北京市气溶胶光学厚度影响因子分析

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大气污染成分、道路分布情况、地表覆盖类型等是影响气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)的主要因素,针对区域性的顾及多种影响因素的AOD研究意义重大。研究采用北京市2020年2月-2021年2月的高分辨率气溶胶光学厚度产品数据、大气污染数据、道路线数据、地表分类数据、NPP夜光遥感数据,提出了可拓展简化气溶胶反演算法(eXtensible Simplified Aerosol Retrieval Algorithm,XSARA),利用Pearson指数、主成分分析、多元
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5TE传感器由于其可以同时测量土壤温度、体积含水率和体积电导率的优势,越来越多的被应用于土壤评估中。为了更好地将5TE应用到盐渍化及低温等区域,通过室内砂柱正交实验探究含水率、盐分、温度这三个因素对5TE体积介电常数和体积电导率的影响。实验结果表明:(1)5TE体积介电常数除受含水率影响外,温度和盐分也会对其产生影响。饱和砂中,当盐分浓度高于2.0 g/L时,温度和盐分的升高均会引起体积介电常数的
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针对遥感影像中如何在保证道路信息提取的准确度的同时也能保证其完整性这一问题,提出综合指数阴影检测算法和基于改进的灰度世界(Grey-world)阴影补偿算法来提取阴影遮挡道路。首先,利用综合阴影检测算法,可以得到较为精确的阴影检测图像;根据阴影检测结果图,利用改进的灰度世界阴影补偿算法对阴影区域进行补偿,可以得到道路面阴影与周围环境阴影区域存在差异的图像;其次,再利用分割算法实现阴影道路区域的分割
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液滴图像的精确分割是高精度接触角测量的重要环节,针对在液滴分割过程中存在的目标不准确、轮廓不完整以及固-液-汽3项交点和边界细节效果不佳的问题,文中提出了一种适用于液滴分割的神经网络模型。该模型以U-Net网络为基础,在其输入处加入1×1卷积层汇总图像特征,避免从初始图像中丢失信息;并采用Resnet18结构作为U-Net的特征学习编码器,增强了网络的表达能力,促进了梯度的传播。在解码过程中引入密
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