【摘 要】
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低分辨率高光谱图像（LR-HSI）与高分辨率多光谱图像（HR-MSI）融合技术，广泛用于解决图像空间分辨率与光谱分辨率无法同时保持高水平的矛盾。从融合效果上分析，现有算法的空间重建误差与光谱重建误差都主要体现在边缘和细节区域。因此，本文提出了基于细节关注的字典构建和图像重建的融合算法。在光谱特性保持方面，由于图像邻近效应导致在细节区域光谱分布复杂多样，本文提出对图像层和细节层分别进行字典学习。在空
【基金项目】
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国家重点研发计划（编号：2018YFC0213104）； 国家自然科学基金（编号：61872327,61175033）～～；
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低分辨率高光谱图像（LR-HSI）与高分辨率多光谱图像（HR-MSI）融合技术，广泛用于解决图像空间分辨率与光谱分辨率无法同时保持高水平的矛盾。从融合效果上分析，现有算法的空间重建误差与光谱重建误差都主要体现在边缘和细节区域。因此，本文提出了基于细节关注的字典构建和图像重建的融合算法。在光谱特性保持方面，由于图像邻近效应导致在细节区域光谱分布复杂多样，本文提出对图像层和细节层分别进行字典学习。在空间特性增强方面，提出了细节感知误差和边缘方向自适应全变分约束，并将其与局部低秩约束结合在同一个融合框架用来估计稀疏系数。消融实验证明细节感知误差、细节感知字典和EADTV正则项的引入，在Pavia University数据集上分别将整体精度（PNSR）提升了0.0263、0.289和0.4121，光谱（SAM）精度分别提高了0.2%、4.6%和4.3%。在Pavia University数据集和Indian Pine数据集上的对比实验证明，本文算法相对于次优解，PNSR分别提高了0.4945和0.2345，实验结果印证了本文算法有效地提高了融合精度。通过实验对比，本文提出算法的融合结果在空间特性与光谱特性方面较其他算法有明显提升。
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地形校正可以削弱地势复杂区域由于地形起伏导致的地表接收太阳辐射不均匀和地表反射率失真的问题，从而提升遥感影像质量和遥感信息提取的精度。但是，现有地形校正模型存在过校正、波段间校正效果不稳定以及校正效果不理想等问题。本文根据Minnaert地形校正模型系数k和地物二向性反射特性的相关性，对Minnaert模型进行改进，提出了一种考虑地物类型的Minnaert地形校正模型（简称为CMinnaert模型
L-蛋氨酸是人和动物体内内无法合成的八种氨基酸之一,被广泛的应用于多个行业,然而目前L-蛋氨酸仍然依靠化学法合成,并没有实现工业化的微生物发酵生产。本文使用的菌株为谷氨酸棒杆菌ATCC13032,该菌株已经能够工业化地生产L-谷氨酸和L-赖氨酸,而L-蛋氨酸的生物化学合成却与其他氨基酸不同。谷氨酸棒杆菌生产1 mol L-谷氨酸或L-赖氨酸时只需要大量消耗1 mol或4 mol NADPH,而生产
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＜正＞未来，低碳环保的绿色经济发展方式将会成为主流，市场对企业的可持续发展要求也会日益增加。随着中国“碳达峰”“碳中和”目标的提出，以及“1+N”政策体系框架建立成型，我国碳交易市场第一个履约期顺利收官。截至2021年12月31日，
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