【摘 要】
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无场几何定标是未来多波束激光测高卫星面临的一个关键问题。文章针对高分七号线性体制全波形激光测高仪，提出了一种基于地形和波形匹配的无场分步定标方法。在深入分析高分七号卫星激光测高仪特点的基础上，构建了严密几何定位模型，采用公开版的地形参考数据和某地区1∶2000高精度的DOM和LiDAR-DSM基础地理信息成果，开展了在轨无场几何定标试验，显著提高了高分七号卫星激光测高数据精度。在2020年上半年受
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无场几何定标是未来多波束激光测高卫星面临的一个关键问题。文章针对高分七号线性体制全波形激光测高仪，提出了一种基于地形和波形匹配的无场分步定标方法。在深入分析高分七号卫星激光测高仪特点的基础上，构建了严密几何定位模型，采用公开版的地形参考数据和某地区1∶2000高精度的DOM和LiDAR-DSM基础地理信息成果，开展了在轨无场几何定标试验，显著提高了高分七号卫星激光测高数据精度。在2020年上半年受新冠肺炎影响未进行外场定标期间，有效解决了激光测高数据处理无定标参数的实际困难。论文对无场定标结果与高分
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载畜率是衡量草原生产能力的指标之一，研究荒漠草原冷蒿（Artemisia frigida）植物种群在不同载畜率下的耐牧程度和空间分布特征，对退化草原的恢复具有重要的指导意义。本试验以短花针茅荒漠草原优势种冷蒿为研究对象，在4个不同载畜率放牧试验设计（对照区CK(0只/hm~2)、轻度放牧区LG(0.93只/hm~2)、中度放牧区MG(1.82只/hm~2)和重度放牧区HG(2.71只/hm~2)）
土壤微生物量磷（Microbial Biomass Phosphorus,MBP）是土壤磷组分中最为活跃的形态，在土壤磷素的形态转化与生物地球化学循环过程中起着关键作用，是植物可利用磷的重要来源。研究土壤MBP库容的大小对于充分认识微生物的固磷潜力和掌握土壤磷素循环与转化能力意义重大。本研究以我国北方农田3种典型的土壤-作物体系为研究对象，基于定点采样，通过分析测定采集的362个表层（0—30 c
农业面源污染因其分散性、滞后性和不确定性而成为环境治理的难点。面源污染物迁移转化过程的模拟模型发展迅速，而农业面源污染管理政策仿真评估模型研究相对较为滞后。本文系统梳理与分析了自上而下宏观目标约束、自下而上微观行为传导及宏观与微观上下耦合三类政策仿真模型研究进展，总结了当前模型的基础理论与方法的优势与不足。本文提出了融合流域水系统过程规律认知，构建宏观政策目标自上而下约束与微观主体行为自下而上传导
为探究不同积累型小麦品种对根际微生物群落结构及功能多样性的影响，以镉低积累型小麦济麦22和镉高积累型小麦冀5265为研究材料，采用分离培养法和Biolog-Eco微平板法分析根际细菌数量、可培养优势群落结构以及微生物群落功能多样性。结果表明：污染土壤济麦22根际总细菌数量和抗Cd细菌数量均显著高于冀5265，而非污染土壤中两品种间无差异。污染土济麦22根际发现较多产脲酶和高镉抗性菌株（200 mg
在自然保护地管理体制改革之际，对保护地开展管理有效性评价可以识别保护地面临的威胁与压力，确定保护地管理工作的优先性。研究以保护地快速评估和优先性确定方法（Rapid Assessment and Prioritization of Protected Areas Management,RAPPAM）为基础，结合福建省省情优化管理评价指标体系，对福建省9个地级市的53处自然保护地开展管理有效性评估，
通过合适的光响应模型来准确计算植物光合参数是研究植物光合特性的重要手段。为深入了解亚热带蕨类植物的光合特性，采用直角双曲线模型、非直角双曲线模型、指数模型和直角双曲线修正模型等4种常用光响应模型分别对10种亚热带蕨类植物进行光响应曲线拟合。通过分析决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、光饱和点（LSP）、光补偿点（LCP）、最大净光合速率（Pnmax）、暗呼吸速率（Rd
依据植被分类法将鄂尔多斯高原盐沼滩涂湿地划分为肉质耐盐草甸（B）、苔草草甸（C）、禾草草甸（D）和杂类草草甸（E）等4个植被亚型，并以盐沼裸地（A）为对照样地，共计5种盐沼滩涂湿地景观类型。运用高通量测序技术分别研究其土壤细菌群落结构特征、分布情况，以及土壤盐分与土壤细菌之间的关系。结果表明：（1)5种盐沼滩涂湿地的土壤细菌样品共12213条OTUs，属于45个门，122个纲，365个目，663个
三亚蜈支洲岛海洋牧场在针对珊瑚礁修复工作、热带海洋牧场建设等方面取得了不错的效果，但海洋牧场区域的营养结构仍需要长期的监测评估。于2020年7月海洋生物调查共采集52种主要消费者，以碳（δ~(13)C）、氮（δ~(15)N）稳定同位素技术为基础，首次构建三亚蜈支洲岛海洋牧场区域食物网并进行研究。结果表明：（1）主要消费者的δ~(13)C值范围在-19.10‰—-12.74‰之间，平均值为（-16.
为充分利用已有化简成果及其蕴含的化简知识，本文集成几种机器学习算法提出图形、图像融合利用的智能化简方法，实现顶点取舍决策的学习和优化。首先，分别利用全连接神经网络和卷积神经网络设计、构建基于图形的顶点取舍模型和基于图像的顶点取舍模型，通过样本训练各模型拟合从图形特征到顶点取舍和从栅格图像到顶点取舍的映射；然后，基于线性加权、朴素贝叶斯、支持向量机、人工神经网络构建多种融合决策模型，实现基于图形和基
GNSS应用场景的多元化趋势使得用户对高精度实时定位服务的需求不断增加，以实时精密单点定位（Real-Time Precise Point Positioning，RT-PPP）为代表的高精度定位技术已成为当前卫星导航定位领域的研究热点。本文基于Visual Studio2019平台设计了一款实时精密单点定位解算程序MGPSS，实现了RTCM数据流解码、坐标计算、结果输出、残差分析等功能。采用SS