调研点云去噪的相关研究工作,根据相关算法的实现原理将其划分为基于优化思想的传统算法和基于深度学习思想的去噪算法,论述每类算法的研究进展,并对代表性算法进行详细分析,结合数据集、评估指标、实验结果等对其进行深入比较,在此基础上讨论当前点云去噪技术面临的问题和可能的发展方向及趋势。

太阳黑子变化是太阳强磁扰动的表征。结合长短期记忆单元神经网络和一维卷积神经网络预测太阳黑子变化，使用3种不同的数据集，分别为1700—2020年年均太阳黑子数（yearly mean sunspot number，YSSN）、1749—2021年月均太阳黑子数（monthly mean sunspot number，MSSN）和1874—2021年月均太阳黑子面积（monthly mean sunspot area，MSSA）。首先，基于YSSN数据集，预测得到2021年YSSN以及第25太阳周YSSN，2025年预测值达到最大，其值为163.4；其次，基于MSSN数据集，预测得到2021年6月MSSN以及第25太阳周MSSN，2024年10月预测值达到最大，其值为245.9；接着，基于MSSA数据集，预测得到2021年6月MSSA，其值为73.1；最后，基于MSSA数据集，将纬度划分为13个分区，发现可以重建太阳黑子蝴蝶图。以上均表明神经网络方法为探测太阳黑子变化提供了新的解决思路。

L1A级影像产品是中国高分三号SAR卫星产品发布的初级产品形式。为实现后续科学研究、增值应用，提出一套完整的L1A级产品处理流程，用以生成辐射纠正产品、几何纠正产品等高级产品形式。在辐射纠正过程中，为剔除L1A级产品量化过程中存在空值和零值像素对辐射纠正结果造成的统计偏差，基于高分三号等效噪声系数提出改进的辐射纠正方法。在几何纠正中，提出RPC参数反算算法确定影像角点坐标，基于xml元数据文件中提供的轨道方向、视向以及采样间隔参数保证反算方法的稳健性，在几何校正重采样部分引入SAR滤波算子实现等效视数的提升。对使用Envi5.5软件无法完成几何校正的部分高分三号影像，使用本文提出的处理流程可以顺利完成，其处理结果通过与同为C波段的Sentinel-1影像辐射精度，以及Sentinel-2光学影像几何精度的对比，表明本方法对L1A产品进行处理的精确性和可靠性。

运用含有非期望产出的超效率SBM模型，研究2005—2017年中国285个地级以上城市生态效率的时空演变格局，并运用面板回归模型探析城市生态效率的影响因素。结果表明：1）2005—2017年全国城市平均生态效率波动起伏较小，生态效率整体处于上升状态。2）尽管城市间生态效率的差异呈缩小态势，但全国地区间差异仍然较明显，东部地区的城市生态效率远高于其他地区，城市生态效率整体呈现东部地区>全国平均水平>西部地区>东北地区>中部地区的态势。3）全国城市生态效率时空格局演化特征明显。2005年生态效率较高的城市主要分布在珠三角、长三角、山东等省区，其他大部分地区城市生态效率处于较低水平；2017年城市生态效率较高的空间范围明显扩展，珠三角、长三角、山东、河南、河北、湖北和四川等地区的生态效率处于较高水平，其他地区仍处于较低水平。4）城镇化、经济发展、对外开放、科技水平和产业升级对城市生态效率的提升起着显著的促进作用，而较高的工业化比重对于城市生态效率的提升起着抑制作用。因此促进经济集约高效发展、优化产业结构、增加科技投入、加快工业升级、减少资源消耗和污染物排放应是政策制定的优选方向。

生物固氮是生态系统有效氮的重要来源，目前存在多种测定和计算方法。以青藏高原高寒草原豆科植物团垫黄芪（Astragalus arnoldii）为对象，对比自然丰度法和同位素稀释法的差异，探讨4种计算方法、4种参考植物和2个取样时间对团垫黄芪生物固氮百分率（% Ndfa）评估的影响。结果表明：参考植物的δ¹⁵N在自然生长状态下与7月份相比，8月份均显著降低（P<0.05）；施加（¹⁵NH₄）₂SO₄后，4种参考植物紫花针茅（Stipa purpurea）、高山嵩草（Kobresia pygmaea）、矮火绒草（Leontopodium nanum）和青藏苔草（Carex moorcroftii）24h取样的测定值高于30d后取样的测定值（P<0.05）。无论标记与否，团垫黄芪的¹⁵N丰度在2个采样时间都无明显差异，采用原子百分超和原子百分差这2种计算方法得到的% Ndfa也没有显著差异。除矮火绒草外，以其他3种植物以及4种植物的平均值作为参考时，采用自然丰度法计算的% Ndfa都显著高于同位素稀释法（P<0.05）。取样时间不同自然丰度法的测定结果差异显著（F=89.906，P<0.01），标记后取样时长对同位素稀释法影响显著（F=496.712，P<0.01）。

可持续发展是一个全球性话题，也是国内外学者的研究热点。基于CNKI与WOS （Web of Science）核心数据库，利用CiteSpace软件，对1994—2018年国内外可持续发展研究热点进行追踪和分析。研究表明：1）国内外可持续发展研究热点主要集中在社会、经济、环境等多维度和多尺度研究、可持续发展能力评价、可持续发展战略和政策研究等方面，但侧重点有所不同。2）国外研究机构的合作联系比较密切，而国内研究机构的合作联系相对分散。3）国内可持续发展研究集中在宏观和中观区域尺度，而国外在社区等微观区域尺度的研究较为丰富。4）国内研究较多揭示可持续发展存在的问题，而国外研究则强调科技、信息、创新等新因素对可持续发展的推动作用。通过国内外研究热点的对比分析，提出中国可持续发展研究的未来发展方向。

基于深度学习方法的建筑物自动提取具有精度高、速度快的技术特点,对城市规划、防灾减灾等的行业应用具有重要意义。针对高分辨率遥感影像建筑物自动提取,引入深度学习特征功能模块和传统遥感应用技术验证环节,形成不同骨架模块、UNet++网络和真实性检验的建筑物遥感提取功能模块嵌合的深度学习业务化应用技术体系,通过VGG、ResNet和Inception等传统卷积网络模型骨架对基础网络进行改造,提升模型运行效率,强化模型特征学习能力,通过真实性检验验证算法的有效性、适用性,展示完整的遥感应用技术链条。以Mnih公开的马萨诸塞州建筑物数据集为数据源,和传统非全卷积网络模型和全卷积网络模型等方法进行对比分析,结果表明通过增加模型深度和宽度可以有效提升模型建筑物提取效果,基于InceptionV3-UNet++骨架模型在召回率、准确度、CSI、F₁分数、Kappa系数和总精度表现最为优秀,分别达到85.14%、90.50%、0.7816、0.8774、0.8504和95.57%,并在WHU数据集上验证了它的鲁棒性。该方法在建筑物提取结果和细节上都有显著提高,特别是对复杂不规则建筑物的提取上,将极大促进真实、复杂、大场景高分辨率影像的建筑物提取遥感应用。

城市化、社会经济发展和资源环境系统之间的协调机制是学术界关注的焦点议题。夜间灯光(nighttime light,NTL)数据与人类的生产和生活足迹密切相关,在人口密集的城市化地区的研究及相关数据挖掘方面有明显优势。基于中国知网(CNKI)与Web of Science (WOS)核心合集数据库,利用CiteSpace文献计量软件,梳理NTL数据在城市化及其资源环境效应研究中的热点主题。结果表明:1)城市化这一主题是NTL数据相关的中、英文文献共同关注的核心主题,但在城市化引致的资源环境效应方面的研究仍有待于拓展;2)城市用地提取和城市空间结构的研究,集中在基于不同NTL特征表征土地城市化进程,而在人口和社会经济发展、电力消费和碳排放的研究中,NTL数据通常作为辅助数据用于探究更精细尺度上的时空特征、影响因素以及作用机制;3)在大气污染和城市热岛效应相关研究中,NTL通常被用来表征城市化、社会经济发展、人类活动因子,进而用于不同因子对空气污染和城市热岛效应的作用机制研究;4)城市化、社会经济发展与资源环境效应表现出复杂的交互作用,数据空间分辨率的提高、多源数据的综合利用以及复杂模型方法的使用等,使研究得以深化。最后,从数据融合、主题拓展、方法创新等3个方面,总结分析NTL数据相关研究未来可能的新方向与侧重点。

地震预报是当代科学难题，把机器学习方法运用于地震预报探索是一个研究热点。大地震造成巨大的人员伤亡和经济损失，因此对大震的预测是地震预报的主要目标。利用1970年以来的川滇地震目录，选择16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子，采取滑动时空窗口方法有效地挖掘数据的隐藏信息，对川滇部分地区开展了基于长短期记忆（long short-term memory，LSTM）神经网络的为期一年的地震预报研究。结果显示，用1970—2019年地震目录的70%（时间窗口大概为1970年到2004年前后）作为训练集训练网络，对剩余的30%作为测试集（时间窗口大概为2005年前后到2019年底）进行回溯性预报检验时，实际震级落在预测震级±0.5内的准确率为70.2%，虚报率为18.7%，漏报率为11.1%，可以回溯性预测2008年汶川M_S8.0地震。为测试模型的稳健性，进行了扩大研究区域范围、改变大震级地震在均方差计算中的权重等测试。在这些测试中，LSTM神经网络模型依然表现良好。

基于无人机影像的高精度人脸识别在应急救援、嫌疑人员跟踪等场景中发挥着重要作用。深度学习卷积神经网络以其较高的精度和较少的人为干扰被广泛应用于目标检测识别领域，能很好地应用于无人机影像人脸识别任务中。探究在无人机嫌疑人员识别应用场景下利用卷积网络进行人脸高精度识别，用改进后的YOLOv3(you only look once)进行无人机影像的人脸检测，将得到的预测框对齐后输入到经典的Facenet人脸识别网络中进行目标身份的判定。实验对比了改进后的YOLOv3、原始YOLOv3和MTCNN(multi-task convolutional neural network)的检测效果以及结合Facenet进行人脸识别的效果。结果表明：1)改进后的YOLOv3相对于原始YOLOv3不仅精度和召回率得到提升，而且模型参数量有所减少，无人机影像的漏检和错检现象也轻于原始YOLOv3；此外，改进后的YOLOv3相对MTCNN的AP(average precision)提升9.49%，检测速度也约是MTCNN的3倍；2)改进后的YOLOv3+Facenet相对于原始YOLOv3+Facenet及MTCNN+Facenet对人脸的区分能力更强，精度更高，对遮挡以及模糊的鲁棒性也更强。

旨在通过对学习路径规划研究现状的分析，为未来学习路径规划领域相关研究的发展提供借鉴。具体而言，首先介绍学习路径规划的定义以及学习路径规划方法中常用参数；然后按照使用算法的类别的不同，对学习路径规划算法进行详细分类，总结各类学习路径规划方法的优缺点；接着，对学习路径规划方法使用的数据集与评估方法进行介绍；最后，总结学习路径规划方法面临的挑战并对其未来发展趋势进行预测。

随着互联网技术的快速发展和移动设备的普及，我们每时每刻都被各种各样的信息包围着。如何从海量的数据中挖掘出具有价值的信息一直是国内外研究的热点。其中，关系抽取是信息抽取的一个重要子任务，目的是从文本中识别出实体之间的关系，从而挖掘出文本中的结构化信息，即事实三元组。在文本中，实体重叠和关系重叠是非常普遍的现象，但是现有的联合抽取模型不能够有效地解决这类问题，因此提出一种新的联合抽取模型，将关系抽取任务看作由2个子任务实体识别和关系识别组成，并分别使用序列标注的方法和多分类方法进行识别。在联合抽取过程中，为充分挖掘文本语义信息，在模型的输入层添加词性（POS）和句法依存关系（Deprel）特征，同时为消除随着句子长度增加带来的长距离依赖问题，在模型中引入注意力机制。最后，论文在NYT数据集和WebNLG数据集上进行关系抽取实验，结果表明论文提出的模型能够有效地解决关系重叠的问题，并取得最佳抽取效果。

MODTRAN （moderate resolution atmospheric transmission）的夜间辐亮度模式能够模拟夜间月球辐射传输，但是该模式中的月球辐照度模型在月相函数、月球反照率、日月距离以及地月距离的获取或计算方法上相对简略，导致月球辐照度模拟精度较低。利用扰动分析方法评价MODTRAN月球辐照度模型对月球模型参数的敏感性，结果表明影响MODTRAN月球辐照度模型精度的主要参数为地月距离、月相函数、月球反照率。为了分析MODTRAN月球辐照度模型适用范围，利用月球辐照度模型MT2009（Miller-Turner 2009）和SeaWiFS （sea-viewing wide field-of-view sensor）星上对月观测数据作为基准，对MODTRAN月球辐照度模型进行比较分析。结果显示：1）当波长大于0.675μm时，该模型模拟结果与2种辐射基准结果更为接近；2）月相角绝对值小于30°时，地月距离为390000km处附近的相对差异小于10%；3）月相角绝对值大于30°时，远地点附近的相对差异更小，当月相角范围在-41°~-30°/30°~41°时，远地点处最大相对差异在10%左右。研究表明MODTRAN夜间辐亮度模式只有在有限几何条件下适宜开展微光遥感载荷定标工作，以此为基础，未来将对MODTRAN的月球辐照度模型进行改进以便将MODTRAN充分利用到微光遥感中。

近年来，基于图像增广和一致性正则化的半监督学习（semi-supervised learning， SSL）方法被广泛应用并取得了很大的成功。然而，由于伪标签算法存在"认知偏误"问题，即模型的错误通过伪标签累积从而难以改正，因此很少有人关注基于伪标签（pseudo-labeling， PL）的半监督学习方法。提出一种特征图的原型图注意力特征修正模型（prototype attention layer， PAL）：即在神经网络映射的特征空间上学习一个图注意力模型，将此模型应用于特征空间中，可以充分利用原型的信息来修正特征，将修正后的特征所产生的伪标签与原型分配产生的伪标签随机线性组合，从而得到新的伪标签。将这一模型应用到2种伪标签半监督学习框架上所得到的算法（prototype attention improved pseudo-labeling，PAIPL），在CIFAR-10和CIFAR-100的多个半监督分类问题上进行测试，分类准确率都得到了显著提升。特别地，将提出的修正模型应用于伪标签半监督学习PLCB框架时，又提出相互混合的监督技术，从而取得了更好的效果。还将提出的模型应用到其他多个伪标签半监督学习框架上，并在多个数据集上进行实验，验证了所提出的模型作为一个附加模块是普适且有效的。

图像中的强光在一定程度上会降低图像的质量,本文致力于从受到强光影响的图像中去除强光并生成清晰图像。为解决这个问题,提出一种带有注意力辅助模块的生成对抗网络。它主要由加入压缩-激励模块的卷积长短期记忆网络和注意力矩阵辅助模块组成,注意力辅助模块可以指导自动编码器生成清晰的图像。该方法可以轻松地移植处理其他类似的图像恢复问题。实验证明,改进后的网络体系结构是有效的并且有一定的意义。

用一个新颖的方法证明以下等式：
$\mathop {\lim }\limits_{\alpha \to {0^ + }} {\alpha ^P}{d_f}(\alpha ) = \mathop {\lim }\limits_{\alpha \to \infty } {\alpha ^P}{d_f}(\alpha ) = 0$
其中 f∈L^p,q(X,μ)，并且有0<p<∞和0<q<∞。也证明函数α^p在某种意义下不能再提升。特别地，当q=∞时，以上等式是不一定成立的。

基于高速摄影系统，开展无磁场及水平磁场下液态金属三维自由射流实验，实现对无氧环境中最大We数为400、最大Ha数为30的液态镓铟锡（GaInSn）射流破碎形成液滴过程的观察。从射流形态、表面扰动和破碎长度3个方面分析射流破碎特性。无磁场时，射流呈现9种不同形态，表面扰动呈现膨胀波和正弦波两种形式，且随着We数的增大，扰动振幅先减小后增大，破碎长度先增大后减小。当施加水平磁场时，射流呈现4种典型形态，射流前缘在垂直磁场线方向呈扁平状，沿磁场线方向呈椭圆状，且随着Ha数的增大，射流破碎长度整体呈现增长趋势，但在部分工况下会出现减小的现象。

对内蒙古不同草地类型分别构建基于实测地上生物量（aboveground biomass，AGB）和遥感指数的随机森林模型。在验证可靠的基础上，模拟2000—2019年内蒙古草地最大AGB。结果表明，内蒙古各处草地的年均最大AGB为（82.74±56.34） g/m²，东北高西南低；由高到低依次为：温性草甸草原、低地草甸、温性典型草原、温性荒漠草原、温性草原化荒漠和温性荒漠。总体上，年均最大AGB呈显著增加趋势，其中低地草甸和温性典型草原增加最为显著。最大AGB呈增加趋势的面积占70.62%，显著增加的面积占16.28%；所有类型草地最大AGB显著增加的面积均大于显著降低的面积。然而，所有类型草地最大AGB的增加均是波动的，其中，温性荒漠的波动最小，温性荒漠草原的波动最大。夏季气温与累积降水的交互作用对AGB的正效应最大，其次为1—8月总降水量，而夏季气温对AGB的影响不大，且为负效应。

研究高维情形下一样本均值检验的问题。已有的一些高维均值检验方法假设样本具有椭球等高分布。为应用到更多的分布，提出基于符号秩的均值检验统计量。所提方法是稳健的且具有刻度变换不变性。建立了所提出检验统计量的渐近性质，数值模拟表明该方法可以很好地控制第一类错误，且功效更高。还将该方法应用到眼科数据中。

近年来，低轨卫星通信系统凭借全球覆盖和灵活部署等优势，受到学术界和工业界的广泛关注。在低轨卫星通信系统中，星间链路将多个卫星连接成一个动态网络，如何降低网络的通信时延是一个亟待解决的研究问题。针对Walker极轨道星座的反向缝建链问题，提出一种星形交叉循环建链策略（SCLBS）。将反向缝两侧的轨道划分为多个交叉建链区，通过动态建立星间链路，优化传输时延，为极轨道反向缝提供稳定的建链方案。在飞机和船舶等实际业务场景下对SCLBS进行仿真，结果表明与基于最近卫星准则和基于最长可视时间准则等建链策略相比，SCLBS能够有效降低30%~60%的传输时延，明显提升系统性能。