深空测控介质效应监测系统在嫦娥卫星VLBI测轨中的实现

基于地面测控网的深空探测器精密测轨观测需要消除无线电观测量中的传播介质的影响。除了传统的方法以外，在GNSS技术高度发达的今天，国际上通用的做法是在测控网站并置布设GNSS地面基准站。参考国际上的通用做法，在我国的“嫦娥”一号绕月探测工程中，我们在VLBI测控台站布设了GPS基准站，成功实现了这一技术，为未来我国测控网的建设提供了参考依据。     

欧洲欲造可从跑道起飞的太空飞机

英国科学家日前宣称,他们正在开发一种可重复使用的太空飞机,可以将太空发射的成本降低十分之一,这种飞机有望在10年内问世。"这种飞机可以从跑道上起飞,直接爬升到太空,发射卫星后,自动安全地返回地球。我们公司对Skylon飞机     

用矛盾定律分析查新委托技术资料存在的问题

目的:履行查新人的职业道德,规范查新委托人的学术行为;方法:应用矛盾定律评判问题,应用逻辑推理分析问题;结果:分析出查新委托技术资料存在问题的结症;结论:提醒科研人员在填报查新委托技术资料中要实事求是,科学严谨.     

为什么麻雀一到傍晚就停止活动

鸟类的活动，同它们的视力特点很有关系。当它们看不见东西的时候，就无法活动了。据科学家研究提供的资料记载，鸟类的视网膜上，有许多视觉细胞，     

女大学生篮球赛罚篮命中率与主要影响因素分析

<正>现代篮球运动朝着"准"的方向发展。而"准"的首要问题就是投篮的准确性,即熟练地掌握各种投篮技术,并能在对抗中完成投篮动作,以及在外界强干扰的情况下克服自身体力与心理压力完成投篮,提高命中率。罚球是篮球比赛中唯一不受对方防守干扰和外界干扰的动作。据资料统计,每场比赛的罚球命中率都不等,然而一球决定胜负的罚球在比赛     

近岸海域水文气象资料综合监测浮标

本文介绍了一种无人值守的、适合于布放在近海、能实时连续的监测海洋气象环境数据、具备遥控功能的小型浮标测量系统.该浮标系统能够监测风速、风向、气温、湿度、气压等气象要素和波高、波周期、表层海水流速及流向、表层海水温度和盐度等海洋环境要素等,浮标可通过多种通信方式传输数据,是我国浮标监测网络的重要组成部分.     

风云三号气象卫星红外分光计

大气是地球上一切生命赖以生存的重要物质条件之一。人类在各项生产和生活活动中,必须了解和掌握大气温度、湿度、气压、风力等气象要素,以及风、云、雨、雪等天气现象信息。现代气象预报为了提高预报精度、延长预报时效,需要高性能大气遥感仪器提供初始大气信息资料。风云三号红外分光计具有创新性和独立知识产权的技术主要有：     

遥感图像配准中的群智汇聚方法

遥感图像配准是遥感图像处理的一个重要的环节,在智能化遥感信息处理领域具有重要的研究意义和应用价值.本文主要对群智能在遥感图像配准中的应用进行了综述,并对进化算法和深度学习在遥感图像中的应用进行了介绍.首先介绍了遥感图像配准中常用的原理和优点.然后,对群智能算法在遥感图像配准中的应用进行了详细的介绍和总结,紧接着对进化算法在遥感图像配准中的应用进行详细介绍,其次对深度学习在遥感图像配准中的应用进行归纳,并且就遥感图像配准目前存在的难点以及深度学习在解决这些难点时所存在的优势进行了详细的讨论.最后,针对遥感图像配准中存在的关键问题进行了讨论与展望.     

嫦娥五号样品——月球遥感定量反演的新地面真值

嫦娥五号任务从月球风暴洋东北部成功返回了1731 g月壤样品.最新返回的月壤有望为月球遥感数据定量反演提供新的地面真值(Ground Truth).本研究中首先利用遥感数据获取了着陆单元的矿物组成和化学成分(FeO,TiO₂, Th),并与嫦娥五号月壤样品实验室分析结果进行对比.二者之间的差异(特别是橄榄石含量)反映了目前利用遥感数据反演元素和矿物含量的方法仍存在提升空间.本研究通过系统地对比分析发现:(1)嫦娥五号月壤具有高铁、中钛、富钍的化学特征,显著区别于已有阿波罗月壤,可为月球遥感研究提供全新的地面真值;(2)嫦娥五号月壤代表了一类发育成熟的年轻月海月壤,外来溅射物占比较小,能够反映着陆区玄武岩的成分特征;(3)嫦娥五号月壤粒径较小,符合Lunar Soil Characterization Consortium (LSCC)提供地面真值的样品标准(<45μm).此外,嫦娥五号着陆区也具有独特性:(1)位于月球正面西部的中纬度地区,不同于美苏样品返回任务所着陆的低纬度区域;(2)位于月球晚期玄武岩单元,区别于已有的光谱定标区.因此,以嫦娥五号月壤实测...     

用于高分辨率遥感影像地类识别的Deeplabv3+改进模型

在高分辨率遥感影像地类识别上,语义分割网络Deeplabv3+表现优异,但是所需参数非常多,训练时间久。遥感影像中的地类与普通RGB图片中的对象相比颗粒度非常大,其具有更显著的特征以及更少的类别,并不需要过深过大的网络。因此,文中提出了一种基于轻量级网络的语义分割模型(Thin-Deeplabv3+),对Deeplabv3+的编码器进行了改进,利用轻量级膨胀网络(Light and Dilated Network, LDNet)提取输入遥感影像的特征,然后利用膨胀系数分别为2、12、24和36的空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)模块加强特征提取。在高分遥感影像数据集(Gaofen Image Dataset, GID)以及DeepGlobe土地覆盖分类挑战数据集(DeepGlobe Land Cover Classification Challenge, DLCCC)上的实验结果表明,Thin-Deeplabv3+的识别精度高于Deeplabv3+,并且所需参数仅约为Deeplabv3+的1/10。