针对道路场景下三维激光点云语义分割精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络并结合几何点云多特征的端到端的语义分割方法。首先,通过球面投影构造出点云距离、相邻夹角及表面曲率等特征图像,以便于应用卷积神经网络;接着,利用卷积神经网络对多特征图像进行语义分割,得到像素级的分割结果。所提方法将传统点云特征融入到卷积神经网络中,提升了语义分割效果。使用KITTI点云数据集进行测试,结果表明:所提三维点云多特征卷积神经网络语义分割方法的效果优于SqueezeSeg V2等没有结合点云特征的语义分割方法;与SqueezeSeg V2网络相比,所提方法对车辆、自行车和行人分割的精确率分别提高了0.3、21.4、14.5个百分点。

牧草生物量的估算对于草地资源合理利用和载畜平衡监测具有重要的意义, 是评价草地生态系统与草地资源可持续发展的关键指标。 基于Landsat遥感技术快速、 无损的大面积植被生物量估算研究已广泛应用, 当前大多基于单一变量或几个常用植被指数构建反演模型, 这些指数往往不能从多方面反映植被理化特征。 归纳了不同Landsat8光谱衍生数据所反映的植被理化特征及它们间的关联方式, 构建了Landsat8光谱衍生数据的分类体系； 在此基础上提出了一种基于随机梯度Boosting(SGB)算法的多变量、 非线性生物量估算模型, 探讨不同类型光谱衍生数据组合对于牧草生物量反演结果的影响。 以青海省海晏县为研究区进行方案可行性探讨。 结果表明常用的Landsat8光谱衍生数据主要从植被的绿度、 黄度、 盖度、 水分含量、 纹理特征以及通过消除大气干扰和土壤背景干扰等7个方面反映植被的理化特征（7个小类）, 可归纳为直接因子（绿度、 黄度、 盖度、 水分含量）、 间接因子（消除大气干扰和消除土壤背景干扰）和空间因子（纹理特征）3大类型。 在牧草生物量反演中, 这些光谱衍生数据类型间具有较好的互补性, 单一的直接因子模型估算结果最差, 引入间接因子和空间因子均能提高模型的估算结果, 而由直接因子（GNDVI, TCW, NDTI, NDSVI, TCD）、 间接因子（SAVI, VARI）和空间因子（Mean_B3, Mean_B6, Hom_Ⅱ, Dis_B5）共同构建的SGB模型估算精度最优, R2达到了0.88； RMSE为141.00 g·m-2。 与5种常用的生物量估算模型结果对比, 该方法具有明显的优势。 较单变量模型, R2提高了42%～60%, RMSE降低47%以上, R2cv提高了31%～53%, RMSEcv降低29%； 较多变量模型, R2提高了29%～42%, RMSE降低35%以上, R2cv提高了2%～18%, RMSEcv降低2%以上。 此外, 所提出方法在消除反演模型过饱和方面也具一定成效。 综上, 利用Landsat8数据从反映植被不同理化特征角度构建反演模型实现了牧草生物量的精准估算, 对于后期牧草生长状况实时监测以及草地资源可持续利用与管理具有重要的指导意义。 研究结果还可以为今后进行大面积区域草地动态监测以及其他农业领域的研究提供参考和借鉴。

可吸入颗粒物浓度是大气环境监测中的一项重要指标。在Mie散射消光原理的基础上, 采用三波长方法并结合了分布式函数算法设计了可精确测量大气中可吸入颗粒物浓度的检测仪器, 计算了Mie散射效应中消光因子的光谱依赖关系, 在数据处理中对光谱时域信号进行积分从而消除了光谱多峰效应所产生的误差。此检测仪气路部分可实现可吸入颗粒物(PM2.5和PM10)的双通道采集。利用激光光纤将三种不同波长的激光通过耦合器(3合1)耦合进一个光纤后通过样品池, 衰减光进行分离后进入光电探测器, 由电路模块对探测到的光信号进行转换、 数据处理、 显示和存储, 并通过3G无线网络实现数据的远程传输和共享。该仪器可以实现可吸入颗粒平均粒径和浓度测量。通过实验验证了检测仪的各项性能指标, 数据表明该检测仪的灵敏度为0.01 μg·m-3, 响应时间约为90 s, 适用于大气中可吸入颗粒物浓度的实时检测。