2005—2018年北京市地基气溶胶光学厚度趋势分析北大核心CSCD

针对基于精细尺度的长时序及区域地基气溶胶光学厚度趋势的分析较少,且在原因分析过程中较少考虑环保政策及措施的问题,利用北京地区近14年AERONET站点数据对北京气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)的类型和变化趋势进行研究,并分析了数据的完整性以及相关环保政策及措施对气溶胶的影响。结果表明:北京AOD月均值季节变化明显,最大值一般出现在夏季的6、7月份,最小值在秋冬季节;沙尘型气溶胶(desert dust aerosol,DD)、城市污染型气溶胶(urban industry aerosol,UI)、烟煤型气溶胶(bituminous coal aerosol,BC)分别为春、夏、冬季的主导型气溶胶,混合型气溶胶(mixed type aerosol,MT)在四季的占比相差不大;奥运会前后的环保工作、《大气污染防治行动计划》的颁布及削减散煤等环保政策和措施使北京气溶胶厚度明显下降,北京空气质量得到改善。     

冬小麦红边参数变化规律及其营养诊断

研究了冬小麦冠层光谱红边参数随作物生育期的变化规律,并进行了红边参数与各组分间的相关分析,发现可利用用红边位置反演叶片可溶性糖和叶绿素含量,利用红边振幅反演叶片全氮含量,利用红谷反演叶面积指数。建立了基于红边参数的各组分的统计回归模型,可为生产上利用遥感手段大面积、无破坏、及时评价冬小麦生长状态及营养诊断提供重要依据。     

基于分区和多时相遥感数据的山区植被分类研究

山区地形的特殊性导致了山区植被分类的复杂性。位于不同光照区域的同种植被,其光谱亮度值具有较大差异,分区使分类规则及阈值的设计更具针对性。多时相遥感数据能够充分利用不同植被类型间光谱特征时间效应。基于此提出了利用分区和多时相遥感数据进行山区植被的分类研究。研究表明,该方法在山区植被分类中具有明显的技术优势,分类总体精度和kappa系数分别为81.3%和0.72。     

基于Sentinel-2的海南耕地复种指数监测及时空变化分析

海南是发展热带特色高效农业的黄金宝地,开展高时空分辨率耕地复种指数遥感监测与时空变化分析对海南农业生产管理具有重要意义。基于Sentinel-2数据,利用最大值合成法和Savitzky-Golay滤波对NDVI时间序列曲线作平滑重构,结合二次差分法计算2016—2020年海南耕地复种指数,分析海南省耕地复种指数的时空演变特征。结果表明：通过2020年地面调查数据验证,海南耕地复种指数提取总体精度达91.94%,Kappa系数为0.88。海南省耕地复种指数从2016年1.53提升到2020年1.66,提高了0.13。从2016年到2020年单季种植面积占比增加了6.10%,两季种植面积占比减少了2.65%,三季种植面积占比增加了5.10%,休耕或抛荒耕地面积占比减少了5.60%。海南省各市县耕地复种指数在1.28—1.96区间内,其中海口市、三亚市、东方市、临高县等地区耕地复种指数上升,而琼海市、万宁市、琼中县等地区耕地复种指数下降。研究结果可为海南农业部门合理调整休耕、开垦方案等政策,实施热带高效农业可持续发展战略提供数据和决策支撑。     

南方地区复杂条件下的耕地面积遥感提取方法

针对我国南方地区植被类型复杂、地形复杂和地块破碎等原因导致耕地信息提取精度较低问题,提出了一种面向对象和CART决策树结合的复杂条件下耕地面积提取方法。以广西南宁市隆安县与武鸣县地区为研究区,采用Sentinel-2A影像,结合数字高程数据（Digital Elevation Model,DEM）及归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）等多源数据,利用面向对象分割技术识别地块信息,然后以地块为单位采用CART（Classification And Regression Tree,CART）决策树分类法,依据不同地类的形状、光谱特征,提取研究区的耕地。结果表明：面向对象的CART决策树分类方法分类总体精度和Kappa系数分别为96.1%和0.94,相比较于未加入面向对象分割的CART决策树耕地信息提取总体精度提高Kappa系数提高0.54,面向对象的分割方法有利于减少复杂背景对耕地提取的影响。基于面向对象的CART决策树分类方法相比较于传统方法对研究区耕地信息的提取有较好的精确性,能够提高耕地信息的提取精度。     

以“胡焕庸线”为界的中国东西部净初级生产力变化分析

推动区域均衡协调与可持续发展是我国的重大战略之一,植被净初级生产力（NPP）对生态环境是否可持续发展起着重要作用。以“胡焕庸线”为界把我国分为东、西部,从像元尺度和县级行政单元研究分析我国NPP、人口以及人均NPP时空变化,尤其是东、西部的区域差异。结果表明：我国人口增长较快,从1982年的10.05亿增长到2017年的13.95亿,以“胡焕庸线”为界的西部占比由5.91%增长到6.42%;我国NPP整体呈现增长的趋势,总量由1982年的2.69 Pg C增长到2015年的3.24 Pg C,增长率为16.60 Tg C/a,其中东部增长率12.30 Tg C/a是西部（4.30 Tg C/a）的近3倍;西部人均NPP远大于东部与全国,1982、2000、2010、2017年西部与全国人均NPP持续处于下降的状态,但下降速率略有放缓,东部人均NPP则在2017年首次出现增长。据此可知我国整体生态环境处于恢复的状态,但不同区域之间差异较大,因此在相关政策制定方面应该充分考虑区域差异性,以实现我国生态环境的区域协调发展。     

多源遥感数据小麦识别及长势监测比较研究

小麦是我国主要的农作物之一,对于我国的经济发展有着重要意义。遥感技术经过不断发展,已成为提取小麦及长势研究的重要手段。利用高光谱珠海一号OHS-2A卫星、多光谱Sentinel-2A卫星以及MODIS等多源遥感数据,以雄安为研究区,采用支持向量机的方法进行小麦提取,结合野外实测数据利用混淆矩阵进行精度评价分析;分别对比小麦的两个重要生育期返青期和抽穗期,将小麦长势分为3个等级（按长势较好、长势持平、长势较差）进行长势监测比较。研究表明：环境条件相同下,OHS-2A的总体精度为82.08%,Kappa系数为0.76;Sentinel-2A的总体精度为85.57%,Kappa系数为0.81,相比之下Sentinel-2A对于小麦的识别效果最佳。在进行长势监测中,对比小麦各长势情况及长势变化相对幅度,Sentinel-2A数据比MODIS数据对于雄安小麦的长势监测及研究分析更有效。采用多源遥感数据分析雄安小麦识别及长势监测情况,有利于小麦种植管理,这对于推动绿色雄安有着重大意义。     

冬小麦播期的卫星遥感及应用

播种日期对冬小麦生长发育、产量和品质形成均有一定的影响。利用2003年拔节期的Landsat TM卫星的NDVI数据．成功地监测了冬小麦的播种日期。提出了基于NDVI和播种日期的冬小麦的遥感估产的优化模型，并在抽穗期至乳熟期的3次生育期的遥感估产中得到了成功验证与应用。利用出粉率与播种日期的显相关特性，采用拔节期的Landsat TM卫星的NDVI数据，成功预测了小麦籽粒的出粉率。     

基于OPC协议的EMS系统数据采集设计与实现

文章结合能源数据采集系统以西门子工业控制网络SIMATICNET和S7PLC为例,介绍了OPC数据采集系统的结构和具体实现方法,使用OPC接口与现场PLC进行通讯数据采集,应用C#编程语言进行采集数据并通过网络保存到能源管理系统数据库,为能源管理系统提供数据基础,为企业提供统计数据依据。     

变形缝渗漏水治理施工方法

变形缝的设置是为了吸收或缓冲混凝土结构由于温差、沉降、振动等原因产生的应力以避免其发生开裂或破坏。然而它们也是防水工程中一个薄弱环节,处理不当就会引起渗漏,直接影响建筑物的使用功能和寿命。因此在选用材料、做法及结构形式上,不仅应考虑变形缝处沉降、伸缩的可变性