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基于多尺度特征融合的恒星光谱分类方法

光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2284-2288页

作者：韩博冲宋轶晗赵永恒中国科学院国家天文台北京100101 中国科学院大学北京100049

近年来,随着各大光谱巡天项目的陆续实施,观测得到的天体光谱数据急剧增长。大型光谱巡天项目对光谱的自动分类和分析提出了更高的要求。采用多尺度特征融合模块来获取光谱在不同尺度上的光谱特征,结合CNN网络在分类任务上的优势,提出... 详细信息

近年来,随着各大光谱巡天项目的陆续实施,观测得到的天体光谱数据急剧增长。大型光谱巡天项目对光谱的自动分类和分析提出了更高的要求。采用多尺度特征融合模块来获取光谱在不同尺度上的光谱特征,结合CNN网络在分类任务上的优势,提出了一种基于多尺度特征融合的恒星光谱分类模型(MSFnet),对恒星光谱进行光谱型预测。主要包含多尺度特征融合模块和一个含4个卷积层,2个最大池化层,1个全连接层的卷积神经网络。为了防止出现过拟合的问题,添加了dropout,添加dropout后可以使得模型不依赖某些局部特征,防止过拟合,优化网络的鲁棒性。实验中的数据集均来自LAMOST DR9数据库,在输入到模型进行训练之前,需要对光谱数据进行预处理:重新对光谱进行均匀采样,之后进行最大最小值归一化。该实验的编程语言为python 3.9,引入了Pytorch深度学习框架来构建网络。实验部分为两部分:第一部分是研究卷积神经网络的层数、特征图个数与准确率的关系;第二部分将本文提出的MSFnet模型和Resnet18模型的结果对比实验,从精准率P、召回率R、调和平均值F1、准确率A、运行时间等指标来对两个模型进行对比评估。两个模型所采用的训练集、验证集和测试集均按6∶2∶2的比例进行分配,保证了两个模型的训练样本一致。结果表明,采用4个卷积层、特征图数量为16的卷积神经网络的准确率最高。基于此结论,本文提出了特征融合模块与卷积神经网络的组合MSFnet模型,相对于18层的残差神经网络模型,该模型的结构更简单,在上述指标的表现上也与Resnet18模型相当,并且在A、F、K型光谱的分类效果更好,速度更快。MSFnet模型在测试集上的准确率接近97%,比传统的CNN和Resnet18模型的准确率更高,表明了MSFnet模型有助于提升光谱自动分类的准确性。

关键词：恒星光谱深度学习模型自动分类卷积神经网络

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中华文明起源的地理学透视

地理学报 2024年第7期79卷 1631-1646页

作者：张百平姚永慧刘俊杰李佳宇蒋娅中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 中国科学院大学北京100049

地理环境对世界文明起源和历史演进具有深远的影响,特别是中华文明在长江与黄河之间的广阔地理空间上发生与扩展,与地理环境之间具有更为复杂而深厚的联系。但如何从地理学角度解读中华文明的起源与演进还极为少见。本文根据近年对中国... 详细信息

地理环境对世界文明起源和历史演进具有深远的影响,特别是中华文明在长江与黄河之间的广阔地理空间上发生与扩展,与地理环境之间具有更为复杂而深厚的联系。但如何从地理学角度解读中华文明的起源与演进还极为少见。本文根据近年对中国南北过渡带的综合考察,新石器遗址文化的空间关系分析,先秦及秦汉文献的解读,得到如下结论:(1)新石器时代大地湾文化、仰韶文化、马家窑文化及龙山文化的地理分布,揭示了中华早期文明最先在西汉水流域与渭河上游地区出现,并且具有明显的自西向东演进的趋势;(2)青藏高原与嘉陵江之间的西秦岭地区,尤其是内部的成徽盆地和西礼盆地,气候适度、资源丰厚和安全稳定,为文明的产生和发展提供了几乎所有的条件,应该是中华文明孕育的关键地区;(3)实地调查和分析表明,氐羌民族的核心区域、古昆仑原型山以及大禹治水的具体位置等与中华文明起源有重大关系的三大谜团,都与西秦岭有密切的关系;(4)秦人从大禹治水时期走上历史舞台,在多次起落和兴衰中,积累了先进的治水方法,修建了中国史上最宏大的治水工程——都江堰、郑国渠、灵渠等,开启了“书同文”和“郡县制”,促进了华夏社会经济的全面发展,形成了中华文明起源与早期演进的主体脉络;(5)西秦岭地区目前基本上还是中国考古和历史研究的偏弱地区,建议今后对西秦岭地区进行系统、深刻的考古和历史文化研究,以推动中华文明探源工程早日实现突破。

关键词：中华文明起源西秦岭西汉水成徽盆地古昆仑山

作物—牲畜—生物能源综合系统对中国农业源温室气体的影响评估

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地理学报 2024年第1期79卷 28-44页

作者：张帆蔡颖邓祥征姜群鸥吴锋中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 中国科学院大学北京100049 北京林业大学水土保持学院北京100083

对农作物和畜牧业生产系统中的剩余秸秆和粪便进行生物能源化利用,不仅有利于缓解作物—牲畜系统农业剩余物排放对环境造成的压力,还能通过最终产品的使用来抵消相关的温室气体排放。本文构建了一个作物—牲畜—生物能源一体化的综合系... 详细信息

对农作物和畜牧业生产系统中的剩余秸秆和粪便进行生物能源化利用,不仅有利于缓解作物—牲畜系统农业剩余物排放对环境造成的压力,还能通过最终产品的使用来抵消相关的温室气体排放。本文构建了一个作物—牲畜—生物能源一体化的综合系统框架,基于生命周期评价法估算了2010—2019年中国及各省份作物和畜牧生产系统中各过程的温室气体排放清单;对比了作物—牲畜—生物能源综合系统和传统系统在不同生产环节的排放差异,评估了综合系统对农业源温室气体排放的环境影响。研究结果显示:(1)作物秸秆管理、牲畜肠道发酵和作物生产能源消耗贡献了基准情景下中国主要的农业源温室气体排放,作物和牲畜系统中温室气体来源呈现出显著的地区差异。(2)环境影响强度在部分地区或省份呈现波动变化趋势,其中,华东地区的排放强度下降幅度较大(-0.73×10^(-2)),新疆的增幅最大(0.63×10^(-2))。(3)作物和畜牧生产系统中可利用的剩余秸秆和粪便数量可观,综合系统对农业源温室气体排放起到缓解作用,全国范围内缓解程度不同,最大时可减缓约67%的环境影响。

关键词：作物—牲畜—生物能源系统农业源温室气体生命周期评价环境影响时空演化

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黄河源区河宽的高效提取算法及年内变化特征

地理学报 2024年第5期79卷 1146-1160页

作者：谢朝帅刘苏峡周浩伟莫兴国中国科学院地理科学与资源研究所、中国科学院陆地水循环及地表过程重点实验室北京100101 中国科学院大学中丹学院北京100049 中国科学院大学北京100049

河流宽度是河流动态过程研究和水文、水动力模型的关键参数之一。传统水文测站无法观测河宽的空间分布,而卫星遥感影像可以实现河宽的大范围观测。本文选取黄河上游唐乃亥水文站以上流域作为研究区,基于Sentinel-2遥感影像,采用Google E... 详细信息

河流宽度是河流动态过程研究和水文、水动力模型的关键参数之一。传统水文测站无法观测河宽的空间分布,而卫星遥感影像可以实现河宽的大范围观测。本文选取黄河上游唐乃亥水文站以上流域作为研究区,基于Sentinel-2遥感影像,采用Google Earth Engine大数据云计算平台和RivWidth方法提取河宽,并开发了一种新的河流连通性的构建方法,提高了RivWidth的运算效率,最终生成了2019—2021年黄河源区10 m空间分辨率的逐月河流宽度数据(Monthly River Width Data,MRWD)。结果表明,本文开发的河流连通性的构建方法使得RivWidth的运算效率提高了24.7%。逐月河流宽度数据包括6.1×106个河流宽度估算值,覆盖了黄河源区2035 km的河流。与水文站点实测河宽和全球河流宽度数据河宽(Global River Widths from Landsast,GRWL)对比验证结果显示,本文新算法反演的逐月河流宽度数据的平均绝对值百分比误差、均方根误差和相对均方根误差分别为7.82%、11.62 m、8.84%。基于逐月河流宽度数据,本文发现黄河源区范围内大约有41%的河道窄于100 m,85%以上的河道宽度小于500 m,仅2%的河道宽度超过1000 m。本文生成的逐月河流宽度数据可为地表水资源管理提供重要参考依据。

关键词： Sentinel-2 GEE 黄河源区河宽 RivWidth河宽提取算法

改进深度交叉网络的遥感信息即时智能推荐方法

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测绘学报 2024年第3期53卷 537-547页

作者：彭染姝陈实陈宇中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院大学北京100049

随着遥感大数据时代的到来,海量遥感数据的主动、即时推送问题成为限制遥感信息智能服务领域发展的瓶颈。针对现有遥感信息推荐模型空间特征表达能力不足、交叉特征表达能力欠缺和无差别对待交叉特征等问题,本文提出一种融合注意力机制... 详细信息

随着遥感大数据时代的到来,海量遥感数据的主动、即时推送问题成为限制遥感信息智能服务领域发展的瓶颈。针对现有遥感信息推荐模型空间特征表达能力不足、交叉特征表达能力欠缺和无差别对待交叉特征等问题,本文提出一种融合注意力机制的深度交叉空间变换网络(attention deep&cross spatial-transformation network,ADCSTN)。首先,模型使用深度交叉网络提取遥感信息不同关联的交叉特征;然后,基于栅格划分,利用空间变换层将一维空间属性数据转换为二维空间矩阵,充分捕捉遥感信息空间结构特征;最后,通过注意力层对得到的不同关联的交叉特征设置不同权重,增强模型性能,实现遥感信息的主动、即时、智能推送。本文利用STK仿真1584颗智能遥感卫星组成的遥感卫星星座为20°N—40°N、120°E—140°E区域内的舰船提供实时遥感数据,并设置用户兴趣,得到试验数据集。试验结果表明,本文模型的推荐效果较好,相比于传统的四元组模型,F_(1)score提高了37%~54.7%。

关键词：遥感信息推荐系统深度交叉网络即时推送智能遥感卫星

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静电悬浮下铌异质形核及枝晶生长

Transactions of Nonferrous Metals Society of China 2024年第4期34卷 1333-1346页

作者：王艳秋郑福陆潇晓孙志斌中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院大学北京101499

采用无容器静电悬浮实验技术,对纯度99.7%和99.95%铌材料的过冷程度和形核凝固机制进行了系统研究。通过经典形核理论分析测量和计算得到材料样品在形核和凝固过程的热物理参数和热动力学参数。实验结果统计分析表明:铌样品的最大过冷度... 详细信息

采用无容器静电悬浮实验技术,对纯度99.7%和99.95%铌材料的过冷程度和形核凝固机制进行了系统研究。通过经典形核理论分析测量和计算得到材料样品在形核和凝固过程的热物理参数和热动力学参数。实验结果统计分析表明:铌样品的最大过冷度为455.7 K,临界过冷度约为739 K。系统分析并计算得到铌样品最大概率形核过冷度、指前系数、成核活化能、固液界面自由能和关键晶核尺寸。样品的枝晶生长速度与过冷度呈幂函数关系,在过冷度454 K时,枝晶生长速度达到42.1 m/s。考虑非等温条件下界面能的各向异性对自由枝晶生长的影响,理论预测结果与实验获得实验结果一致。

关键词：液态铌异质形核枝晶生长形核凝固机制无容器静电悬浮

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基于首光子时间的被动单光子点目标检测

光学学报 2024年第9期44卷 67-76页

作者：李昌恒刘璠王小庆朱露洁刘雪峰中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院大学北京100049

针对暗弱点目标检测需求,提出一种基于首光子时间的点目标检测方法。在压缩感知单光子成像系统中,通过测量调制信号的首光子到达时间并采用阈值法获得估计目标是否存在的检测结果,利用压缩感知算法实现对点目标的快速高灵敏度检测。针... 详细信息

针对暗弱点目标检测需求,提出一种基于首光子时间的点目标检测方法。在压缩感知单光子成像系统中,通过测量调制信号的首光子到达时间并采用阈值法获得估计目标是否存在的检测结果,利用压缩感知算法实现对点目标的快速高灵敏度检测。针对运动点目标的连续检测提出一种相邻帧差分算法,在有效去除成像结果中噪声点的同时,完美保留了待检测的点目标信息。相较于传统的压缩感知单光子成像需要进行大量光子才能实现目标重建,所提出的方法在每次调制时间内仅需要测量一个光子,并且在2.2%的采样率下就可以完成对暗弱点目标图像的获取,显著提高了点目标检测的灵敏度,加快了检测速度。仿真和实验结果表明,所提方法能够以极高的准确度实现对多个点目标的同时检测。

关键词：成像系统单光子成像压缩感知点目标检测首光子时间

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耦合浅海声信道目标回波建模与检测性能分析

声学学报 2024年第4期49卷 719-730页

作者：许彦伟薛勐谷浩翔刘明刚侯朝焕中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

为提高浅海扩展目标回波检测性能,基于浅海声信道模型和多亮点模型,建立了耦合浅海声信道扩展目标回波模型,并基于副本相关积分(RCI)检测理论对浅海多亮点目标回波RCI检测进行了理论推导。采用带宽分别为50 Hz,100 Hz,500 Hz,1000 Hz的... 详细信息

为提高浅海扩展目标回波检测性能,基于浅海声信道模型和多亮点模型,建立了耦合浅海声信道扩展目标回波模型,并基于副本相关积分(RCI)检测理论对浅海多亮点目标回波RCI检测进行了理论推导。采用带宽分别为50 Hz,100 Hz,500 Hz,1000 Hz的线性调频信号,仿真分析了不同浅海环境下的RCI检测性能。结果表明,海深、声呐深度、目标位置和波形带宽都会影响浅海目标回波扩展特性和RCI检测性能,合适的声呐深度和波形带宽有利于提高浅海扩展目标检测性能。

关键词：扩展目标浅海声信道多亮点模型副本相关积分检测

基于核空间联合稀疏表示和指数平滑的多基地水下小目标识别

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电子学报 2024年第1期52卷 217-231页

作者：王佳维许枫杨娟中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

针对多基地水下小目标分类识别问题,本文提出了一种基于核空间联合稀疏表示和指数平滑的多基地水下小目标识别方法 .对水下目标多角度散射信号提取6种典型的具有信息互补性和关联性的特征,提出一种随机森林(Random Forest,RF)和最小冗... 详细信息

针对多基地水下小目标分类识别问题,本文提出了一种基于核空间联合稀疏表示和指数平滑的多基地水下小目标识别方法 .对水下目标多角度散射信号提取6种典型的具有信息互补性和关联性的特征,提出一种随机森林(Random Forest,RF)和最小冗余最大相关(minimum Redundancy and Maximum Relevance,mRMR)相结合的特征选择方法(RF-mRMR),得出综合的特征重要性排序结果 .通过实验得出分类模型所需的最优特征子集,达到降低数据处理复杂度和提高目标分类结果的目的 .为了捕捉到数据中的高阶结构,在联合稀疏表示模型的基础上,使用核函数将线性不可分的特征数据映射到高维核特征空间.为了充分挖掘稀疏重构后包含在残差波段中的有用信息,使用指数平滑公式对具有一定意义的残差信息进行再利用,最后由核特征空间下的最小误差准则判定目标的类别.应用本文提出的方法对4类目标的海试数据进行识别,结果表明,相较于其他7种对比算法,本文提出的改进方法具有更好的分类性能,而且大多数情况下,本文提出的算法在双基地声呐模式下具有比单基地声呐更高的识别准确率和更低的虚警率.

关键词：多基地水下小目标识别多特征融合特征选择核空间联合稀疏表示指数平滑

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