过氧化钠碱熔-电感耦合等离子体发射光谱法测定多金属矿中的锡钨钛等主次量成分

准确、快速测定多金属矿中的主次量成分,对矿产资源的综合利用具有十分重要的意义,但针对锡、钨、钛三种元素等难以被酸溶解的元素,选择适宜的样品前处理方法和电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)技术结合起来,有利于提高准确度和测试效率。本文以过氧化钠为熔剂,样品经高温熔融,盐酸+酒石酸+过氧化氢混合酸提取,结合内标法建立了测定多金属矿中铜铅锌以及锡钨钛等15个主次量成分的分析方法。实验优化了各元素的分析谱线和背景校正模式,系统研究了坩埚、熔剂的选择、铝元素和内标元素的影响,获得方法检出限为7~995μg/g,加标回收率为90.3%~105.0%,精密度(RSD,n=12)为0.8%~6.6%。本方法针对5种不同类型的典型多金属矿,具有不分矿种、前处理步骤相同、多成分同时测定和测试范围宽(40μg/g~25%)的技术特点,尤其对于矿种类型不确定、测定范围在百分含量以上的多金属矿具有优势。     

车载导航系统的高精度定位算法

提出了一种基于联合卡尔曼滤波理论和地图匹配技术的高精度车载导航系统定位方法。该方法一方面对联合卡尔曼滤波器的结构进行简化,简化后的联合滤波器能够较好地将全球定位系统(GPS)与航位推算系统(DR)获取的空间信息进行融合,不仅较大程度地减小滤波计算量,而且避免了子滤波器间误差的互相干扰,提高了空间定位精度。另一方面提出了根据行车方向与位置匹配行车道路的技术,该技术不仅具有较好的行车道路匹配效果,而且能够对各种行车异常情况进行处理。实验证明,本文提出的方法能够较好地满足车载导航系统对空间定位方法实时性及高精度的要求。     

苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用（3）：主梁损伤定位

为提高基于模态参数的损伤识别方法的损伤敏感性和噪声鲁棒性,将多源数据融合技术引入到苏通大桥主梁损伤定位方法中。基于D-S证据理论对模态柔度和模态应变能指标进行数据融合,并以苏通大桥扁平钢箱梁为分析对象,对融合后损伤定位指标的应用效果进行了讨论。结果表明：基于数据融合的损伤定位方法具有较强的损伤敏感性,只需要较少的低阶模态信息就能识别主梁的早期损伤;数据融合后,损伤定位指标可以在较强的噪声环境下准确地识别斜拉桥钢箱梁的损伤,具有较好的工程实用性。     

融合BDS/GPS/GLONASS反演全球电离层特性研究

融合BDS/GPS/GLONASS三系统,采用载波相位平滑伪距观测值和球谐函数建立电离层延迟改正模型,并进行全球电离层反演实验。结果表明,电离层延迟格网值与IGS各分析中心最终产品对比,精度均在4 TECu以内,均值为0.675 TECu。〖JP2〗与基准站GNSS实测TEC比较,差值的均值在5 TECu以内。对计算得到的频间偏差月综合产品进行外符合精度和稳定性分析表明,GPS精度优于GLONASS,而BDS稳定性较差。     

高分辨率卫星遥感数据在城市地图更新中的应用

城市地图是全面反映城市发展和城市社会经济现象的综合信息载体,是城市基础空间数据库和城市GIS的重要组成部分。文章就高分辨率卫星遥感数据在城市地图更新中的工艺、生产平台、影像纠正、影像融合、地图更新的方法及应用进行了探讨。     

密集卷积残差网络的遥感图像融合

针对传统的遥感图像融合方法通常会引起光谱失真的问题和大多数基于深度学习的融合方法忽略充分利用每个卷积层信息的不足,本文结合密集连接卷积网络和残差网络的特性,提出了一个新的融合网络.该网络通过建立多个密集卷积块来充分利用卷积层的分级特征,同时块与块之间通过过渡层加快信息流动,从而最大程度地对特征进行极致利用并提取到丰富的...     

结合模糊度和形态学指数约束的深度学习建筑物提取

基于高分辨率遥感影像的建筑物提取一直是研究的热点问题,深度学习的深层次特征提取方法,非常适合高分辨率影像中建筑物的提取,但使用深度学习提取建筑物时,大多以改变网络结构为主进行算法优化,很少与其他方法结合.本文研究在改进深度学习网络结构的基础上,结合影像模糊度约束增强、形态学建筑指数约束增强等方法,对建筑物提取方法进行更...     

多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用研究进展

多核学习算法在高光谱图像分类领域占据着十分重要的地位。与灰度图像、全色图像和多光谱图像等相比,高光谱图像因具有很强的分类识别能力等多方面优势而被广泛应用。为进一步提高高光谱图像的分类精度,促进多核学习算法在高光谱图像分类中的应用,本文对多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用进行了总结。首先在回顾核方法的基础上阐述了多核学习框架,其次对多核学习核函数组合方法进行综述,随后根据求解多核学习组合系数方法的不同将多核学习分为两类：固定规则的多核学习算法和基于优化的多核学习算法,并对两类多核学习算法在高光谱图像分类中的应用进行综述,总结各类算法在高光谱图像分类的应用进展。同时,为了便于研究者对多核学习算法及其在高光谱图像分类问题中的应用研究,本文对常用核函数和高光谱图像数据集进行了整理归纳。最后,讨论了多核学习算法在高光谱图像分类研究方面的不足,并对未来研究方向进行了展望,以期为该领域的研究和应用提供参考。     

1979—2019年武汉市重点水体多要素协同的时空演变特征

城市发展对水体多方面要素产生了巨大影响,尤其是对水资源丰富的城市,迫切需要开展相关监测研究。研究以武汉市为例,通过梳理国内外相关研究以及武汉水体保护政策,提出融合水体面积、水质、水体景观、滨水区生态环境4个方面要素的分析技术路线以更为全面的反映城市尺度的水体时空演变特征,具体的,利用随机森林模型基于1979—2019年遥感影像获取武汉67个重点水体信息,并以此获取水体面积和水体景观的变化特征;同时,通过梳理多年水质监测数据分析水质变化特征;另外,基于遥感生态指数（Remote Sensing Ecological Index, RSEI）分析滨水区生态环境变化;最后,采用多尺度地理加权回归模型（Multi-scale Geographically Weighted Regression, MGWR）对重点水体面积变化的影响因素研究,希冀为政府制定差异化的水体保护政策提供科学支撑,并为其他地区水体的多要素分析提供有益借鉴。结果表明：① 武汉市水体面积呈下降趋势,水体总面积、重点水体面积分别减少10.75%及13.12%,中心城区及郊区水体变化存在显著差异;② 水体景观呈退化趋势,周长面积分维数、平均斑块面积、聚合指数及结合指数分别减少了6.43%,79.35%,1.55%及10.94%;③ 重点水体水质总体呈恶化趋势,其中江河及水库多数常年为III类及以上水体,中心城区湖泊多为V类及以下水体,郊区湖泊多为IV类及V类水体;④ 中心城区及郊区滨水区遥感生态指数（RSEI）分析表明滨水区生态环境呈恢复态势,其中中心城区滨水区平均RSEI增长了14.29%;⑤ MGWR分析表明,自然气象因素中,相对湿度的增加对江夏区湖泊恢复影响更为显著,降水对水面较小的水体恢复影响更为显著;社会经济因素中,各行政区GDP的增加有助于水体恢复,对中心城区、黄陂及新洲的水体保护影响更为显著;滨水缓冲区内不透水面占比（IS）的增加导致大多数水体面积的减少,然而,对于少数重点修复水体,IS增加是受相关保护政策影响,IS增加有助于这些水体恢复。     

基于决策融合的SPOT-6影像土地覆被分类研究

多分类器决策融合方法在提高遥感影像分类的准确性和可靠性方面已表现出了巨大潜力,但这一过程中对所有像元多次分类会产生巨大的时间代价,为改善这一问题,本文提出了主分类器的概念.在青海湟水流域确定2个试验区,对7种常用的分类器进行评估,排除精度较低的3种分类器后,选择支持向量机(Support Vector Machine,...