率重构模型进行辅助优化，确保超（略）辨率数据精度稳定可靠。（五）超（略）辨率数据（略）析：将卫星遥感数据超（略）辨率重建模（略），实现超（略）辨率大气环境卫星数据产品的稳定生产与大气污染（略）析报告的定期生成。三、（略）畜禽养殖突出问题遥感监测能力建设（一）监测范围：阳江寿长河、潭水河、那龙河；湛江茂名九洲江流域；梅州梅江（含宁江、合水水库）流域、榕江北河流域；（略）河流域；江门潭江（台山、开平片）等畜禽养殖集中流域，监测范围约（略）平方公里。（二）监测内容：摸清畜禽养殖数据点位和精细化水系空间（略）布，建立基于多源高（略）辨率卫星遥感和大数据获取的畜禽养殖数据点位标准化数据库、精细化水系专题产品数据库。利用高（略）卫星遥感和大数据相结合的方法，研发适用（略）的畜禽养殖遥感智能识别模型算法。针（略）畜禽养殖较集中的高风险流域开展畜禽养殖突出污染问题遥感监测识别与地面核查，形成畜禽养殖突出问题遥感识别疑似线索台账，开展疑似突出问题（略）线索实地排查。（三）主要监测成果：成果需满足相关法律、法规、政策依据及出版标准，包括但不限于遥感监测报告、遥感解译矢量数据成果、实地验证报告及（略）照片、点位台账清单1套、基于遥感和大数据获取的畜禽养殖数据点位标准化数据库1个、畜禽养殖点位遥感智能识别模型算法1套。四、新型遥感基础能力支撑硬件设备采购需购置9台高性能信创工作站。五、新型遥感基础能力支撑专业（略）采购需购置7套遥感处理快速交互（略），用于土地利用、生态保护红线内人类活动等遥感解译。六、（略）大气环境卫星遥感监测产品质量管理技术体系构建（一）空气质量历史状况及常用大气环境卫星遥感数据产品的（略）空气质量历史状况，梳理国内外大气遥感卫星的发展历程与应用现状，重点针对NO2柱浓度、SO2柱浓度、O3柱浓度、HCHO柱浓度、气溶胶光学厚度（AOD）等核心数据产品，深入（略）析其反演算法原理，阐明从卫星原始信号接收、预处理、反演计算到数据产品生成全过程中的误差来源与传递机制。（二）常用大气环境卫星遥感数据产品（略）络架构设计：为有效验证和校准大气环境遥感卫星监测数据，本项目将设计一个科学合理、布（略）络。重点包括基于气象条件、地理特征和污染（略）布的代表性质量控制站点选址原则和方法；论证用于质量评价的地基观测仪器（如MA（略）-DOAS、太阳光度计等）的关键性能指标与技术要求；制（略）域和场景下的仪器布设原则与安装指导规范；并设计一套完（略）的地基观测数据处理流程与质量控制规范，确保地基数据的准确性、一致性和可比性。（三）常用大气环境卫星遥感数据产品质量管理体系构建：项目旨在建立一套标准化、业务化的卫星产品质量控制与综合评价体系。内容包括：规划（略）的（略）络；设计用于卫星与地基数据匹配（略）析的高效数据处理算法；设计包括相关性（略）析、平均偏差、均方根误差等多维度卫星产品验证方法；最终构建一个贯穿数据采集、处理、验证全流程的严格质量保证与质量控制（QAQC）体系。为科学谋划本项目，（略）场主体公开征集相关信息，以深入了解技术发展趋势与企业（单位）能力，为项目决策提供数据支持与战略依据。本调研自发布之日起持续7天。各潜在意向单位（略）调研表后进行填报调研表详见附件，并将电子可编辑文件及纸质盖章扫描件（略）至联系人（略）。联系人及电话：梁工（略）-（略）；电子（略）生态环境遥感雷达、热红外影像数据处理能（略）场调研表.xlsx2、卫星遥感数据超（略）辨率重建能力建（略）场调研表.docx3、（略）畜禽养殖突出问题遥感监测能（略）场调研表.docx4、新型遥感基础能力支撑硬件设备采购项目（高性能工作站）（略）场调查表.docx5、新型遥感基础能力支撑专业（略）采购项目（遥感处理快速交互（略））（略）场调研表.docx6、（略）场调研表-（略）大气环境卫星遥感监测产品质量管理技术体系构建.docx扫一扫在手机打开当前页（略）查看原文