基于多层次特征的高分影像海岸带地物分类

针对高分辨率影像地物光谱丰富复杂的问题，文章提出了一种结合像元-对象-空间格局特征的水域、盐田等海岸带精细地物分类方法。首先基于像元和空间格局特征分别利用遗传算法优化随机森林参数进行分类；其次将两种分类结果采用D-S证据理论融合；然后基于不同地物斑块的空间上下文信息，采用粒子群算法优化支持向量机（Support Vector Machine，SVM）参数实现面向对象的二次分类。为验证方法的有效性，收集山东省莱州湾海岸带附近区域的“高分二号”卫星影像，开展了水域及水利设施用地、盐田、工矿用地、交通运输用地、住宅用地、沿海滩涂、海域与耕地8类地物的分类实验，总体精度达到97.21%，Kappa系数为0.964 2。实验结果表明，文章提出的高分影像海岸带地物分类方法兼顾像元、对象及空间格局特征优点，能够实现多层次细致分类，并同时兼具较短的训练时长与较高的分类精度。该研究成果可为中国海岸带生态环境监测与土地利用规划提供一定技术支撑。     

基于条件生成对抗模型的遥感卫星影像重建技术研究

为了快速侦察未知区域的地貌信息，遥感卫星可对特定区域进行扫描以获取遥感卫星影像。当卫星经过国外未知区域时，部分卫星无法针对某特定区域进行长时间的驻留扫描，本文提出一种基于条件生成对抗网络模型（Conditional Generative Adversarial Network，CGAN）进行网络训练，前期将某方法获取的区域轮廓地形信息作为CGAN网络的生成网络和鉴别网络中的条件约束信息，通过网络生成器与判别器在训练过程中互相博弈产生特定的输出集，有效地实现由单张电子轮廓图像到对应卫星遥感图像的端到端的非线性映射。本文通过原真实卫星遥感图像与生成卫星遥感图像进行四种对比误差计算，平均误差、均方误差与结构相似度均高于99%，峰值信噪比高于30 dB，生成的图像与原图像之间具备高相似度，实现了在获取坐标定位轮廓信息的先验条件下，对特定区域进行遥感卫星影像内容重建技术。     

卫星多通道异构遥测数据融合分析与比对方法

遥测数据是航天器研制阶段最重要的产品成果之一，是检测航天器功能及性能指标、验证航天器各系统研制成果，以及分析在轨测试数据的重要基线。航天器各通道的遥测数据的正确性和有效性显得尤为重要，本文提出一种卫星多通道异构遥测数据融合分析与比对方法，实现多通道异构遥测数据的预处理、融合分析、融合比对等，解决了直接人工判读效率低和准确性差的历史问题，有效提升卫星综合测试和在轨监视的数据分析效率。     

地面放射性测量模型γ剂量率值空间分布规律研究

地面模型是根据IAEA174号报告研建的用于校准便携式γ能谱仪、γ辐射仪的计量标准装置，最初主要用于地质勘查。2016年至2018年，新研建了钾含量30 %（YK3）和铀含量1 %（YU4）的两个模型，并确定了模型量值。远离模型表面中心位置的剂量率较低，随着中心点的接近，剂量率逐渐上升，YK3和YU4的剂量率坪区分别为模型中心点及周围半径约40 cm和50 cm范围内，在坪区内剂量率变化均不大于0.6 %；在参考点3.0 cm上的剂量率分别为320.8 nGy·h^-1和4.3×10⁴ nGy·h^-1；超过3.0 cm时，剂量率随高度呈非线性变化；根据不同高度上的理论计算和实测结果比对，在40 cm高度实测范围以内，YK3实测结果与理论计算结果相对偏差在3 %范围以内，120 cm高度实测范围内，YU4实测结果与理论计算结果相对偏差在2 %范围以内。