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基于MODIS数据的高分辨率气溶胶光学厚度反演

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基于MODIS数据的高分辨率气溶胶光学厚度反演

作者：姬大彬山东科技大学

学位级别：硕士

本课题来源于国家自然科学基金“耦合BRDF模型的城市地区气溶胶遥感反演模型与方法研究”(NO.40701112)、国家863计划课题“多源卫星遥感大气污染综合监测技术”子课题“我国地表下垫面反射模型”(NO.2006AA06A303)和项目“华北区域气... 详细信息

本课题来源于国家自然科学基金“耦合BRDF模型的城市地区气溶胶遥感反演模型与方法研究”(NO.40701112)、国家863计划课题“多源卫星遥感大气污染综合监测技术”子课题“我国地表下垫面反射模型”(NO.2006AA06A303)和项目“华北区域气溶胶光学厚度卫星遥感反演研究”(NO.200906)。针对当前高亮度地区地表反射率确定精度较低,气溶胶反演存在较大困难,气溶胶反演产品空间分辨率普遍较低的问题,本文研究可见光波段地表反射率的确定问题,特别是高亮度地区地表反射率的确定问题,在所确定可见光地表反射率的基础上基于查找表的方法反演大气气溶胶光学厚度。在地表反射率的确定方面,本文提出了两种方法用以提高地表反射率的确定精度,一是基于植被指数地表反射率模型方法,另一个是基于地表反射率数据库方法。基于植被指数改进的地表反射率模型方法是引入植被指数NDVI作为参数所建立的拟合关系来改进利用MODIS 2.1微米波段数据估算的可见光地表反射率数据。通过一系列试验发现,MODIS地表反射率产品的可见光波段与2.1微米波段达到最大相关系数时,NDVI在拟合关系的系数趋于稳定。这种方法可以有效的改善因地表植被变化所引起地表反射率估算的误差,提高地表反射率确定的精度。地表反射率数据库方法是利用MODIS历史年份的地表反射率数据建立地表反射率数据库,通过对历史数据和当前数据进行太阳天顶角的订正以及基于几何光学模型来估算当前数据的可见光地表发射率。由于MODIS地表反射率数据具有较高的精度,再加上太阳天顶角的订正,该方法可以有效提高城市等高地表反射率地区的可见光地表反射率的估算精度。基于以上两种地表反射率确定方法,分别估算了蓝光波段的地表反射率,并利用6S模型构建气溶胶光学厚度查找表,分别反演了分辨率为1km的北京及其周边地区冬夏两个季节的大气气溶胶光学厚度。利用北京和香河的AERONET站点观测的大气气溶胶光学厚度数据验证了反演结果,表明基于本文提出的方法反演的气溶胶光学厚度在高亮度地区达到了较高的精度,可以有效获取高空间分辨率的气溶胶光学厚度产品。

关键词：气溶胶光学厚度地表反射率数据库 MODIS 暗像元法

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基于迁移学习的自动调制分类方法

北京航空航天大学学报 2024年

作者：王栋崔天舒姬丽彬黄永辉朱岩中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统电子信息技术重点实验室中国科学院大学计算机科学与技术学院中国航天科技创新研究院

深度学习在调制分类上的应用取得了很大进展，但受到训练数据和测试数据分布一致性的限制。为了解决源域和目标域采样率不同导致的数据分布不一致的调制分类问题，提出了一种新颖的多尺度注意力迁移学习架构(Multi-scale Attention Tran... 详细信息

深度学习在调制分类上的应用取得了很大进展，但受到训练数据和测试数据分布一致性的限制。为了解决源域和目标域采样率不同导致的数据分布不一致的调制分类问题，提出了一种新颖的多尺度注意力迁移学习架构(Multi-scale Attention Transfer Learning Architecture， MATLA)来解决跨域识别问题。该架构利用三个具有不同尺度的并行卷积核来提取不同粒度级别特征。此外，该过程中还融入了多尺度注意力机制，这一机制通过强化重要特征的权重，增强了提取具有辨别力的特征的能力。为了实现源域与目标域特征的有效对齐，使用多核最大均值差异(Multiple Kernel Maximum Mean Discrepancy， MK-MMD)来度量再生核希尔伯特空间(Reproducing Kernel Hilbert Space， RKHS)中两个域的特征分布的差异程度。此外，为了有效减少源域特征内部的变化，增强特征的一致性和稳定性，提出了多核中心损失(Multiple Kernel Center Loss， MKCL)。实验结果表明：所提方法在信噪比大于0dB时，识别准确率达到83.42%，优于其它几种网络模型和域适应方法。

关键词：迁移学习注意力机制深度学习调制分类采样频率

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石油烃污染土壤阴燃反应特性及修复效果研究

环境科学研究 2024年第8期37卷 1789-1797页

作者：姬大伟张生东张烨王进卿徐旭詹明秀中国计量大学计量测试工程学院浙江杭州310020 中国科学院生态环境研究中心城市与区域国家重点实验室北京100085

石油开采和运输过程中会产生大面积的石油污染场地,亟需修复。本研究以石油烃污染土壤为研究对象,采用自制的阴燃小试装置研究土壤热值、含水率和空气流量等因素对污染土壤阴燃反应特性及修复效果的影响,并探究了石油烃污染物在阴燃过... 详细信息

石油开采和运输过程中会产生大面积的石油污染场地,亟需修复。本研究以石油烃污染土壤为研究对象,采用自制的阴燃小试装置研究土壤热值、含水率和空气流量等因素对污染土壤阴燃反应特性及修复效果的影响,并探究了石油烃污染物在阴燃过程中降解路径。结果表明:石油烃污染土壤的阴燃反应温度区间为200~600℃,修复率普遍高于98.5%。当含水率增加5%时,阴燃峰面传播速率约减小46.3%,土壤含水率越高则阴燃峰面传播速率越小;当热值增加1.81 MJ/kg时,阴燃平均峰值温度会升高300℃。阴燃峰值温度随污染土壤热值的升高而增加;当空气流量为15~25 L/min时,阴燃峰面传播速率随空气流量的提高而增加。污染土壤阴燃过程中烯烃类物质的双键基团易被氧化断裂生成醛类物质,同时长链烷烃类物质的碳键易断裂生成中链烷烃类物质。研究显示,阴燃对石油烃污染土壤的修复效果显著,并且可以通过对影响因素的调控实现对阴燃过程的控制,相关结果将为有机污染土壤阴燃修复技术的工程化应用提供理论支撑。

关键词：石油烃污染土壤阴燃反应特性修复效果影响因素

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老地沟煤矿采动斜坡危岩稳定性及防治研究

西部探矿工程 2024年第1期36卷 16-19页

作者：姬晓东鲍大忠贵州省有色金属和核工业地质勘查局二总队贵州六盘水553000

采空引起的高陡斜坡高位崩滑地质灾害通常成因复杂,危害严重。以贵州老地沟煤矿采动斜坡的高位崩塌隐患为研究对象,阐述了斜坡危岩体的发育特征,根据其稳定性及运动模拟结果提出对应的防治对策。斜坡危岩体高程2020~2089m,具有软弱基座... 详细信息

采空引起的高陡斜坡高位崩滑地质灾害通常成因复杂,危害严重。以贵州老地沟煤矿采动斜坡的高位崩塌隐患为研究对象,阐述了斜坡危岩体的发育特征,根据其稳定性及运动模拟结果提出对应的防治对策。斜坡危岩体高程2020~2089m,具有软弱基座特征。岩体变形严重,整体稳定性差,危险性高。研究结果表明,危岩体右侧稳定性差于左侧,天然工况下危岩体处于极限平衡状态,暴雨工况下极容易失稳,可能形成倾倒拉裂—滑移式崩塌破坏。崩塌模拟考虑了危岩体运动和危岩带动下方堆积体运动两种工况,结果显示两种工况都会影响坡脚部分居民及建筑物。建议采用对危岩体削方减载和在落石运动区进行分级被动拦防,并加强监测,尽可能降低危岩体存在的隐患。

关键词：矿山地质灾害高位崩塌稳定性分析防治对策

糖萼在脓毒症内皮损伤中的病理生理变化及研究进展

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中华急诊医学杂志 2024年第8期33卷 1204-1208页

作者：姬晓航聂时南南京医科大学金陵临床医学院南京210002

脓毒症(sepsis)是指机体因感染而失控的宿主反应所致的危及生命的器官功能障碍[1],是急危重症死亡的主要原因之一,常由感染、创伤、烧伤、手术等因素所诱发[2],其发病机制与血管内皮损伤密切相关。糖萼(glycocalyx)是覆盖在血管内皮细胞... 详细信息

脓毒症(sepsis)是指机体因感染而失控的宿主反应所致的危及生命的器官功能障碍[1],是急危重症死亡的主要原因之一,常由感染、创伤、烧伤、手术等因素所诱发[2],其发病机制与血管内皮损伤密切相关。糖萼(glycocalyx)是覆盖在血管内皮细胞(vascular endothelial cell,VEC)表面的重要多糖蛋白结构,在维持血管稳态中具有重要作用[3]。现将内皮糖萼的生理功能及脓毒症时受到损伤后的病理生理变化综述如下。

关键词：器官功能障碍宿主反应血管内皮损伤糖萼急危重症多糖蛋白脓毒症血管内皮细胞

基于土壤氮素水平的玉米冠层SPAD值估算方法

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生态学杂志 2024年第5期43卷 1488-1497页

作者：运彬媛张昊翟勇全马健祯姬丽李稼润金学兰贾彪宁夏大学农学院银川750021

通过机器学习方法结合近地面遥感图像参数建立高精度的玉米冠层叶片SPAD估算模型,及时了解玉米冠层叶片叶绿素含量状况,以期达到玉米田块氮肥精细管理、减量少施以及氮素营养快速诊断的目的。本研究采用大疆四旋翼航测无人机挂载数码相... 详细信息

通过机器学习方法结合近地面遥感图像参数建立高精度的玉米冠层叶片SPAD估算模型,及时了解玉米冠层叶片叶绿素含量状况,以期达到玉米田块氮肥精细管理、减量少施以及氮素营养快速诊断的目的。本研究采用大疆四旋翼航测无人机挂载数码相机,获取2年6个氮素水平下玉米拔节期至吐丝期的冠层植被指数,分析冠层植被指数与SPAD值的相关性,运用单变量回归(UR)、多元回归(MR)和基于主成分分析的BP神经网络算法(PCA-BP)分别构建玉米SPAD估算模型,筛选最优模型并检验。结果表明:在玉米吐丝期,与SPAD显著相关的植被指数有10个,相关性较高的依次有红光标准化值(NRI)、蓝红比值指数(BRRI)、差值植被指数(DVI)和归一化叶绿素比值植被指数(NPCI),均在0.80以上;分别构建这4个指标的线性、对数、指数和幂函数模型,效果最好的是以NPCI为自变量的幂函数模型,其R2为0.748;基于PCA-BP神经网络构建的SPAD值估算模型精度最高,R2为0.818,其次是多元逐步回归模型,单变量回归模型最低。经检验可知,基于PCA-BP神经网络模型对SPAD的估测值与实测值最为接近,R2为0.830,RMSE为0.542,nRMSE为0.89%,预测效果最佳。研究表明,基于PCA-BP神经网络的玉米冠层SPAD值估测模型准确度高,可为无人机图像参数估算玉米冠层SPAD值提供新方法。

关键词：玉米 SPAD 冠层植被指数土壤氮素 PCA-BP神经网络

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疏水陶瓷膜的改性与应用研究进展

膜科学与技术 2024年第1期44卷 168-178页

作者：吴至欣朱涛涛姬文兰徐楠年佩魏逸彬省部共建煤炭高效利用与绿色化工国家重点实验室宁夏大学化学化工学院银川750021

疏水陶瓷膜具有优异的抗水润湿性能,在油水分离、膜蒸馏、膜乳化等膜过程中具有广阔的应用前景.本文简要介绍了疏水陶瓷膜的定义,综述了近年来陶瓷膜在疏水改性方面的研究进展,总结了疏水陶瓷膜在不同膜过程的应用探索,最后展望了疏水... 详细信息

疏水陶瓷膜具有优异的抗水润湿性能,在油水分离、膜蒸馏、膜乳化等膜过程中具有广阔的应用前景.本文简要介绍了疏水陶瓷膜的定义,综述了近年来陶瓷膜在疏水改性方面的研究进展,总结了疏水陶瓷膜在不同膜过程的应用探索,最后展望了疏水陶瓷膜在超疏水改性及过程应用等方面所面临的机遇与挑战.

关键词：陶瓷膜膜改性疏水膜接触角表面能

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基于注意力机制与条件卷积的行人重识别方法

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 655-662页

作者：姬广凯王蓉彭舒凡中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

行人重识别是计算机视觉领域的一个重要部分,但是容易受到行人图片实际采集环境的影响,导致行人特征表达不充分,进一步导致模型精度不高。提出一种基于注意力机制和条件卷积改进的行人重识别方法,使行人特征得到更充分的表达。将注意力... 详细信息

行人重识别是计算机视觉领域的一个重要部分,但是容易受到行人图片实际采集环境的影响,导致行人特征表达不充分,进一步导致模型精度不高。提出一种基于注意力机制和条件卷积改进的行人重识别方法,使行人特征得到更充分的表达。将注意力机制引入特征提取网络ResNet50中,对输入图像空间和通道上的关键信息进行加权强化,同时抑制可能的噪声;将条件卷积模块引入主干网络,动态调整卷积核参数,使模型能够在保持高效推理的同时提高容量和性能;利用Market1501、MSMT17和DukeMTMC-ReID主流数据集对改进方法进行评估,Rank1分别提升1.1%、2.4%、1.3%,mAP分别提升0.5%、2.3%、1.3%,结果表明:改进方法能够使行人特征得到更好的表达,识别精度得到提升。

关键词：注意力机制条件卷积 ResNet50 行人重识别深度学习

基于人工智能的地球物理参数反演范式理论及判定条件

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智慧农业（中英文） 2023年第2期5卷 161-171页

作者：毛克彪张晨阳施建成王旭明郭中华李春树董立新吴门新孙瑞静武胜利姬大彬蒋玲梅赵天杰邱玉宝杜永明徐同仁中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室北京100081 宁夏大学物理与电子电气工程学院宁夏银川750021 中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室北京100094 北京大学环境科学与工程学院北京100871 中国科学院国家空间科学中心北京100190 国家卫星气象中心北京100081 国家气象中心北京100081 北京师范大学地理科学部北京100875

[目的/意义]人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮,在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用还是“黑箱”,没有物理意义或... 详细信息

[目的/意义]人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮,在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用还是“黑箱”,没有物理意义或缺乏可解释性及通用性。为了促进AI在地学和农学的应用和培养交叉学科的人才,本研究提出基于AI耦合物理和统计方法的地球物理参数反演范式理论。[方法]首先基于物理能量平衡方程进行物理逻辑推理,从理论上构造反演方程组,然后基于物理推导构建泛化的统计方法。通过物理模型模拟获得物理方法的代表性解以及利用多源数据获得统计方法代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库,最后利用深度学习进行优化求解。[结果和讨论]判定形成具有通用性和物理可解释的范式条件包括:(1)输入与输出变量(参数)之间必须存在因果关系;(2)输入和输出变量(参数)之间理论上可以构建闭合的方程组(未知数个数少于或等于方程组个数),也就是说输出参数可以被输入参数唯一确定。如果输入参数(变量)和输出参数(变量)之间存在很强的因果关系,则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性,则需要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。此外,本研究以农业气象遥感中的关键参数地表温度、发射率、近地表空气温度和大气水汽含量联合反演作为案例对理论进行了证明,分析结果表明本理论是可行的,并且可以辅助优化设计卫星传感器波段组合。[结论]本理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义。

关键词：人工智能深度学习反演范式物理逻辑推导可解释农业气象遥感

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