中国农业统计地理信息系统及其技术特点

本文介绍中国农业统计地理信息系统的任务目标、系统功能及技术特点。     

我国北方森林草原地区火险等级遥感评估及时空特征分析

我国是森林草原资源大国,但频发的森林草原火灾给我国生态环境建设和经济发展带来极大的损失。火险等级评估作为一项科学防火的重要方法手段,可以为森林草原防火提供科学有效的决策支持信息。相对气象台站获取的数据,遥感数据在大区域尺度地表信息反演上不受空间复杂性和插值的影响。因此,利用遥感进行森林草原火险等级评估,具有重大的理论意义和应用价值。本文以我国北方4省为主要研究区,根据其森林草原生态环境特点,结合资源环境领域遥感研究的已有成果,选取了5个基于遥感数据反演的火险评估指标,利用层次分析法构建了火险指数模型,确定火险分级原则,进行火险等级评估研究。依据火险等级评估的时间序列结果,分析了我国北方地区森林草原火险季节变化与区域分布特征。     

植被水分遥感监测研究综述

植被水的监测对于森林火险预警、农业旱情评估、农作物生长监测都有着重要作用.本文通过跟踪国内外在这一领域所取得的主要成果,简要介绍基于叶绿素和植被状态的遥感监测模型、直接反演植被水法和微波遥感方法,并分析了这些方法的优缺点及适用情况.     

KOH处理对ZnO纳米棒阵列结构及光电性能的影响(英文)

采用简单的化学沉积结合KOH碱刻蚀的方法,在导电玻璃(FTO)上生长ZnO纳米棒阵列(ZnONRs)。用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、电流—电压(I—V)曲线对所得样品的晶型、形貌及光电性能进行测试,结果表明:ZnONRs呈纤铅矿型;ZnONRs的形貌及光电性能与KOH的浓度及刻蚀时间密切相关,经0.1mol/LKOH刻蚀1h后可得到排列高度有序且分布均匀的ZnONRs;KOH刻蚀后的ZnONRs与未刻蚀前高密度的ZnONRs相比,其光学性能得到提高。0.1mol/LKOH刻蚀1h的ZnONRs作为太阳能电池的光阳极,其光电转换效率、短路电流、开路电压较未刻蚀的ZnONRs分别提高了0.71%、2.79mA和0.03V。     

红壤中变电站接地网金属材料的腐蚀行为分析

采用扫描电镜 (SEM)、能谱 (EDS) 和X 射线衍射 (XRD) 等技术对红壤中变电站接地网服役长达13 a的镀锌扁钢进行了形貌分析和腐蚀产物分析。结果表明,该镀锌扁钢受到严重腐蚀,腐蚀产物主要由FeOOH,Fe₃O₄和Fe₂O₃等组成,腐蚀产物分层的原因是新生成的腐蚀产物沉积在金属/腐蚀产物层界面或腐蚀产物开裂处,同时S和Cl对内层腐蚀产物具有较大的影响。Tafel测试结果表明,在腐蚀电流峰值附近,SO₄^2-与Cl^-的百分比为1∶2时,两者对镀锌Q235碳钢在该红壤中的腐蚀性影响具有等效作用。通过室内加速实验模拟镀锌Q235碳钢在该红壤中的腐蚀发现,镀锌Q235碳钢的腐蚀速率呈现先增大后减小的规律,该加速实验在未改变镀锌Q235碳钢腐蚀机理的同时具有较好的加速效果。     

多晶硅扩散氧化层对太阳电池性能的影响

重点研究了多晶硅扩散氧化层对电池性能的影响,并对大规模生产多晶硅扩散工艺进行了优化研究。采用少子寿命测试仪分析了扩散前后的硅片少子寿命,发现当扩散氧化时的干氧流量控制在2800sccm,扩散后的方块电阻控制在60～70Ω/□时,扩散后硅片少子寿命最高达到了10.45μs,与扩散前的硅片少子寿命相比延长了5倍多;此时的太阳电池并联电阻和短路电流分别高达40.4Ω和8522mA,光电转换效率也由16.69%(干氧流量2000sccm)提高到了16.83%。此外,主要针对扩散氧化层对片内方阻均匀性及少子寿命的影响做了解释。     

基于地质雷达技术隧道安全性评价研究

阐述了地质雷达检测的工作原理,地质雷达作为一种高效、快速、无损的检测方法,在当前隧道建设过程中发挥着越来越重要的作用。通过长期检测过程分析,总结出地质雷达在检测隧道衬砌时三种常见缺陷典型雷达图像,为今后检测工作提供参考依据。结合FLAC3D数值模拟方法对隧道衬砌背后空洞及厚度不足进行分析,研究发现隧道施工过程中拱顶最易出现缺陷,针对隧道缺陷共分七种工况进行分析,得到了有益的参考数据,为隧道安全评估提供有力的理论依据。     

面向GF-2遥感影像的U-Net城市绿地分类

目的 高分2号卫星（GF-2）是首颗民用高空间分辨率光学卫星，具有亚米级高空间分辨率与宽覆盖结合的显著特点，为城市绿地信息提取等多领域提供了重要的数据支撑。本文利用GF-2卫星多光谱遥感影像，将一种改进的U-Net卷积神经网络首次应用于城市绿地分类，提出一种面向高分遥感影像的城市绿地自动分类提取技术。方法 先针对小样本训练集容易产生的过拟合问题对U-Net网络进行改进，添加批标准化（batch normalization，BN）和dropout层获得U-Net+模型；再采用随机裁剪和随机数据增强的方式扩充数据集，使得在充分利用影像信息的同时保证样本随机性，增强模型稳定性。结果 将U-Net+模型与最大似然法（maximum likelihood estimation，MLE）、神经网络（neural networks，NNs）和支持向量机（support vector machine，SVM）3种传统分类方法以及U-Net、SegNet和DeepLabv3+这3种深度学习语义分割模型进行分类结果精度对比。改进后的U-Net+模型能有效防止过拟合，模型总体分类精度比改进前提高了1.06%。基于改进的U-Net+模型的城市绿地总体分类精度为92.73%，平均F₁分数为91.85%。各分类方法按照总体分类精度从大到小依次为U-Net+（92.73%）、U-Net （91.67%）、SegNet （88.98%）、DeepLabv3+（87.41%）、SVM （81.32%）、NNs （79.92%）和MLE （77.21%）。深度学习城市绿地分类方法能充分挖掘数据的光谱、纹理及潜在特征信息，有效降低分类过程中产生的"椒盐噪声"，具有较好的样本容错能力，比传统遥感分类方法更适用于城市绿地信息提取。结论 改进后的U-Net+卷积神经网络模型能够有效提升高分遥感影像城市绿地自动分类提取精度，为城市绿地分类提供了一种新的智能解译方法。     

Cd Te-QDs/g-C_3N_4的合成及其高效可见光光催化产氢研究

CdTe量子点在可见光下具有优异的光催化制氢活性,将CdTe量子点修饰到石墨相氮化碳(g-C_3N_4)表面可以进一步提高其产氢活性。采用一步水热法合成了CdTe QDs/g-C_3N_4复合光催化剂,并用XRD、TEM、DRS、FT-IR和PL对其进行分析。在以CoCl_2为助催化剂和抗坏血酸(H_2A)为牺牲剂的条件下,得到的复合光催化剂在可见光照射下比纯CdTe QDs和gC_3N_4表现出更高的产氢活性。其中质量分数为20%CdTe QDs/g-C_3N_4的复合材料的H2生成量为4. 8 mmol,是纯CdTe QDs的2. 4倍。     

110m栏跨栏步的“跑栏”技术特征分析刍议

在众多运动项目中,田赛类运动是我国的弱项,一直以来都没能破发,直到刘翔在雅典奥运会上获得冠军,横空出世之后,110m栏跨栏和刘翔都成为了人们谈论的焦点。不断有专家运动学研究者等在110m跨栏的技术上进行了分析。本文以奥运冠军刘翔的110m跨栏为例,对110m栏运动员的跨栏步的技术进行分析,探究出110m跨步栏技术的发展趋势,目的是帮助我国110m跨步栏的教练和运动员优化其训练方法,减小我国110m跨步栏运动员在跨栏步技术与世界110m跨步栏运动员的优秀跨栏步技术的水平。