基于R&D资源投入结构的区域创新能力提升问题研究

R&D资源投入结构包括财力投入结构、人力投入结构、政策投入结构等内容,是反映区域创新能力的重要指标。本文依托对R&D财力投入结构、人力投入结构两个核心指标的考察、从R&D资源投入的部门结构、研发阶段结构、行业结构和区域结构等4个方面入手,基于R&D资源投入结构的视角,对老工业基地区域创新能力提升问题进行了深入研究,并提出了对策建议。

高校教研项目的众包模式探索——以产学研“3D资源库”项目为例

以新工科建设为背景,在高校教研项目研究中,针对本科生动手能力不足、教研资源分配不合理等问题,力图探索基于大众协作的"众包"模式。文章依据产学研项目"3D资源库"开发技术的专业性、实践性和创新性特点,以培养学生实践创新能力、完成项目任务为目标,提出"教-做-研-创"四位一体的多维度众包模式。该模式在"3D零件资源库"教研案例中取得良好效果,提高了学生工程实践和科研创新能力,为智能制造特色专业建设和人才培养提供了参考。

虚拟环境系统中复杂模型的建立——3D资源在快速开发虚拟环境系统中的应用

对利用 3D资源在快速开发虚拟环境系统中的方法进行了研究。在开发虚拟环境系统的过程中 ,复杂模型的建立是必不可少的 ,仅仅利用OpenGL函数编程来实现仿真是很困难的 ,针对该问题提出了利用 3D资源进行 3D文件读取和转换的两种方案 ,分析了虚拟环境中复杂模型的建立以及处理的基本方法 。

基于穷举搜索的5G通信D2D资源分配算法

随着5G使用人数的增多,通信资源的复用受到一定的影响,如何进行5G通信环境下D2D资源的分配成了研究的热点。通过分析穷举搜索法,并结合5G通信D2D资源分配模型,构造出基于穷举搜索的5G通信D2D资源分配算法。将该算法与粒子群和最大功率算法进行实验对比,得出其优于粒子群和最大功率算法的结论。

基于资源一号02D高光谱数据在闽江流域福州段叶绿素a反演的研究

基于2022年8月8日资源一号02D高光谱遥感数据和50个同步水质采样数据,通过分析闽江流域福州段水面光谱反射率和叶绿素a浓度的相关性,构建叶绿素a的单波段、一阶微分、二波段比值、归一化叶绿素、三波段、四波段6种典型光谱指数反演模型。结果表明:波段比值指数、归一化叶绿素指数、三波段指数均可以较好估测研究区叶绿素a浓度,其中,B35-B38-B40三波段指数模型反演精度最高,判断系数(R~2)为0.828 9,均方根误差(RMSE)为19.953 4μg/L。同时,探讨了四波段指数精度低的原因和该反演模型可能存在的局限性。

元宇宙视域下图书馆3D数字资源服务体系研究

3D数字资源在元宇宙中具有重要的地位,可以为用户提供更加生动、直观的体验和感知。图书馆作为数字化资源的重要存储和传播机构,也需要将自身的3D数字资源服务融入元宇宙中,以满足用户的需求。通过对元宇宙中的3D数字资源特点和图书馆3D数字资源服务现状的研究,提出元宇宙视域下构建图书馆3D数字资源服务体系应通过制定3D数字资源全生命周期管理规范、采用开源分布式储存策略、建立场景化资源利用体系和利用基于区块链的版本控制技术来实现。

资源一号02D高光谱数据红树林地上生物量反演

红树林生态系统是地球上生产力最高的生态系统之一,它也是海岸带“蓝碳”生态系统的重要组成部分。地上生物量作为红树林蓝碳的重要组成部分,如何准确快速地获取红树林地上生物量已成为红树林生态系统研究的热门问题。分析北部湾茅尾海红树林地上生物量(AGB)空间分布格局及其量级,可为该区域红树林生态环境保护及“南红北柳”生态修复提供科学依据。资源一号数据作为我国自主研发的民用国产高光谱卫星,其高光谱数据为红树林地上生物量的研究提供了新的机遇。机器学习算法因其高性能、高效率的优势被越来越多的应用于红树林相关研究,目前已经成为获取红树林参数信息的重要手段。高光谱数据在红树林地上生物量的反演精度如何?国产高光谱卫星数据和机器学习算法在红树林地上生物量的估算中能否应用?这些问题仍需进一步验证。基于国产资源一号02D高光谱数据,采用极端梯度提升(XGBoost)、随机森林回归(RFR)以及K近邻回归(KNNR)三种不同的机器学习算法对茅尾海的红树林地上生物量进行估算,在此基础上对比了不同的机器学习算法的性能。结果显示:(1)无瓣海桑红树林地上生物量的平均值最高(90.93 Mg·ha^(-1)),桐花树次之(52.63 Mg·ha^(-1)),而秋茄最小(20.27 Mg·ha^(-1))。(2)采用XGBoost、 RF以及KNN三种机器学习算法进行红树林地上生物量和红树林光谱变量建模后发现,基于对数倒数1阶变换的XGBoost模型精度最高,为最佳的机器学习模型。其模型在测试阶段R^(2)=0.751 5, RMSE=27.494 8 Mg·ha^(-2)。(3)基于资源一号02D高光谱数据,采用XGBoost算法反演茅尾海的红树林地上生物量介于4.58~208.35 Mg·ha^(-2)之间,平均值为88.98 Mg·hm^(-2),地上生物量在空间上呈现出中部低,两边高的空间分布格局。总之,该研究论证了国产高光谱卫星数据和XGBoost机器学习算法的组合在红树林生物量的估算方面具有良好的应用前景,可为茅尾海红树林的生态修复和保护提供科学依据和技术支撑。

资源一号02D卫星可见短波红外高光谱相机研制

高光谱技术获取的地物观测数据可应用于精细化的地物分类。文章论述了资源一号02D卫星上的主载荷之一可见短波红外高光谱相机(AHSI)的基本结构、成像原理和技术特点。通过在轨测试验证了该相机的主要性能指标,相机光谱范围覆盖可见到短波红外(400~2500nm),实现了可见近红外10nm、短波红外20nm的光谱分辨率,可以以30m空间分辨率获取地面60km幅宽的高光谱图像,具有突出的地物分类和识别能力,在国土资源和地质矿产调查,生态环境以及灾害监测,农、林、牧业精细作业,城市规划等领域具有良好的应用前景。

资源一号02D卫星高光谱相机热设计及验证

资源一号02D卫星高光谱相机具有内部结构和光路复杂、单机发热量大且分散、控温要求高等热设计难点。文章采用基于多级隔热的分区控温方法,通过优化遮光罩设计、强化隔热措施降低外热流对相机温度的影响;采取电加热主动热控措施提高相机的温度稳定性,通过合理分区控温减小温度梯度;采用一体化热设计方案解决短波电路箱大功率散热难题;采用等效试验方案实现热平衡试验与热真空定标试验的统筹,缩短了试验周期,节约了研制经费。热平衡试验及入轨1年研究结果表明:相机光机主结构温度控制在18.0℃±1.5℃范围内,CCD组件每轨温度波动不大于0.5℃,满足相机的各项温度指标要求。

3D数字化教学资源、未来课堂与智慧学习三元关系的新探讨

随着3D显示技术的创新发展,将它应用到未来课堂成为了一种非常有效的辅助教学手段。未来学习是在先进技术支撑的环境中进行的,其学习资源要符合学习者时代需求。以3D图片、3D视频等为主的3D数字化教学资源具有高度立体逼真和临场感强的特性,不仅让观者产生身临其境的感觉,带给学习者前所未有的视觉体验,而且为未来课堂提供了重要的资源支撑。3D数字化教学资源对未来课堂的建设以及促进智慧学习的发展起决定性作用,只有在充分了解3D数字化教学资源建设现状及存在问题的基础上,充分利用现有的关键技术全面推进3D数字化教学资源在未来课堂中的建设与应用,才能为智慧学习时代学生学习能力以及问题解决能力乃至创新精神的塑造提供更多的帮助。

资源一号02D卫星可见近红外相机在轨调试与图像质量评价方法

资源一号02D卫星发射入轨后,针对可见近红外(VNIR)相机工作状态与实验室标定状态的变化,开展了在轨调试及相应图像质量参数评价,保障了相机成像性能。基于资源一号02D卫星可见近红外相机高速推扫成像时场景不断变化的特点,研究了一种通过降低调焦算法对场景不变依赖性来提高调焦精度的调焦方法,保障了相机高精度快速调焦;针对资源一号02D卫星可见近红外相机同时具备高空间分辨率和大幅宽的特点,改进了相机成像参数调整方法,研究了一种基于在轨成像时全链路辐射传输模型的成像参数预估方法,确保了相机积分级数与增益处于最优状态。最后,在完成可见近红外相机在轨调试的基础上,对图像调制传递函数(MTF)、信噪比(SNR)等性能参数进行了测试,测试结果显示相机成像性能处于最优状态。

资源一号02D卫星高光谱相机在轨性能及稳定性评估

为了评估资源一号02D卫星可见短波红外高光谱相机(AHSI)在轨运行模式下的性能和稳定性,在2019年10月—2020年6月期间进行了在轨调试和测试工作。根据AHSI相机的在轨指标测试内容,全面评价了相机的光谱性能、辐射性能、几何性能。此外,卫星运行一周年之际,还对相机运行的稳定性进行了评估,全面分析了传感器状态稳定性、相机噪声特性稳定性。结果表明,AHSI在轨各项系统性能指标良好,符合相机研制技术要求,且在轨运行稳定性良好。

资源一号02D卫星可见近红外相机技术与验证

资源一号02D卫星主载荷可见近红外相机可以获取2.5m(全色)/10m(多光谱)地面像元分辨率影像、115km大幅宽地面景物,具有1个全色和8个多光谱谱段。为满足多谱段图像信息获取的需求,可见近红外相机从光学系统设计入手,通过采用双通道成像方式实现一台相机设置9个光谱谱段。研制过程中攻克了四色探测器的研制、双通道谱段间的配准、高集成电路设计、光机结构高稳定性设计等关键技术,有效地保证了相机的高性能指标。通过地面测试和在轨运行情况表明:相机设计合理,相机功能、性能满足研制要求,在轨图像品质优异。

资源一号02D卫星高光谱与多光谱融合数据滨海湿地分类应用

针对当前影像融合方法虽然取得了很大进步,但仍然存在光谱与空间失真的问题,提出了一种适用于资源一号02D卫星滨海湿地分类应用的影像融合方法,可实现较好的影像融合质量,提升资源一号02D卫星数据的滨海湿地分类精度。通过计算数据波段相关性对高光谱影像进行波段分组,并采用成分替换方法与神经网络相结合实现资源一号02D卫星数据的空间分辨率提升。在模拟数据集总定量指标获得了最佳值,在真实数据集中融合影像光谱曲线与参考光谱曲线具有较小差异,分类应用中总体分类精度达到0.97,Kappa系数为0.93,结果表明:提出的方法能够很好地提升资源一号02D卫星的影像融合质量,可进一步提升卫星高光谱影像在滨海湿地精细分类等方面的应用价值。

普朗斑岩型铜矿区矿化蚀变特征矿物填图及找矿潜力分析:来自资源一号02D遥感卫星的证据

随着近年来取得重要找矿突破的普朗斑岩型铜矿的规模化开采,进一步摸清首采区外围资源潜力任务紧迫。遥感技术尤其是国产卫星资源一号02D星等高光谱卫星成功发射,为我国高海拔艰苦地区快速精准识别与矿化相关的蚀变矿物提供了可能。针对以往对植被覆盖区高光谱矿物识别有效性方法探索不足,本文选取普朗铜矿区为研究,采用资源一号02D高光谱遥感数据,使用比值植被指数划分植被覆盖区及非植被覆盖区。基于实测波谱,分层次构建了植被覆盖区及非植被覆盖区与普朗铜矿矿化密切相关的绢云母、绿泥石、绿帘石蚀变特征矿物波谱曲线,并采用匹配滤波方法开展了蚀变矿物填图示范应用。野外验证表明:该方法可有效探测普朗斑岩型铜矿外围尤其是首采区东侧植被覆盖区绢云母等蚀变特征矿物分布信息,结果显示普朗首采区东侧具有较大找矿潜力。

“资源一号”02D卫星多波段图像融合

图像融合方法同时保持全色图像空间细节和多光谱图像的光谱信息是一个挑战,特别是对于全色和多光谱图像光谱范围部分重合或不重合的波段,或者是波段数较多的多光谱图像,一些融合算法不能较好的支持。针对"资源一号"(ZY-1)02D卫星的全色图像和8波段多光谱图像,对结合光谱响应函数和全局方差匹配的遥感图像融合方法做了适度扩展,并将扩展后的融合方法首次用于ZY-1 02D卫星多个区域的图像融合,并与商业软件使用的效果较好的主流融合方法的结果进行了定性和定量的比较与评价,结果表明:该融合方法空间细节和光谱保持都较好,可用于ZY-1 02D卫星多波段图像融合。

资源一号02D卫星几何定位精度保障链设计及在轨验证

卫星的平台的稳定性和载荷的内部精度作为卫星的重要指标,如果在研制期间不进行严格控制,将会对卫星的几何成像质量带来严重影响。针对资源一号02D卫星可见近红外相机50m(Circle Error 90%,CE90)和高光谱相机100m(CE90)的高几何定位精度要求,文章引入了一种相机成像几何精度的分析模型,提出了一种卫星几何定位精度的指标分解和分析方法。该方法能够全面识别定位精度的误差影响因素和各项因素在定位精度影响中的大小,同时给出客观定量化的定位精度控制目标和手段,便于设计师在不同的研制阶段提出卫星几何定位精度的控制方案。卫星发射后,卫星在轨多景图像定位精度的评价结果表明:此方法误差分解的准确度和置信度较高,具有一定的实用价值,可以为其他光学遥感航天器几何精度的保证设计提供参考。

3D可视化教学资源在组织胚胎学教学中的应用

人体任何组织、细胞都处于三维空间中,而现有的组织胚胎学教学,并不能使学生建立三维空间结构概念。随着计算机等新兴学科在医学领域的交叉渗透,为3D可视化教学资源(3D-VTR)库的建立提供了可能性。3D-VTR可将传统二维平面的组织切片"立"起来,使其结构、概念深刻印在学生的记忆中。3D-VTR将在形态学教学中发挥重要作用。

资源一号02D卫星总体设计与技术特点

资源一号02D卫星是资源一号02C卫星的升级接续卫星,卫星性能指标均进行了大幅提升。文章从系统设计角度介绍了资源一号02D卫星的总体技术指标,结合需求分析阐述了卫星谱段配置、载荷关键指标和轨道特性等系统指标的确定过程和结果。给出了卫星图像质量改进、偏航定标、姿态灵活性、数据获取能力等方面的技术特点。结合卫星在轨使用情况,给出了后续定量化遥感业务卫星的发展建议。卫星总体方案设计过程,可以作为后续业务卫星和其他卫星系统论证的参考。

资源一号02D卫星影像防护林信息提取方法

资源一号02D卫星的成功发射运行,进一步丰富了林草行业各主体业务对遥感数据的应用需求。为测试资源一号02D卫星多光谱和高光谱数据在林业行业的应用能力,文章选取防护林监测这一森林资源调查监测主体业务内容,以河北省张北县为研究区,基于影像光谱信息与比值植被指数(RVI),开展了资源一号02D卫星影像数据对农田防护林遥感信息提取能力应用测试,并与高分二号(GF-2)卫星、陆地卫星-8(Landsat-8)卫星陆地成像仪(OLI)等遥感影像提取结果进行了对比验证。研究结果表明:基于资源一号02D卫星影像光谱信息和常用监督分类方法可较好地提取农田防护林的空间分布信息。其中,多光谱数据提取防护林正确率为94.12%,冗余误差为2.94%,遗漏误差为2.94%;高光谱数据提取防护林正确率为82.35%,冗余误差为8.82%,遗漏误差为8.82%。资源一号02D卫星能够较好地满足防护林监测业务对遥感数据的需求,可为进一步大范围防护林监测业务应用及开展其他森林资源调查等业务提供数据支持,林业行业应用前景广阔。