Ⅰ型极值分布的环境因子

本文通过对Ⅰ型极值分布的理论分析和环境因子的二因子法，分别得到了Ⅰ型极大值分布和Ⅰ型极小值分布的环境因子，它们与正态分布的环境因子^[1]具有相同的形式，对Ⅰ型极值分布的环境因子进行了点估计，提出了用环境因子进行数据转换和综合的步骤。     

航天环境——我们的宇宙

近年来,《航天》新读者不断增加,他们纷纷要求多介绍一些航天基本知识,以帮助他们更多更好地吸收航天知识。为此,我们开办了“知识沙龙”这个栏目,首先请我刊正副主编试办一个“航天技术通俗讲座”。搞讲座,无非是力求气氛更贴近读者一些,语言更通俗一些,知识更细腻一些。能否如愿,需要广大读者提出宝贵意见。这里,也吁请航天专家学者投寄文字生动、篇幅短小、文图并茂的稿件,把“知识沙龙”办得红红火火     

微重力场中对流—辐射—传质系统的地面模拟技术

研究了微重力条件下对流－辐射－传质稳态系统的地面相似模拟技术，进一步发 温度－材料综合保护技术。通过采取补偿热流，调整壁面热流密度分布的方法，保持了原型与尺寸适当缩小后的模型的Ｎｕ数，Ｓｈ数，材料，温度，湿度不变，从而实现模型与原型流动，换热和传质相似。     

浅谈银行信贷资产债权维护的配套设置

本文主要从强化商业银行内控、建立信贷资产债权保全机制、营造诚实信用环境三方面论述维护银行信贷资产债权的配套措施。     

我国公共图书馆事业及科技创新行为协同发展研究

公共图书馆事业的发展对科技创新行为的产生具有较强的影响力。以协同理论为基础,构建公共图书馆事业和科技创新行为复合系统的评价指标体系,进而建立复合系统的协同评价模型;对2009—2017年我国公共图书馆的样本数据进行实证研究,结果表明,公共图书馆事业与科技创新行为之间存在着明显的协同关系,且其协同程度呈逐年上升的趋势。据此提出了增强公共图书馆的开放性、构建多层级图书馆协同体系、加强科技信息服务的推广等对策建议。     

面向月球科研站任务的地月准实时遥操作模拟验证系统设计与关键技术研究

针对月球科研站任务地月遥操作需求和特点,设计地月准实时遥操作模拟验证系统,对其中的关键技术海量多尺度遥感数据环境感知、空地协同高精度定位、基于混合现实的预测仿真等进行了研究。提出了基于海量多尺度遥感数据的联合处理方法,环境感知数据融合可处理米级至厘米级环境感知结果;设计基于空地多运动平台协同定位的原型软件,空地协同地标约束下,定位精度不低于轨道器影像1个像素;开发了带有力觉反馈的预测仿真验证平台,在2~3 s变时延约束下可在仿真环境下协同演示遥操作过程,真实还原从端的遥操作作业场景,提高遥操作的执行效率和安全性。为地面人员的方案设计、操作手训练、故障处置等提供实时支持,为我国未来实施月球科研站任务筑牢基础。     

高校思政课程与课程思政协同育人路径探析

思政课程与课程思政相辅相成、共同发展。思政课程“举旗定向”,课程思政“开疆拓土”,二者唯有目标一致、同向同行,才能共同完成立德树人总任务。目前课程思政建设过程中存在着思政课程的核心引领价值彰显不足、课程思政建设成果与目标要求存在差距,课程思政建设的制约因素仍未解决等问题。亟需通过发挥思政课程在课程思政实施过程中的核心引领作用、坚持课程思政推进的实事求是原则,以思政课程为着力点,通过各类课程的相互配合,扩大思政育人的辐射范围,推动高等教育持续高质量发展。     

基于环境减灾二号A/B卫星HSI数据的太湖叶绿素遥感监测研究

叶绿素a(Chl-a)是湖泊富营养化和初级生产力评价的关键指标。在传统地面观测受限于时空尺度的问题下,高光谱遥感为光学特性复杂的内陆湖泊监测提供了新的思路。文章针对环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪(HJ-2A/B HSI)数据的湖泊叶绿素定量监测能力问题,选择太湖为研究区域,结合地面同步观测数据和准同步的哨兵-2(Sentinel-2)卫星多光谱(MSI)数据,系统评估了HJ-2A/B HSI数据的遥感反射率数据质量,构建了太湖叶绿素HJ-2A/B HSI遥感反演模型。模型的平均绝对百分比误差(MAPE)为37.5%,均方根误差(RMSE)为0.0078 mg/L,HJ-2A/B HSI与Sentinel-2 MSI影像提取的叶绿素浓度整体空间趋势基本一致。结果表明：HJ-2 HSI可为内陆湖泊叶绿素及其它水质参数的遥感定量监测提供有效的数据支撑,并仍可在辐射数据质量、大气校正等方面进行进一步的优化,以满足水环境遥感业务化监测的应用需求。     

利用环境减灾二号A/B卫星红外相机数据监测沙尘暴

针对国产卫星数据在沙尘监测领域应用较少的情况,基于环境减灾二号A/B(HJ-2A/B)卫星搭载的红外相机(IRS)探测数据构建沙尘监测算法。在分析IRS分辨不同沙尘天气场景能力基础上,与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)监测结果对比,分析了不同时间尺度下的沙尘遥感监测能力,并讨论了IRS的不足之处。结果表明：环境减灾二号A/B卫星数据质量整体较好,影像可以清晰地呈现陆地、云和沙尘等主要场景的整体轮廓及纹理,有利于准确提取沙尘天气;与MODIS监测沙尘结果相比,IRS的准确率和召回率分别为81%和与57.6%,其时空分布规律基本一致,IRS具备一定的沙尘监测能力;同时,IRS存在数据噪声、定标精度等问题。此研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有参考意义。     

环境减灾二号A/B卫星在森林树种识别中的应用

采用环境减灾二号A/B卫星数据,在福建武夷山国家公园和东北虎豹国家公园2个试验区开展森林树种识别的应用研究。分别提取2个试验区影像的光谱特征、归一化植被指数(NDVI)和基于主成分第一分量的8个纹理特征信息,采用支持向量机(SVM)和原型网络分类对森林主要树种进行识别,并利用验证样本进行精度评价。结果表明：在福建武夷山国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为86.37%和91.11%,Kappa系数分别为0.83和0.90。在东北虎豹国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为91.77%和91.34%,Kappa系数均为0.90。总体来说,环境减灾二号A/B卫星数据在2个试验区的主要树种识别精度较好,后续能较好地满足林业行业相关业务应用需求。