荣获“航天宏图杯”PIE遥感图像处理软件二次开发大赛云开发组三等奖的八组作品：
*）中国矿业大学 云龙Laker [云眼矿山——云端化遥感生态监管]
“云眼矿山——云端化遥感生态监管系统”集数据加工、生态要素监测、生 态综合评估等模块于一体。通过累差法、K-means 非监督分类、叠加分析算法，能够高精度地提取矿山内的损毁地块和恢复地块。借助遥感生态指数（RSEI）耦合，对矿山影像进行时序分析，综合评价矿山修复的治理成效。依据植被、坡度信息重分类，实现土壤侵蚀风险定级。此外，还分别求取 NDVI、NDWI、VSWI 等指标，完成归一化植被指数、矿区积水面积、植被供水指数的计算。
*）武汉大学 VHR 队 [基于 PIE Engine Studio 的水稻自动提取]
本研究依托 PIE Engine Studio 强大的数据存储能力与云计算能力，融合中高分辨率的数 据源进行了 2020 年江苏省淮安市和南京市的水稻提取研究，在高效选取样本点的同时也保 证了训练样本的质量，具有较好的实用性和科研应用价值。 本研究的水稻提取方法可以基于云平台展开更大范围及长时序的水稻提取研究，更好、 更快地监测我国和有关国家的农情信息，对国家宏观经济调控、国民经济计划制定和我国经 济持续发展是有重要意义。尤其近年来新的高空间分辨率、高光谱、雷达等遥感技术的发展， 为农业现代化管理提供了新的机遇。
*）华中农业大学 精作兴农人 [基于PIE-Engine云平台的油菜长势精准监测与科学调控决策系统]
本研究利用无人机遥感平台获取的油菜苗期动态LAI信息对GROPGRO-Canola油菜生长模型的过程模拟进行参数优化，生成油菜越冬期的LAI合理阈值。基于PIE-Engine Studio平台实现区域尺度上的油菜越冬期种植区域识别与LAI反演。对比LAI反演结果及其在越冬期的合理阈值对油菜长势进行预警，指导田间调控的区域化应用
*）齐鲁工业大学 初识黄河口 [1984-2021年黄河口及其临近海域水质遥感监测]
本作品分别以黄河口区域的Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI遥感影像对悬浮泥沙浓度进行反演，基于Landsat系列卫星遥感影像高空间分辨率的特点，在较长时间序列上反演悬沙浓度，有利于分析研究区域水体悬沙浓度的时空分布，且使用不同卫星传感器的遥感影像也有利于从结果上比较反演效果。本作品在展示反演结果的前提下，分别计算了悬沙浓度均值，使得结果展示更为直观，能够清晰地展现悬沙浓度的年平均变化情况；在程序的编写上构建数据字典，多次使用索引进行数据的录入，避免了数据的杂乱，且仅在程序的最后采用循环算法，加快了程序的运行速度。
*）武汉理工大学 Π队 [基于Landsat影像的鄱阳湖水生态环境遥感监测系统]
鄱阳湖水生态环境遥感监测系统是基于PIE-Engine Studio的云平台构建，借助公开的Landsat系列卫星影像数据等多种数据，对鄱阳湖水域生态进行宏观、即时、多尺度的监测和分析，是未来实现湖泊大范围、全面、系统监测的重要工具。作为我国第一大淡水湖，鄱阳湖位于江西省北部，地处九江、南昌、上饶三市，是国际重要湿地和长江干流重要的调蓄性湖泊，其重要程度不言而喻。然而，鄱阳湖年内水位变幅巨大，是典型的季节性湖泊，其周边形成的大量滩地、沼泽和沙洲，一方面为大量的生物提供优越的栖息环境，另一方面也给相关实地监测工作带来了不小的麻烦，季节性明显的高动态水情变化，对于测站的选址以及工作人员的安全都带来了巨大的挑战。同时，近年来，受全球气候变暖影响，各种极端天气发生频率不断增加，鄱阳湖传统的水文监测急需各种非接触式的观测方法以满足更安全、高效、全面、系统的需要。本项目作品正是以此为立足点，通过遥感手段对鄱阳湖水情、水质等水生态环境情况进行监测，能高效地在时间尺度与空间范围扩大研究，分析水中组分的变化与迁移，为湖区水生态环境保护提供技术支持。
*）广州大学 张三的组 [广东省遥感生态指数研究]
随着城市化的推进以及区域协调发展政策的落实，可持续发展的观念不断持续深入人心，对生态环境保护的要求越来越高。遥感生态指数RSEI,通过绿度，热度，湿度，和干度四个分量综合分析获取广东省的生态压力情况，从城市尺度揭示广东省内部的生态环境状态差异，对区域RSEI进行空间和时间尺度上的研究可以直观的获取区域的生态质量问题和时空发展趋势，为改善生态问题提供决策思路和解决方法。
*）西南大学 天生一队 [凉山州火灾高发地异常度分析系统]
本作品实现凉山彝族自治州地区的火点、NDVI、NDWI等指标的实时查看，用户可以自定义选择起止日期、计算指标。还可以查看某一年内的TVDI变化图，了解地表温度LST与NDVI的反演结果。TVDI是温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index），可用于监测特定时期内整个区域的相对干旱程度，可对火灾与干旱的关系分析提供参考。
*）北京建筑大学 酸菜鱼 [基于地理云平台的京津冀生态环境评估系统]
本系统基于遥感云计算平台，利用多源遥感数据，如MODIS、Landsat、DEM等，从各遥感影像中获取植被覆盖指数、人类活动指数、生物丰度指数、地形湿度指数和污染负荷指数等，通过这五项指标构建遥感生态环境模型，经过了影像预处理，指标计算，地理建模三个流程，以京津冀地区为研究区域，对该城市群的生态环境质量进行评价，以便于了解京津冀地区生态文明现状，并跟进相应的建设举措。本系统共包含六个界面，分别展示了遥感生态环境指数，植被覆盖指数、生物丰度指数、地形湿度指数、污染负荷指数和人类活动强度指数在2016-2020年间京津冀城市群空间化的状况。
