遥感图像分割算法易受环境因素干扰，如物体遮挡、光照不均匀等。现有的深度学习遥感图像语义分割方法通常采取端到端的编解码结构，但针对相似度较高物体的结构和轮廓，仍存在分割不准确的问题。为了提高算法鲁棒性、分类准确率，提出一种基于轮廓梯度学习的深度卷积神经网络遥感图像语义分割算法。为了提高预测特征图的质量，首先基于SegNet模型，提出自适应注意力的多通道多尺度特征融合网络（D-MMA Net），其中D-MA block采用基于注意力的自适应多尺度模块，根据学习到的权重自适应地对不同尺度特征进行提取，以获得更多有效的高级语义特征。为进一步细化提取物体的边界，基于Sobel边缘检测算子原理提出可学习的轮廓提取模块。最后将轮廓信息与多尺度语义特征相结合，以增强对图像空间分辨率的鲁棒性。实验结果表明，所提算法提高分割的准确率，对于不规则物体边界，能有良好的分割效果。

现有的通用检测方法在小目标检测上仍存在漏检率较高的问题。为了提高头部的检测率，在YOLOv3基础上提出了ResNet DenseNet MDC （Mixed Dilated Convolution）YOLOv3 （RDM-YOLOv3）目标检测网络。首先改进了YOLOv3的特征提取网络DarkNet-53，提出了一种基于ResNet和DenseNet的特征提取网络RD-Net，以提取更多的语义信息。然后，使用不同膨胀率的空洞卷积对特征层进行采样，构建混合空洞卷积结构，提高对小目标的敏感度。使用RDM-YOLOv3与其他方法在Brainwash数据集和HollywoodHeads数据集上进行对比实验，AP（Average Precision）值分别达到了93.1%和86.8%。所提方法的实验结果优于其他方法，对小目标的检测性能显著提升。

机载激光雷达水深测量是海岸带海陆一体地形测量的一种有效技术。目前，我国尚未形成成熟的实用化机载激光雷达测深系统，也缺乏大规模机载激光雷达测深生产应用经验，急需开展机载激光雷达测深系统应用测试。基于CZMIL Nova Ⅱ机载激光雷达测深系统，在我国海南、广东、广西等南海北部海岸带，开展了机载激光雷达最大测深、测量精度、测量效率等3个方面的应用测试。结果表明，海南蜈支洲岛、广西涠洲岛、广东台山市赤溪镇3个典型区成图最大测深分别达到30、16、3 m，基本符合系统标称测深能力，最大测深受水体清澈度、底质反射率、飞行航高等多种因素影响；海南蜈支洲岛海域30 m深度附近的深度测量精度为0.369 m，符合系统标称精度；基于运-12E型飞机平台，采用常规飞行参数，1个架次有效飞行面积约100 km2、测线长度约500 km，一年可飞行面积约8 000～12 000 km2，测线长度约40 000～60 000 km。此次机载激光雷达测深系统在中国海岸带的大规模应用测试对国内机载激光雷达测深技术研发与应用具有重要参考意义和科学价值。

建筑物提取在建筑物重建和城市管理中起着重要的作用。利用基于植被指数限制的分水岭算法分割机载激光雷达点云，并利用一定的规则识别建筑物区域。对激光点云进行内插生成网格数据；利用植被指数限制的分水岭分割算法分割激光点云生成的数字表面模型数据,在分水岭淹没过程中引入植被指数可以较好地区分建筑物和植被区域；在区域相邻关系的基础上，利用一些准则(高程差值、尺寸和植被指数)识别建筑物区域。利用国际摄影测量与遥感学会基准数据中法伊英根测试区域对建筑提取结果进行评价，在像元级别，平均完整度、正确度和质量分别为89.2%、94.3%和84.7%；在对象级别，平均完整度、正确度和质量分别为81.8%、93.1%和76.9%；在物体面积大于50 m2的对象级别，平均完整度、正确度和质量可以达到99.1%、100%和99.1%。

In this paper, we present a mode-selective coupler based on a dual-core all-solid photonic bandgap fiber (AS-PBGF). Because they are all-solid, AS-PBGF-based mode converters are easier to splice to other fibers than those based on air-hole photonic crystal fibers. Mode conversions between the LP01 and LP₁₁ modes, LP₀₁ and LP₂₁ modes, and LP₀₁ and LP₀₁ modes are obtained at the wavelength λ _ 1550 nm. The 3 dB wavelength bandwidth of these mode converters are 47.8, 20.3, and 20.3 nm, respectively.

鉴于单通道解调系统一次可检测的光栅波长数目有限, 同时为兼顾 FBG (光纤布拉格光栅)解调系统与上位机通信的稳定性与高速性, 结合波分复用与空分复用技术, 研制了多通道、多通信端口的FBG解调系统。通过控制16路光开关的光路切换, 可实现对16通道FBG传感网的空分复用, 对各通道传感器中心波长进行解调。测试结果表明, 解调系统中心波长分辨率为1 pm, 一次采集光栅波长信息的时间为620 ms, 16个光通道的FBG传感信息更新最短时间不大于10 s, 可对约200只光纤光栅传感器进行有效监测。

结合波分复用和空分复用技术, 可增加光纤Bragg光栅(FBG)传感波长的解调数目。开发了FBG传感器检测仪与计算机系统之间的光纤Bragg光栅传感检测系统。该系统通过串口总线分别与光开关和解调仪通信, 实现了传感光谱的实时描绘和16通道的FBG传感中心波长的动态更新。测试结果表明, 系统工作波长范围为1527~1566nm, 中心波长分辨率为1pm, 一次采集光栅波长信息时间为620ms。

以太网无源光网络(EPON)是宽带接入的最有效方式之一,为其建立一套稳定、有效的EPON网络管理系统显得尤为重要。文章简要论述了EPON的结构，提出了一种基于简单网络管理协议(SNMP)的EPON网络管理系统设计方案。按配置管理、性能管理、故障管理和安全管理等功能，设计了EPON网管系统,提供了基于Web server的GUI操作管理环境，并分别在管理站和代理站上予以软件实现。