【摘 要】
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近几年，基于卷积神经网络（CNN)的单图像超分辨率（SR)重建方法成为主流。通常情况下，网络层数越深，提取的特征越多，重建效果更好，但是随着网络层数的加深，不仅会出现梯度消失的问题，还会显著增加参数，增加训练的难度。针对以上问题，提出了一种基于密集Inception的单图像超分辨率重建方法，该方法引入Inception-残差网络（Inception-ResNet）结构提取图像特征，全局采用简化后的
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近几年，基于卷积神经网络（CNN)的单图像超分辨率（SR)重建方法成为主流。通常情况下，网络层数越深，提取的特征越多，重建效果更好，但是随着网络层数的加深，不仅会出现梯度消失的问题，还会显著增加参数，增加训练的难度。针对以上问题，提出了一种基于密集Inception的单图像超分辨率重建方法，该方法引入Inception-残差网络（Inception-ResNet）结构提取图像特征，全局采用简化后的密集网络，仅构建每一个模块输出到重建层的路径，避免产生冗余数据增加计算量。在放大倍数为4时，采用数据集S
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针对传统容量限制的工厂选址问题存在的缺少对工厂生产能力和需求点需求量实际考虑等问题，建立根据需求选择工厂生产规模的选址模型，采用免疫遗传算法进行优化。通过对工厂的生产能力和需求进行分析，得到建设成本和运输费用，以此构建选址优化模型。对免疫遗传算法中记忆库容量改进为对个体评价动态设置记忆库容量以及采取Metropolis准则以改进遗传选择机制，避免陷入局部最优解。最后通过实验表明改进的模型和算法有效
轻量化无人机的机载计算机通常计算性能较弱，很难满足无人机实现精准降落的需要。针对这一问题，提出了一种基于地标的轻量化精准降落算法，通过识别对比颜色和指定形状实现快速实时地检测着陆标识，图像处理流程简单快速且准确，然后通过相对位置计算在二维层面得到无人机对于降落地标的相对位置和方向，引导无人机精准降落，算法执行过程不需要考虑相机焦距。实际测试结果表明，在一些特定如无人机自主充电的应用场景，此算法过程
后向散射系数（sigma0）是卫星雷达高度计的观测量之一，在地表状态监测、积雪冰层厚度反演、卫星测高定标与验证等过程中广泛应用。根据Jason-2测高卫星Geophysical Data Record（GDR）数据分离出青藏高原Ku波段的sigma0数据，以GlobeLand30 2020版本地表数据作为分类基础，通过经纬度数据对sigma0赋予地表属性，获取不同种类地表特征对应sigma0数据在
星载差分干涉测量技术(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar，D-InSAR)已经广泛应用于大范围的地表形变监测，但星载SAR（Synthetic Aperture Radar）数据获取的地表形变易受大气噪声的影响，且长时间的重访周期会导致像对之间的失相干。为了有效减弱这些影响，本文提出了基于零空间基线的车载InSAR系统监测公路
黄土覆盖浅埋采煤山区生态保护与可持续发展的前提是，寻找采动地表破坏规律、破坏速度、破坏机理，进而有的放矢，提出针对性的区划、保护和防治措施。以韩咀煤矿32101工作面采动地表裂缝为例，以采动地裂缝走向这一常量为研究焦点，通过无人机拍摄、地裂缝填图获取地表裂缝信息，通过分区统计，获取不同地貌部位地表裂缝走向规律，进而探寻采动地裂缝与黄土地貌的关系，获得如下认识：（1）采动地裂缝分为三种类型，即采动+
时空预测任务在神经科学、交通、气象等领域应用广泛，气温预测作为典型的时空预测任务，需要挖掘气温数据中固有的时空特征。针对现有气温预测算法存在预测误差大、空间特征提取不充分的问题，提出一种基于图卷积网络和门控循环单元的气温预测算法(GCN-GRU)。首先，使用重新分配权重和多阶近邻连接方式修正图卷积网络(GCN)，以有效挖掘气象数据独特的空间特征；然后，将门控循环单元(GRU)中每个循环单元的矩阵乘
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新增建设用地自动检测可以为自然资源保护提供一种新型有效的技术支持，本文以广西贵港市为研究区域，提出一种基于深度学习与多源遥感数据的新增建设用地自动检测方法。首先通过在训练区中对高分辨率遥感影像进行影像预处理、数据增广与差值处理得到训练数据，然后利用深度学习语义分割模型（DeeplabV3+）进行训练、调优，接着在测试区中结合遥感影像（Sentinel-2A）的变化区域提取结果对可能出现新增建设用地