多源外部DEM对两轨DINSAR测量结果影响分析

在总结两轨差分中参考DEM影响的最新研究成果基础上,以青藏高原上典型平地和山地作为研究区,利用理论上没有形变的ERS Tandem像对以及3种常用外部参考DEM(SRTM,ASTER GDEM,1:5万DEM),使用ROI_PAC软件进行两轨差分干涉试验.实例证明:SRTM更适合作为两轨差分中的外部参考DEM,并对此试验结果予以解释分析,即多源DEM数据质量的差异导致干涉图与DEM配准精度的不同,并最终反映在差分干涉相位误差中.本文研究结论对提高DInSAR处理精度有参考价值.     

语义网知识表示的评价标准

基于Web具有的一些特征以及应用于语义网的知识表示语言，比较了语义网中知识表示和传统的知识表示的不同，提出了语义网知识表示的评价标准，并结合标准评价了现有的知识表示语言。     

利用SAR变化检测方法提取城镇震害

通过不同时相遥感数据的变化检测,可以定性和定量地分析地表变化的类型和情况,快速获取大范围内的空间变化.变化检测被广泛应用于城市化监测、土地利用变化检测以及自然灾害检测等相关领域.合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)因为其特殊的成像机理,受天气影响小,已成为震后灾情评估的重要手段.通过震前、震后SAR遥感影像的变化检测可以获取地震灾情信息,是一种有效的地震灾情获取方法.     

密蒙花黄色素稳定性研究

对密蒙花黄色素分别在pH值、温度、光照、蔗糖、葡萄糖、D-果糖、可溶性淀粉、山梨酸钾、Na_2SO_3、H_2O_2、金属离子等存在条件下进行稳定性研究。结果表明:弱酸和中性条件下密蒙花黄色素稳定性较好,随着温度升高和光照时间延长,色素降解越严重;蔗糖、葡萄糖、D-果糖、Ca~(2+)、Cu~(2+)对密蒙花黄色素均具有保护作用;可溶性淀粉、H_2O_2、K~+、Na~+、Sn~(2+)、Zn~(2+)、Al~(3+)、Mg~(2+)对密蒙黄色素的影响不明显;山梨酸钾、Na_2SO_3、Fe~(3+)、Pb~(2+)对密蒙花黄色素具有破坏作用。     

基于多纹理特征融合的震后SAR图像倒塌建筑物信息提取

合成孔径雷达（SAR）凭借其全天候观测能力以及SAR图像中丰富的纹理信息,在震后建筑物倒塌评估中发挥了重要作用。针对SAR图像中倒塌建筑物纹理特征多样但利用率较低,且特征信息冗余的问题,提出一种基于主成分分析的SAR图像多纹理特征分类方法。该方法基于灰度直方图、灰度共生矩阵、局部二值模式、Gabor滤波器提取了26种纹理特征信息,构建主成分变量进行多维特征优选与降维融合,通过随机森林分类算法提取建筑物的倒塌信息。以2016年日本熊本地震为例验证了该方法的有效性,结果显示其提取精度高达79.85%,倒塌建筑物的识别效率有所提高,分类结果优于单种纹理特征提取方法及多种纹理特征组合提取法,可用于震后建筑物震害信息的快速提取。     

复合吸附剂的基质选择与动态吸附性能测试

用不同类型的粗孔硅胶与氯化锂盐复合制备了一系列复合吸附剂。测量了它们的含盐量,并观察其腐蚀性。对纯硅胶与复合吸附剂的孔结构进行分析。测试了纯硅胶和复合吸附剂吸附水蒸气的性能等。实验证明,作为复合吸附剂的基质,不同类型的硅胶对复合的吸附剂影响很大。纯硅胶中,粗孔粒度为0.5～1.5 mm的硅胶吸附性能相对最好,但吸附量很小;复合吸附剂中,微球粗孔硅胶以及片状大孔硅胶虽然吸附量得到了大大的提高,但不易液解表面的氯化盐,将导致复合吸附剂膨胀结块影响传质通道,并腐蚀吸附床。大于2 mm的粗孔硅胶复合了氯化盐后,吸水产生毛细力将撑破硅胶骨架。因此,最适合复合吸附应用的硅胶基质为小颗粒耐水硅胶。在复合氯化盐后,吸水性能有了很大提高。同时,长时间循环吸附不会造成硅胶粉碎。     

SAR图像多时相组合滤波方法

提出一种SAR图像多时相组合滤波方法,利用同区域多幅时间序列SAR图像构建最优线性组合,得到权矩阵,通过处理使多幅图像在信息互补过程中达到抑制斑噪的目的。利用3幅不同时相真实SAR图像进行滤波实验分析,并与经典SAR图像滤波方法比较,结果表明,该方法能够保持空间细节信息,且去除斑点噪声效果良好,可以同时应用于同一区域多幅SAR图像的滤波处理。     

以读者需求为导向的公共图书馆创新服务研究

公共图书馆在社会大众的工作、学习、日常生活中起着传递知识、推广阅读、帮助科研等作用,是我国居民重要的学习交流场所.但是,随着我国经济的不断发展,社会的进程要求人们的精神层面应当更加丰富,在这种情况下,公共图书馆应当有效发挥促进学习、进行知识传播的作用,吸引更多的居民来到图书馆进行阅读.对此,本文将站在读者的角度,从读者的需求去分析公共图书馆应当如何创新服务,从而吸引读者来到图书馆进行阅读.     

基于FNN的联合收割机故障诊断系统研究

为解决切纵流联合收割机故障诊断过程中输入量的非线性问题,设计基于FNN算法的联合收割机故障诊断系统。传感器采集待测部件的转速值为系统输入值,对输入值进行模糊处理得到模糊输入值,将模糊输入输出作为神经网络的输入输出,在Matlab中对神经网络进行离线训练得到故障诊断规则表,实际使用中只需在PLC中查询规则表即可得到故障诊断结果。实验结果表明:基于FNN的故障诊断系统能很好地解决系统的非线性问题,可以实时反映联合收割机的故障情况,使其尽可能保持高效率的工作状态。