基于哨兵2A数据的北京松柏分布及花粉致敏风险评估初步研究

开展北京松柏植被的高分辨率空间信息提取及其花粉致敏风险评估对花粉浓度监测及预报具有重要意义。本文利用2019—2020年冬季304景高分辨率哨兵2A号(Sentinel-2A)卫星影像,引入新型增强型归一化植被指数(Enhanced normalized Vegetation Index,EVI)和地表水分指数(Land Surface Water Index,LSWI),开展了10 m空间分辨率的北京松柏植被分布制图研究;同时依据风险评估原理,结合2020年北京松柏花粉浓度观测数据,建立了基于松柏植被分布的花粉致敏风险空间评估方法,并初步开展了影响松柏花粉浓度范围与花粉致敏风险空间评估研究。结果表明:(1)基于冬季合成晴空Sentinel-2A卫星影像,利用EVI和LSWI可有效提取北京10 m空间分辨率的松柏植被分布,用户精度可达80%以上;(2)松柏花粉观测站14 km范围内松柏植被对该站花粉浓度具有正贡献,其中6 km范围内的松柏植被贡献最大;(3)松柏花粉致敏相对高风险区主要分布在西北部山区、昌平北部以及门头沟东部、石景山西北和海淀西南等地区。

基于优先记忆库结合竞争深度Q网络的动态功率控制

针对认知无线电多用户的动态功率控制策略问题,提出了一种基于优先记忆库(Prioritized Experience Replay,PER)结合竞争深度Q网络(Dueling Deep Q Network,Dueling DQN)的功率控制方法。在不知道主用户的控制策略及发射功率情况下,次用户以下垫式接入到主用户信道进行传输任务。微基站收集到的接收信号强度信息作为环境状态信息输入到竞争深度Q网络中,经过训练和学习后,得到次用户的动态功率控制策略。实验结果表明,次用户经过深度强化学习后能够找到最优的功率控制策略,并且在环境参数发生变化时也能快速调整自身的行为和控制策略,提高了频谱利用率和网络能效。

On the Problem of Zero Point Distribution of Integer Functions

Abstract. In this paper, the following integer function is discussed.