【摘 要】
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土壤CO_2是岩溶作用的重要驱动力，也是陆地生态系统碳循环与岩溶碳循环的纽带。选择斯洛文尼亚典型岩溶区草地生态系统土壤剖面，开展大气与土壤CO_2、土壤水分与土壤温度等指标高分辨率监测，分析不同指标动态变化、分层效应及相互关系。结果表明，土壤温度、水分和CO_2含量变幅分别为3.8—12.9℃、26.9%—34.7%和682—6760×10~(-6)。土壤温度变化趋势与气温变化一致，上部土壤层随气
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土壤CO_2是岩溶作用的重要驱动力，也是陆地生态系统碳循环与岩溶碳循环的纽带。选择斯洛文尼亚典型岩溶区草地生态系统土壤剖面，开展大气与土壤CO_2、土壤水分与土壤温度等指标高分辨率监测，分析不同指标动态变化、分层效应及相互关系。结果表明，土壤温度、水分和CO_2含量变幅分别为3.8—12.9℃、26.9%—34.7%和682—6760×10~(-6)。土壤温度变化趋势与气温变化一致，上部土壤层随气温出现昼夜变化，响应敏感，下部土壤层则表现为多日变化；土壤水分变化主要受降雨控制，对降雨过程响应及时，不
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深度学习技术已经成为遥感影像变化检测研究的主流方法，现有的基于深度学习的变化检测方法主要是获取单一尺度的变化特征，而在现实场景中，变化区域的尺度具有多样性。为此，本文提出了一种融和多尺度特征注意力融合的融合遥感影像变化检测方法，通过关注多尺度融合策略来解决变化检测存在的多尺度问题。本文利用了特征金字塔网络自身的多尺度特性，目的是使网络学习到不同尺度的变化特征；同时，为了提升网络感受野和利用全局特征
海量遥感图像解译在军事和民用领域应用广泛，具有重要的支撑作用。遥感图像目标识别主要基于历史积累数据对未知样本中的目标类别进行确认，获取有价值情报信息。本文针对遥感图像目标识别问题，提出一种多特征联合自适应加权的算法框架。在该方法中，首先采用多个不同类别的特征对目标特征进行描述。这些特征的选取原则应该尽量具有互补性，并且最大程度较少重叠的冗余信息，从而保证多特征融合的性能和效率。分类阶段，基于联合稀
无线传感器网络定位在当前需求的推动下，已经成为热点研究领域。本文分别从定位方式、定位技术以及定位原理3个方面对无线传感器网络定位研究进行了梳理并展开了综述；其次，分别对3种基于无线传感器网络的定位算法进行了描述；然后，阐述了目前无线传感器网络定位的热点问题，其中，针对定位研究中非视距干扰问题，分别从非视距误差的数值特征和统计特征两个方面的研究现状进行了分析，并对基于多传感器融合的无线传感器网络定位
针对含雾遥感影像在军事航空侦查、地物判读等方面使用率低、有效性差的问题以及现有去雾算法中存在计算复杂耗时、色彩失真的弊端，结合遥感影像景深变化小、不含天空背景等特点，提出一种改进的暗原色先验去雾算法。首先对影像中白色场景灰度值进行统计并设定阈值划分为失效区，分离水域与非水域减少蓝色波段在水域的占比，合成新的蓝色波段，以改进暗通道值的获取方法；其次采用导向滤波替代软抠图法优化透射率提升处理时间；然后
新型城镇化的建设和管理经常涉及到多源异构时空数据的集成和协同应用，其中基础地理数据因具有数据描述信息可被快速识别，有些数据如实时感知数据等，因没有描述信息而难以被识别，使得数据无法及时共享应用。据此，本文分析了不同新型城镇化途径下时空数据共享应用需求，总结了时空数据的时间属性、空间属性和内容属性在共享应用中的作用，并从其可共享性快速识别的角度出发，以时空数据的时间、空间和内容等属性为主要内容设计了
武夷山市地形条件、茶园种植结构复杂,云雨天气多、卫星影像难获取。针对单一影像源茶园难提取问题,以武夷山市新田镇为研究区,综合Sentinel-2影像的光谱信息和Google影像的纹理特征,提出一种基于多源高分辨率卫星影像和多维卷积神经网络(multidimensional multi-source convolutional neural networks,MM-CNN)的茶园分类方法。该方法以一
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森林土壤碳库对全球变暖的响应是气候变暖下预测CO2不确定性的潜在主要来源。然而，不同植被带上各粒径团聚体的SOC矿化的温度敏感性（Q10）及机理尚不明确。收集了中国太白山4个不同海拔的植被带的土壤，将土壤按粒径大小筛分为大、中、小3类团聚体，并进行了100天的土壤培养实验，以监测在3个恒定温度（5℃、15℃和25℃）下土壤呼吸速率、微生物量碳和胞外酶活性等指标。研究表明（1）团聚体占全土比例随粒径