基于生成式对抗网络的高光谱影像分类

高光谱遥感影像智能解译是实现高光谱遥感应用的重要研究任务之一。针对生成式对抗网络在高光谱遥感影像分类中空谱特征利用不足的问题,提出了一种基于CVAE-GAN的高光谱遥感影像分类对抗网络算法(hyperspectral remote sensing classification based on CVAE-CGAN,HCVAE-CGAN),通过搭建1D-CNN分类模型和2D-CNN分类模型,训练判别器识别空谱特征,利用CVAE替代生成器结构生成影像光谱特征和空间特征,通过encode模块处理训练集得到空谱特征值,并将空谱特征值解码生成图像光谱,随后比对原始图像进行decode网络模型的优化,最后利用生成样本对分类器进行训练。实验结果表明,HCVAE-CGAN方法在小样本训练中有更好的检测性能,在Indian Pines和Pavia University数据集中的总体精度分别提高了2.85个百分点和3.92个百分点。

硫酸锌处理对玉米幼苗养分和锌累积的影响

采用0、400、800、1200和1600 mg·L-1 5个硫酸锌浓度(以Zn SO4·7H2O计)的溶液浸泡玉米种子以模拟锌(Zn)污染处理,研究Zn对萌发阶段(第1、4、7、10 d)玉米幼苗胚根、胚芽生物量和养分(氮、磷和钾)累积以及胚乳干物质和养分消耗动态的影响,及其与萌发第10 d的胚根、胚芽和胚乳Zn累积的关系。结果表明,种子中钾的转化速率最快,其次为磷。低于800 mg·L-1的处理,具有刺激玉米胚乳、胚芽和胚根中物质转化,促进幼苗氮、磷和钾养分累积和植株生长的效应;进一步升高Zn的浓度,则对胚乳、胚芽和胚根中的物质转化存在明显的抑制效应。随Zn浓度的增加,胚芽、胚根和胚乳中的Zn累积量均呈线性增高的趋势,Zn在玉米幼苗的分配量为胚乳>胚根>胚芽,胚根对Zn污染较胚芽敏感;胚乳中氮的残余量与其Zn累积量呈显著的正相关关系(P<0.05)。因此,环境中的高浓度Zn,可显著增加萌发阶段的玉米胚乳Zn的累积量,降低其中的氮的转化速率,抑制玉米的生长。

以不同前驱物制备的g-C3N4与BiVO4的复合光催化剂及其增强的可见光催化性能

采用3种前驱物在同样的条件下,煅烧处理得到类石墨相氮化碳(g-C_3N_4),且分别与BiVO_4进行复合得到了BiVO_4/g-C_3N_4复合光催化剂。通过X射线衍射、红外光谱和紫外-可见分光光度计等表征手段证明了3种前驱物制备的g-C_3N_4及BiVO_4/g-C_3N_4复合催化剂的形成,并分别在可见光下考察其对罗丹明B(RhB)的光催化氧化降解性能。结果表明,由尿素制备的g-C_3N_4(CN-U)相较于由三聚氰胺和硫脲制备的样品(CN-M和CN-T),其对RhB的光催化降解活性更高,归因于其较大的比表面积与更高的氧化能力;制备的BiVO_4/g-C_3N_4复合催化剂对RhB降解活性均优于纯光催化剂,当BiVO_4与g-C_3N_4质量比为10%(wt,质量分数,下同)时最佳,且10%BiVO_4/CN-U的光催化活性最高。BiVO_4/g-C_3N_4复合催化剂由于两者界面高效的电荷转移,有利于光生载流子的分离。

g-C_(3)N_(4)/{001}TiO_(2)复合催化剂光催化氧化NO性能研究

将制备好的{001}TiO_(2)与尿素混合,通过煅烧处理得到可见光响应的g-C_(3)N_(4)/{001}TiO_(2)。通过XRD、FT-IR和UV-Vis DRS来证实g-C_(3)N_(4)/{001}TiO_(2)复合催化剂的形成,并分别在紫外和可见光下考察其对NO的光催化氧化性能。结果表明:所制备的g-C_(3)N_(4)/{001}TiO_(2)对NO有明显的去除效果,且当g-C_(3)N_(4)质量比为10%时,其催化活性最高,在紫外光下分别是纯{001}TiO_(2)的2.4倍,是纯g-C_(3)N_(4)的4.1倍;在可见光下是纯g-C_(3)N_(4)的5.8倍。g-C_(3)N_(4)/{001}TiO_(2)复合催化剂活性增强的原因归结于两种主体材料的紧密复合,提高了载流子分离效率。