项目按任务书要求完成了2023年度计划目标和各项主要指标要求，本科技报告对项目在本年度完成的研究工作进行了系统性总结。与项目组及相关专家深入讨论，编制并论证了项目实施方案，选定了2个木本和2个草本植物的研究区；通过聘请相关专家反复讨论，制定了详细的野外地面调查数据获取实验方案；完成了2个木本研究区和1个草本研究区的野外综合实验，获得了相关的地面调查、激光雷达和地基高光谱、无人机激光雷达和高光谱数据。开展了木本鲜活植物地上生物量密度观测技术研发，选取了典型树种的多频率特征组合，初步建立活立木地上生物量密度观测模型，平均误差为6%,精度为94%,可测径级范围优于60cm,并初步完成了单木地上生物量密度多频率微波观测设备设计；开展了木本植物地上体积观测技术研发，突破了地基和无人机数据融合技术、基于多源激光雷达数据的单木分割和体积提取技术，木本植物地上体积监测精度达到85%;创新提出基于增强现实的单木胸径和高度测量方法，胸径和树高RMSE分别为1cm和1.5m;开展了草本植物地上体积观测技术研发，提出了面向草地场景的激光雷达点云数据分类方法，突破基于无人机激光雷达的草地高度估算校正技术,R2从0.23提高到0.82。

面向各类监护仪器，采集数据类型多样化、关联关系繁杂化、质量良莠不齐等内在的复杂性使得监护数据的感知、表达和理解等环节存在巨大的挑战。项目通过开展多源异构数据采集、时序同步技术、数据质量与隐私控制技术、危重不良事件(窒息、昏厥、呼衰、心衰、肝衰、肾衰、脓毒症、死亡)表示及其标注方法等研究，构建监护临床样本数据集。在构建重症和手术患者临床大数据集支持系统中，本课题通过研究监护数据与其它临床数据(HIS、EMR、PACS 等)的时序关系估计及交叉参照，建立自适应分级存储策略，建设重症和手术监护临床数据库，对内部服务、成员服务、行业服务、科研服务等实现分级脱密与脱密审计机制，构建重症和手术患者临床大数据集支持系统，为前端系统开发提供数据支持服务