归一化阴影植被指数NSVI的构建及其应用效果（英文）

以ALOS AVNIR-2、CBERS-02B CCD、HJ1A-CCD2、Landsat 7 ETM四幅中分辨率遥感影像为试验数据,分析明亮区植被、阴影区植被与水体区的光谱特征与差异,基于近红外波段与归一化植被指数NDVI,构建归一化阴影植被指数NSVI,并评价其光谱差异增强及分类效果.结果表明,NSVI大幅扩大了明亮区植被、阴影区植被、水体区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率;利用NSVI阈值法对四幅试验影像进行分类,总精度均大于97%,总Kappa在0.96以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总Kappa系数亦高于0.96.该指数利用地物在近红外波段的辐射差异,解决NDVI只能部分削弱地形影响的问题,扩大地物间的光谱差异,从而提升地物尤其是阴影检测的有效性,且不存在NDVI"易饱和"问题,可为遥感影像阴影去除提供一种新的解决方案.     

湿法炼锌净化钴渣酸浸液萃取除杂试验研究

湿法炼锌净化钴渣选择性浸出锌后浸出渣的酸浸液中杂质含量较高,影响钴的回收。研究了采用P204萃取剂从该酸浸液中去除锌、镉、铁等杂质,考察了酸浸液pH、P204体积分数、萃取时间、相比对萃取除杂效果的影响。结果表明:在酸浸液pH为3.5、P204体积分数为10%、相比(V_o/V_a)为1/1、萃取时间为15 min、4级萃取条件下,锌、镉、铁萃取率均超过97%,钴损失率不足5%,除杂效果较好,萃余液杂质含量低,可进一步回收钴。     

饮用水源水中嗅味化合物去除及治理技术研究进展

饮用水源水的异味问题是净水工程中不可忽视的一个问题。在分析国内外现阶段除臭进展的基础上,综述了水源水中嗅味化合物的来源、种类及对人体的危害。同时介绍了现阶段水源水的除臭治理中常见的工艺方法,对各种工艺技术的特点及功效进行了评述,探讨了其存在的问题。展望认为采用高级氧化来取代传统的氯消毒工艺是今后净水工艺发展的方向,同时对该技术发展存在的问题进行了分析及评价。     

废弃SCR脱硝催化剂资源化利用研究进展

废弃SCR脱硝催化剂是一种危险废物,同时又含有多种有价成分。通过分析国内外废弃催化剂资源化利用的主要方法、原理、途径及优缺点,得到能够充分回收钒钨钛资源的有效方法主要为废弃SCR脱硝催化剂浸出-浸出液净化分离回收钒钨-浸出渣酸洗焙烧回收钛,其中浸出过程比较适合采用碱式焙烧-水浸法;浸出液净化分离过程比较适合采用化学沉淀法或溶剂萃取结合化学沉淀法。此外,展望了废弃SCR脱硝催化剂资源化利用的研究方向。     

福建某细粒石英型萤石矿浮选试验研究

福建某细粒石英型萤石矿中CaF_2和SiO_2质量分数分别为32.87%和57.34%,为有效提高选矿指标,对其进行了选矿试验研究。经过1粗5精1扫、2段磨矿、中矿循环返回的闭路浮选后,获得了萤石精矿品位为97.63%、回收率为82.48%的比较理想的选矿指标。     

改进的“基于片层—面向类”竹林信息遥感提取算法及其应用

开展复杂地形区竹林的遥感精细化识别有助于及时摸清竹林分布,充分发挥竹林的生态和经济社会价值。在“基于片层―面向类”(FB-CO)算法基础上,尝试对该算法进行改进,并利用Sentinal-2A MSI影像验证改进的有效性。改进的“基于片层―面向类”(MFB-CO)竹林信息遥感提取算法利用归一化阴影植被指数NSVI代替单波段阈值分割明亮区与阴影区林地,采用线性回归模型增强阴影区信息,并引入BPNN、SVM和RF等3种分类器提取竹林。结果表明,基于NSVI的明亮区和阴影区林地分割总精度(OA)为96.00%,优于基于NIR的83.50%;阴影信息增强后,各波段拟合模型R²均大于0.82,MRE均小于5%;FB-CO算法的竹林提取OA为82.41%,在MFB-CO算法框架下,BPNN、SVM、RF等3种分类器的竹林提取OA分别为86.51%、88.43%、88.92%,均优于FB-CO算法。由此可见,MFB-CO算法通过改进FB-CO算法几个关键步骤的具体实现途径,有效提升了竹林信息提取能力,可为竹林的精细化识别提供技术支撑。     

某湿法炼锌净化钴渣选择性浸出回收锌与钴

采用选择性浸出—酸浸—萃取工艺回收某湿法炼锌企业产生的净化钴渣中的锌、钴。合适的选择性浸出条件为:净化钴渣粒度<0.530mm、浸出过程pH≥3.5、浸出终点pH=4.5、浸出时间3h、浸出液固比4∶1、浸出过程不加热(30℃),在此条件下锌浸出率超过95%、钴浸出率仅为6.24%。选择性浸出后锌主要进入浸出液,可返回至湿法炼锌工序回收利用;钴主要留存在选择性浸出渣中,继续经过酸浸溶出、P204萃取除杂后也可被回收利用。