针对彩色图像引导的深度图像超分辨率重建算法中存在的纹理转移和深度流失的问题，提出一种基于双特征融合引导的深度图像超分辨率重建网络（DF-Net）。为了充分利用深度和强度特征的关联性，在网络模型的深度恢复重建部分采用双通道融合模块（DCM）和双特征引导重建模块（DGM）。利用输入金字塔结构提取深度信息和强度信息的多尺度特征：DCM基于通道注意力机制对深度特征和强度特征进行通道间的特征融合与增强；DGM将深度、强度特征自适应选择融合后实现重建的双特征引导，增加了深度特征的引导作用，改善了纹理转移和深度流失的问题。实验结果表明，所提方法的峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（RMSE）优于RMRF、JBU和Depth-Net等方法，尤其4×超分辨率重建结果的PSNR值比其他方法平均提升6.79 dB，RMSE平均下降0.94，取得了较好的深度图像超分辨率重建效果。

激光器谐振腔输出的光束呈高斯分布，需要通过光束整形来提高均匀性，以满足应用的需求。从光学系统的特性出发，总结归纳了当前主要的三种激光光束整形技术，包括光阑法、场映射器法和多孔径光束聚焦法，分别介绍了三种激光光束整形技术的基本原理、应用范围和主要实现方法，阐述了不同激光光束整形方法的典型应用和研究进展，最后，综合讨论了激光光束整形技术目前所面临的问题及未来的发展方向。本综述对激光光束整形技术的研究具有一定的参考意义。

二阶非线性光学参量过程的上转换和下转换过程是扩展激光波长范围的一种手段, 其中上转换过程中的倍频与和频可以有效产生短波长激光。本文提出利用1 438.9 nm的基频光场注入内置一块单周期结构的极化铌酸锂晶体(PPLN)的双端光学腔, 在极化晶体的同一周期内, 产生719.45 nm的二倍频光场和479.63 nm的三倍频光场, 得到的两束光场分别从双端倍频腔两端输出。研究设计了晶体的周期结构, 使得二倍频和三倍频的两个非线性光学过程在PPLN晶体的同一极化周期内同时性满足准相位匹配条件, 实现二倍频和三倍频光场同时产生。并计算分析晶体极化周期, 基频光波长和温度三个参数之间的关系, 得到的结论可为单激光在单周期结构极化晶体中产生双波长激光提供理论参考价值。

城市燃气在管道运输过程中存在很大的安全隐患, 一旦发生危险, 后果不堪设想, 燃气管道泄漏的监测与定位意义重大。为解决目前大部分管道泄漏检测与定位方法存在的易受环境干扰、精度低、适用范围窄、计算难度较高等问题, 提出了一种基于时延估计的光栅阵列(wFBG)管道泄漏检测与定位方法, 该方法通过光栅阵列技术采集振动信号, 根据采集到的泄漏振动信号时域、频域上的特征, 首先通过基于短时能量分析的方法检测管道是否泄漏, 然后对满足要求的信号片段进行峰值间多项式拟合获取泄漏信息到达的时刻, 最后根据时间差定位泄漏点。实验结果表明, 该方法能有效检测泄漏, 并且在测量距离为40 m的情况下, 定位误差在1 m左右。

为确保大断面立井马头门施工质量, 并降低爆破对立井马头门产生的损伤与破坏, 提出了一种立井大断面马头门掘进的超前致裂分区爆破技术。根据某地下矿山立井马头门设计断面及工程地质条件, 将-199.5 m、-258.2 m等马头门掘进断面划分为上分层、中分层、下分层等, 施工顺序为: 上分层→中分层→下分层。首先沿各分层开挖轮廓线施工超前致裂孔, 其孔深为马头门掘进深度, 超前致裂孔采用间隔装药, 并先于主爆区起爆, 实现孔间相互贯通。其次, 沿各立井马头门开挖轮廓线形成“减震沟”, 降低爆破地震波的传播。马头门各施工区域设置逐孔微差起爆, 间隔时间为5~20 ms, 实现分段爆破振动的干扰、抵消, 降低爆破对大断面马头门的影响。各马头门开挖轮廓线半壁孔率达95%以上, 既能满足大断面马头门破碎岩体掘进中对控制顶板成型质量的要求, 又降低了支护、喷浆等成本支出, 实现错峰降振。大断面马头门掘进的超前致裂分区爆破技术可为类似立井马头门施工作业提供一定指导建议。

针对现有卷积神经网络土壤有机质(SOM)预测模型用在小样本数据集存在建模效果差, 预测精度不够高等问题, 为更加精准预测土壤SOM含量, 以广西国有黄冕林场和国有雅长林场采集的206个土壤样品为研究对象, 提出了一种改进时间卷积网络(SATCN)的红壤有机质高光谱预测模型。 对土壤样品进行Savitaky-Golay(SG)平滑以及一阶微分(1DR)、 二阶微分(2DR)、 标准正态变量(SNV)和多元散射校正(MSC)四种变换, 对比分析长短记忆网络(LSTM)、 偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)在不同光谱预处理下的建模效果, 结果表明, 采用SG处理后的光谱一阶微分预处理方法, 建模效果最好; 在时间卷积网络(TCN)架构上, 采用浅层网络结构, 在TCN残差结构中加入自注意力层, 提高模型特征学习能力; 每个卷积核权重加入L2正则化, 防止过拟合; 选取一阶微分作为光谱预处理, 建立ResNet-13、 VGGNet-7、 时间卷积网络(TCN)和改进时间卷积网络(SATCN)四种模型, 对比分析四种模型建模效果, 以及SATCN模型在不同网络深度下模型建模效果。 结果表明, 在一阶微分光谱预处理的情况下, 浅层SATCN模型建模效果优于深层模型; SATCN模型中的自注意力残差结构, 不仅能够强化光谱序列重要特征, 模型特征学习能力和预测精度也有显著提高。 相比于CNN、 TCN等建模方法, 提出的SATCN模型建模效果最好, 拥有更高的精确度和极好的模型估测能力, 验证集的决定系数(R2)为0.943, 均方根误差(RMSE)为3.042 g·kg-1, 相对分析误差(RPD)为4.273。 综上所述, SOM含量的最佳预测模型是采用SG平滑后一阶微分光谱预处理基础上建立的SATCN预测模型, 对广西林地土壤有机质含量进行更加了精准预测。

CO2和CH4是城市排放的主要温室气体, 高精度、 高时空分辨率的移动观测手段有利于了解其在城市中的分布细节, 也可以了解源的动态变化。 本文分析了现有的大气温室气体的移动监测手段, 在此基础上基于自研设备离轴积分腔光谱仪、 三维风速仪和车载差分GPS搭建了一套移动观测系统, 开发了配套的温室气体走航观测数据分析软件系统, 对合肥市典型道路的CO2和CH4进行了观测, 对观测到的典型CH4浓度热点进行分析, 并对垃圾填埋场进行了CH4的观测。 结果表明: 合肥市一环路CO2浓度分布与城市面源排放影响有较好相关性、 CH4分布则与其相关性较差, 但受点源影响较大, 二环CO2和CH4浓度分布与周边森林、 水源、 商圈的分布密切相关； 总体上早晚高峰期一环和二环CO2和CH4的平均浓度（中位数）均高于闲时, 一环浓度高于二环； 利用三维超声风速仪、 GPS计算实时自然风风速风向, 分析道路上CH4浓度热点主要来自天然气加气站、 生化池、 天然气机动车等, 其中天然气机动车排放的CH4与CO2相关性系数约70%, 怠速、 起步、 缓慢行使过程中的排放较大； 肥东和肥西生活垃圾填埋场捕捉到的CH4浓度高值分别与填埋场封层的不完整和周围垃圾焚烧发电厂车间的无组织释放有关； 利用高斯烟雨扩散模型估算了肥西垃圾填埋场车间门打开状态CH4排放速率比未打开时高出一个数量级； 北城和庐江垃圾填埋场CH4较前两个的无组织排放小。 研究证明了城市移动观测系统一方面可以为城市综合碳排放监测体系的建立提供参考, 另一方面可以为城市温室气体浓度特征的研究提供基础数据。