摘要：可解释的准确预测PM_(2.5)浓度变化可以有助于人类规避暴露风险,对人类健康风险评估和政策实施具有重要意义。目前已有PM_(2.5)浓度预测模型过多专注于提升模型预测精度,但忽略了模型的可解释性,造成模型可复用性和可信任度较差。鉴于此,本文提出了一种兼顾模型预测精度与模型可解释性的注意力时空常微分方程模型(Attentional SpatioTemporal Ordinary Differential Equation,ASTODE)用于PM_(2.5)浓度预测任务。具体而言,本文将神经常微分方程集成至PM_(2.5)浓度预测任务中,以提升预测模型的可解释性。此外,针对传统神经常微分方程难以挖掘PM_(2.5)浓度数据中空间依赖关系的挑战,本文提出了一种新颖时空导数网络将传统神经常微分方程扩展到了时空常微分方程。针对传统神经常微分方程难以挖掘PM_(2.5)浓度数据中长期依赖关系的挑战,本文设计了一种时空注意力机制去融合多个时间节点的隐藏状态。本文采用真实的PM_(2.5)浓度数据集对提出的ASTODE模型进行了验证。实验结果表明,ASTODE模型不仅在预测精度上优于或逼近于存在的6个基线方法,并且在可视化的视角下具有良好的可解释性。

摘要：针对现有点云分类方法忽略了同类点云的整体语义与每个点的单体语义相同的特点导致分类精度较低,鲁棒性较差,无法有效识别存在局部缺失的点云的问题,提出一种用于三维点云全自动分类的深度神经网络。采用局部代替整体的思想,设计一种识别结果筛选机制(IRS机制),构建IRS-PointNet++网络模型。该网络对每个点的分类结果进行二次统计筛选,在分类结果的基础上重新对点云的类别进行判定。通过在ModelNet40数据集上进行点云分类对比实验,设置不同的采样点数量与迭代次数,IRS-PointNet++的整体分类精度可达97.28%,相比现有最优方法提高了5.58%;在点云稀少的情况下,精度高于现有方法;在点云存在部分缺失的情况下,PointNet++会出现失效的情况,IRS-PointNet++的精度仍可以达到84.48%。实验结果表明:和现有方法相比,IRS-PointNet++网络表现出更高的精度和更强的鲁棒性。

摘要：针对注意力机制模块处理SAR图像变化检测任务时精度低且噪声多的问题,本研究提出了一种改进的高分辨率SAR图像注意力机制变化检测方法,以ResNet-34结构为基础添加改进的卷积注意力机制模块,并根据SAR图像中噪声难抑制的特性设计差异生成模块,对差值和对数比计算结果进行加权融合与阈值分析以提升变化检测的效果。在基于高分三号影像构建的高分辨率SAR图像变化检测数据集上开展模型训练与预测,实验结果表明与STANet、DSAMNet、SNUNet相比,提出的改进网络预测情况和参考样本最为相似,有效抑制了斑点噪声,评价指标精度优于其他方法,其中F1值分别提升了9.1%、8.0%和5.1%,验证了该方法在大规模数据集的变化检测任务中具有更高的精度。

摘要：以实现湖泊水体悬浮泥沙遥感定量反演空间信息共享服务和互操作为目标,设计了WebService技术支持下的泥沙反演服务总体框架,并在此基础上系统地阐述了泥沙反演的Web服务体系.对内陆湖泊悬浮泥沙遥感定量反演模型进行服务的分解,获得能实现单一功能的原子服务,网络用户可以针对不同的数据和特殊的应用将原子服务进行动态组合和自由定制,服务器将自动将这些原子服务拼接成能完成特定功能的服务链.

摘要：空间碎片多源数据融合定轨软件SPODFMD(Spacedebris Precise Orbit Determination Fusing Multi-source Data)是由紫金山天文台卫星精密定轨团组自主研发的一款数值法编目定轨软件,目的是解决国内空间碎片监测网获取的多源数据融合问题.软件设计初期,充分调研了国内主流空间碎片监测设备。考虑到空间碎片轨道和物理特征的复杂性、大量碎片轨道更新对计算效率的要求以及工程应用对稳健性的要求等现实因素,在定轨算法中集成了具有自主知识产权的地球重力势及其偏导数无奇点快速算法、无奇点DTM94(Drag Temperature Model)大气密度模型及其偏导数的解析表达方法、大偏心率轨道密集星历精密快速计算算法以及稳健的自适应加权方法等结合软件工程设计理论,目前已实现了14种主流设备获取数据的任意融合,并取得了典型场景下的秒级定轨速度,适用于高、中、低轨和各种偏心率特点的全轨道碎片,且不存在计算奇点和极性奇点,经初步测试证实了SPODFMD软件的多源性、高效率、通用性和稳健性效果.