【摘 要】
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长时间序列遥感影像分类是研究区域自然资源和土地利用时空变迁的重要基础.传统的区域长时序遥感影像分类,需要逐景影像选取样本进行分类,存在样本复用性低、人工工作繁复等问题;而迁移学习作为一种将已有知识应用到不同任务中的机器学习方法,可以实现遥感影像特征信息的重复利用.但长时序遥感影像由于时间跨度和物候等差异,地物光谱存在不稳定性,样本的特征信息在长时间跨度、不同物候的遥感影像中的复用效果会受到影响,而关于影响的范围和程度目前尚缺乏系统性研究.本研究以河南省济源市为研究区,使用Landsat长时序遥感影像,基于
【机 构】
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北京林业大学信息学院,北京100083;中国科学院空天信息创新研究院,北京100094;三亚中科遥感研究所,海南省地球观测重点实验室,三亚572029;中国科学院空天信息创新研究院,北京100094;
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长时间序列遥感影像分类是研究区域自然资源和土地利用时空变迁的重要基础.传统的区域长时序遥感影像分类,需要逐景影像选取样本进行分类,存在样本复用性低、人工工作繁复等问题;而迁移学习作为一种将已有知识应用到不同任务中的机器学习方法,可以实现遥感影像特征信息的重复利用.但长时序遥感影像由于时间跨度和物候等差异,地物光谱存在不稳定性,样本的特征信息在长时间跨度、不同物候的遥感影像中的复用效果会受到影响,而关于影响的范围和程度目前尚缺乏系统性研究.本研究以河南省济源市为研究区,使用Landsat长时序遥感影像,基于直推式迁移学习的方法构建SVM和随机森林分类模型,将单景影像中选取的样本迁移应用到20 a跨度的长时间序列影像中进行分类,根据不同物候、不同时间跨度下迁移实验的分类结果,分析两种因素对样本迁移效果的影响,进而归纳利用迁移学习进行样本长时序遥感影像分类的策略及方法,为有效提高样本复用性、减少长时序影像分类的人工工作提供借鉴和参考.
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在当前资源短缺和能源危机问题的背景下,用稻草等非木质纤维素原料制备生物质基材料等的研究备受重视.使用质量分数20％～60％的对甲苯磺酸,在60～80℃的反应温度、15～60 min的时间内对稻草进行组分分离,得到的纤维固体产物的得率基本在60％以上,灰分含量在10％以上.通过固体产物与废液等的化学成分分析,得到组分分离的脱木质素反应动力学曲线、半纤维素降解动力学曲线和反应动力学方程相应的参数值.分析了反应的联合脱木质素因子(CDF)跟固体产物的纤维组成、形态和表面电荷等之间的关系.根据反应剧烈程度,把CD
旨在通过活性炭对半乳甘露低聚糖溶液进行脱色精制,从而提高半乳甘露低聚糖的纯度.首先,运用单因素试验和正交试验方法,获得最佳的脱色条件,最后对脱色后的产物进行红外分析及吸附等温线的测定.研究发现:相比于粉末活性炭和柱状活性炭,颗粒活性炭的选择性脱色精制效果最佳,因此选择颗粒活性炭进行下一步的单因素试验和正交优化试验.首先通过单因素试验对条件进行初步筛选,随后对筛选的条件进行正交优化,获得颗粒活性炭脱色的最佳条件为添加量8％、吸附温度45℃、吸附时间70 min,此时酚类色素和美拉德色素的脱除率分别为91.0
为进一步拓展桐油在高分子材料中的应用,制备了聚桐油基甲基丙烯酸酯类单体1(TMA1),并通过狄尔斯-阿尔德(Diels-Alder)反应制备单体2(TMA2),研究了桐油基单体自由基聚合的特性及与其他乙烯基单体共聚的特性,制备了一系列热塑性桐油基高分子.采用傅里叶红外光谱和核磁共振氢谱确定了化学结构,通过凝胶渗透色谱确定了桐油基高分子的分子量,采用热重分析仪和差示扫描量热仪分析了共聚单体及含量对热力学性能的影响,并进行了力学性能测试.结果表明:桐油基单体TMA1不能进行自由基聚合,而经过Diels-Ald
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