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。

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。

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。

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。

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。

二次指派问题(QAP)属于NP-hard组合优化问题，在现实生活中有着广泛应用。目前相对成熟的启发式算法通常以问题为导向来设计定制化算法，缺乏迁移泛化能力。为提供一个统一的QAP求解策略，将QAP问题的流量矩阵及距离矩阵抽象成两个无向完全图并构造相应的关联图，从而将设施和地点的指派任务转化为关联图上的节点选择任务，基于actor-critic框架，提出一种全新的求解算法ACQAP。首先，利用多头注意力机制构造策略网络，处理来自图卷积神经网络的节点表征向量；然后，通过actor-critic算法预测每个节点被作为最优节点输出的概率；最后，依据该概率在可行时间内输出满足目标奖励函数的动作决策序列。该算法摆脱人工设计，且适用于不同规模的输入，更加灵活可靠。实验结果表明，在QAPLIB实例上，本算法在精度媲美传统启发式算法的前提下，迁移泛化能力更强；同时相对于NGM等基于学习的算法，求解的指派费用与最优解之间的偏差最小，且在大部分实例中，偏差均小于20%。

近年来城郊山区成为城镇居民郊游佳选，而密集性的旅客出游及村民生产活动给山林带来火灾安全隐患。道路信息是森林防火应急信息化核心要素之一，但因城郊山区道路存在遮挡、阴影、路窄且多分支等问题，使得常规道路提取算法在城郊山区效果欠佳。故提出一种道路语义分割模型，以及一种将道路二类问题转化成多类问题的语义分割模型训练方法，迫使模型侧重学习空间距离信息，以生成空间连续性更优的道路结果。在本研究自主研制的城郊山区Yajishan道路数据集和公开数据集Massachusetts道路数据集上验证本文模型及训练方法的有效性。此外，验证该训练方法同样适用于U-Net、DeepLabV3等常用语义分割模型。还基于道路提取结果进行后处理，输出道路面、道路中心线矢量数据及道路宽度信息，并在北京丫髻山进行消防车通行性分析。研究成果在一定程度上缓解了商业电子地图在城郊山区少人处道路信息不足的问题，为森林防火应急救援提供信息化技术支撑。

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。

新疆是连通丝绸之路东西方的重要区域,天然干燥少雨的优良环境使得植物遗存——大麻(Cannabis sativa)得以很好地保存。古代新疆地区大麻认识和利用的历史大致分为前后两个阶段:史前时期,得益于地理环境的先天优势,新疆最先受到中亚古代文明影响,大麻多被用作精神活性药物;历史时期,丝绸之路的开通促使西域与内地的交流往来,大麻的食用及纤维价值逐渐被广泛接受。故而古代新疆先民对大麻的利用大致经历了从精神活性物到粮食作物、纤维作物,乃至药用植物的转变。综述新疆地区大麻研究成果,总结不同时期大麻利用方式与差异及其产生的原因,同时通过植物学分类鉴定及年代测定等方法对新疆吐鲁番地区出土的大麻遗存进行再研究,梳理传世文献与出土文书,探讨大麻药用价值的利用情况,为深入认识唐代汉方医学的传播提供新的线索。

全球生态系统动力学调查(global ecosystem dynamics investigation,GEDI)雷达是美国2018年12月发射的全波形激光雷达系统,可以为全球地面高程及森林冠层高度提供数据支持。为适应不同地表环境,GEDI L2A产品提供了6种不同算法来估算地面高程及森林冠层高度,这些算法的选择会影响地表参数的提取精度。以机载LiDAR得到的数字地形模型和冠层高度模型为参考数据,评估第2版GEDI L2A数据在不同植被覆盖度下不同算法的适应性以及对地面高程和森林冠层高度精度的影响。结果表明,在覆盖度小于0.2时,算法4的结果最优,在覆盖度大于等于0.8时算法2的结果最优,其余覆盖度下算法1的结果最优。将本文根据植被覆盖度选择的最优算法与GEDI L2A默认最优算法进行比较,整体看来本文的结果优于GEDI L2A默认最优算法的结果,特别是在覆盖度小于0.8,坡度大于等于10°时,本文选择的最优算法能有效提高GEDI L2A产品对地面高程和森林冠层高度估算的精度。

含水矿物对于地球内部水循环非常重要,通过研究典型含水矿物的电导率可以获得地球内部水循环的路径和物质成分的变化。归纳高温高压下典型含水矿物脱水前后的电导率结果、导电机制、脱水机制和地球物理应用。含水矿物脱水前电导率普遍在10^-4S/m,脱水后电导率显著增加,不同含水矿物电导率存在差异。脱水机制与导电机制耦合可能决定了含水矿物脱水过程的电导率,而脱水后体系的电导率一般取决于流体的成分和连通度。含水矿物脱水前后电导率的变化可以为解释俯冲带不同深度的高导异常提供实验依据;确定含水矿物分解产生的流体的成分可以为认识俯冲带物质循环带来启示。在已有研究基础上,展望了含水矿物电导率未来的研究方向。

右江盆地(又称南盘江盆地)经历了古生代-早中生代原型盆地-叠合盆地的复杂构造演化,最终表现为残留盆地。根据大地构造背景、沉积系列组合和岩浆岩发育情况,加里东运动之后右江盆地演化过程分为6个阶段:陆内伸展盆地(早期裂谷)演化阶段(D²₁-D¹₂)、大洋伸展盆地(裂陷洋盆)演化阶段(D₂-T₁)、洋盆消亡及前陆挠曲盆地演化阶段(T²₁-T¹₃)、褶皱造山及碰撞后伸展阶段(T¹₃-J₁)、NW向陆内挤压造山阶段(J₂-K²₁)和局部伸展阶段(K³₁-E)。盆地内产出中国重要的卡林型金矿,矿体多赋存于冲断-褶皱带中。这些金矿具有多期成矿特征,大规模成矿主要开始于挤压背景,并持续至造山后伸展阶段,其中集中成矿期有2个。第1期形成于挤压碰撞相关的前陆挠曲盆地演化阶段-碰撞后伸展阶段(235~193 Ma,盆地中南部卡林型金矿),该期成矿受扬子板块和印支板块碰撞造山与古太平洋板块向欧亚板块的俯冲叠加诱发的岩浆熔融作用及其相关热液活动或变质热液控制。第2期为NW向陆内挤压造山-局部伸展阶段(148~103 Ma,整个右江盆地卡林型金矿),该期成矿主要受NW向挤压造山对先存构造叠加改造过程中的岩浆-热液活动影响。早三叠世前伸展背景下岩浆-热液活动对金具有初次富集作用,早白垩世晚期后岩浆-热液活动对金成矿具有叠加改造作用。成矿流体具有混合来源特征,盆地中南部卡林型金矿成矿热液以变质热液为主,盆地中部多为混合来源热液,盆地北部则主要为岩浆热液。通过对比分析,认为不同测年方法获得的年龄可在一定程度上代表成矿年龄,建议利用多种方法联合应用限制卡林型金矿的成矿时代。

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。

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。

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，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。

旨在研究中国商品期货市场动量策略的有效性，并且在判断动量崩溃的存在与动因之后提出能够管理动量崩溃风险的有效方法。在考虑交易费用的情况下，构建出的商品期货动量策略能够持续性获得显著的风险调整收益，进一步实证发现中国商品期货市场存在动量崩溃现象，其原因在于输家组合具有类期权性质从而使得时变β对市场组合波动更加敏感，进而主导了动量组合发生崩溃。为了进行动量崩溃的风险管理，提出构建基于目标条件停时的动态权重动量策略以管理动量崩溃风险，结果显示这一方法有效地规避了动量崩溃带来的极端风险，同时获得更高的动量收益和夏普比例。

黄河流域是中国“一带一路”发展的重要经济廊道，维持黄河流域的生态健康对中国经济社会发展和生态安全具有十分重要的作用。受气候变化和人类活动的影响，黄河流域出现上游植被退化、中游水沙锐减、下游用水紧张、河口三角洲退缩等生态危机，严重制约了流域内的生态文明进程和经济高质量发展。以1990—2020年间Web of Science数据库中收录的5190篇相关文献和145781条参考文献为研究样本，采用可视化知识网络分析和科学计量法，从文献产出规律、

考虑一类随机泊松系统，这类系统来自于对一类Lotka-Volterra系统进行Stratonovich型白噪声扰动。给出该系统的解几乎处处存在(全局不爆发)且唯一的充分条件，并进一步证明在这个条件下，解是几乎处处正的和有界的。数值实验对结论进行了验证。

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。