【摘 要】
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矿区生态环境的科学有效监测是矿区生态环境保护与治理的前提，对于促进生态文明建设具有重要意义。遥感已经成为矿区生态环境监测的重要手段，特别是近年来遥感在数据、算法、算力方面的迅速发展极大地促进了国内外矿区生态环境定量遥感监测研究的进步，涌现出了一系列优秀的研究成果。从矿区地表要素类型识别以及矿区植被、土壤、水体、大气、生态系统的参数反演与监测方面归纳和剖析了矿区生态环境定量遥感监测的研究进展。结果表
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矿区生态环境的科学有效监测是矿区生态环境保护与治理的前提，对于促进生态文明建设具有重要意义。遥感已经成为矿区生态环境监测的重要手段，特别是近年来遥感在数据、算法、算力方面的迅速发展极大地促进了国内外矿区生态环境定量遥感监测研究的进步，涌现出了一系列优秀的研究成果。从矿区地表要素类型识别以及矿区植被、土壤、水体、大气、生态系统的参数反演与监测方面归纳和剖析了矿区生态环境定量遥感监测的研究进展。结果表明：新兴遥感数据的应用提升了监测的时空分辨率，矿区地表要素识别以及参数反演的方法得到了优化改进，提升了识
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旅游流网络分析对理解游客的目的地选择以及目的地在旅游流网络中承担的角色有重要意义。以往有关旅游流网络结构特征的研究大多将所有游客当作一个整体，较少关注不同类型游客的旅游流网络特征差异。本文以云南省为例，基于网络游记数据挖掘游客的多维度偏好，并以此对游客聚类，进而划分出不同类型的游客群体。针对各类游客游记中的旅游目的地序列建立旅游流网络，并从多个角度分析各类游客旅游流网络的结构特征和各目的地节点的角
城市地区地面沉降造成地面高程损失，威胁各类设施的安全运行，影响地表径流和水文循环，监测地面沉降现状并揭示其形成机制，对于城市可持续发展具有重要意义。以2007-2011年的ALOS-PALSAR影像和2015-2019年的Radarsat-2影像为数据源，基于小基线集技术（small baseline subset interferometric synthetic aperture radar，
为提升自由空间量子通信系统性能，研究了在接收端利用相敏放大器（PSA）和相位非敏感放大器（PIA）来补偿探测器的非理想性引起的性能下降的方法，推导了分别加入2种放大器后的安全密钥率公式；仿真分析了3种波长信号在系统受到集体攻击和个体攻击下接收端采用零差检测和外差检测时安全密钥率与距离的变化关系，相同条件下2种光放大器对同一量子通信系统性能的提升效果，以及PIA固有噪声对安全密钥率的影响。仿真结果表
为解决能耗预测算法中存在的高维度、局部极值点等问题，本文提出基于聚类分析与支持向量回归（SVR）的公共建筑能耗预测。将数据进行相关性分析、降噪标准化处理后的数据投入K-Means算法中进行聚类分析；分析后的数据用于模型的训练与验证；以训练模型为基础出开发人机交互预测界面，实现公共建筑能耗可视化预测。仿真结果表明，未聚类预测模型的判定系数为0.89725，聚类后的预测模型的判定系数为0.93645，
针对现有驾驶舱热系统偏向于研究热环境的气流组织参数，较少考虑甚至不考虑人体热调节的作用，使得驾驶舱热系统的仿真结果在评估人体热舒适性时准确度不高这一问题，文中采用CFD（Computational Fluid Dynamics）方法，通过能量方程、RANS(Reynolds-Averaged Navier-Stokes)方程以及N-S(Navier-Stokes)方程的并行求解，将人体温度分布与舱
为了解决GPS可观测卫星不足情况下低成本MEMS-INS/GPS组合导航精度维持问题，提出了基于灰色模型和自适应卡尔曼滤波的MEMS-INS/GPS伪松组合导航方法。以MEMS-INS/GPS松组合导航模式为框架，建立了组合导航系统的状态空间模型。基于GPS/MEMS-INS的历史观测数据使用灰色模型对GPS/MEMS-INS观测差值进行预测，称为系统伪观测量。当GPS可观测卫星充分时，使用噪声自
差分码偏差(differential code bias，DCB)是指由GNSS信号接收和发射硬件导致的频率相关的偏差项，对电离层估计具有显著的影响，因而在利用GNSS观测数据提取电离层总电子含量(total electron content， TEC)时需要被精确修正。DCB可分为卫星端DCB和接收机端DCB两部分，目前DCB估计主要是利用地基GNSS观测数据。低轨(low earth orbi
为解决口罩佩戴检测精度低、部署情况差等问题。本文提出基于人体关键点检测技术结合领域自适应迁移学习的口罩佩戴检测算法。将人脸图像进行关键点检测后进行图像分割，并对分割后的图像进行预处理；处理后使用数据增强技术并建立基于迁移学习的口罩佩戴检测模型；最终将训练好的模型嵌入至可移动设备中，实现口罩佩戴检测算法的部署。仿真结果表明，未经过人体关键点检测并人脸分割的口罩检测模型准确率为92.84%，经过人体关
为解决现有公共建筑能耗预测中因数据量少、样本维度高导致的精度低、误差大问题，本文提出一种基于多元线性回归（Multiple linear regression，MLR）与遗传算法（Genetic algorithm，GA）优化小波神经网络（Wavelet neural network，WNN)的建筑能耗预测模型。利用Pearson相关系数分析方法与多元线性回归对历史数据进行预处理，选取相关性强的因