毛竹向杉木林扩张会引发“林退竹进”、 林权纠纷等生态与经济问题。 利用遥感有效反演毛竹演替过程对于科学管控森林资源意义重大。 为了揭示地面高光谱在毛竹扩张不同阶段叶面积指数（LAI）反演的有效性，以毛竹在杉木林中扩张为研究对象，沿毛竹扩张方向设置四类杉竹比例样方，模拟扩张Ⅰ、 Ⅱ、 Ⅲ、 Ⅳ阶段，根据原始光谱及开方、 对数、 倒数、 一阶微分、 二阶微分等10种光谱变换数据与不同扩张阶段LAI相关性选取特征波段，构建归一化植被指数（NDVI）、 黄光波段指数（YI）等7个LAI显著相关植被指数，分别建立光谱信息与植被指数的五类单因素回归模型，基于植被指数利用神经网络、 决策森林回归、 贝叶斯线性回归和线性回归四种机器学习方法构建多因素回归模型，探讨毛竹向杉木林不同扩张阶段LAI高光谱反演模型适用性。 结果表明： 原始光谱的一阶微分、 二阶微分、 对数一阶微分和倒数一阶微分四类微分变换能够丰富光谱信息，更好表征毛竹向杉木林的扩张过程； 植被指数中，YI与毛竹LAI相关系数最大，表现出毛竹扩张过程的高敏感性，NDVI反演效果最佳，但基于传统植被指数建模的总体反演效果不佳； 基于微分变换光谱的二次多项式和幂指数回归模型在各扩张阶段表现更佳，神经网络算法在LAI反演方面优于其他机器学习算法，总体来看，基于光谱变换的传统回归算法优于机器学习建模方法。 扩张第Ⅲ阶段基于对数倒数一阶微分变换光谱构建的模型（y=5.291 4e183.76x）拟合效果最佳，建模集和验证集R2分别为0.735和0.742，RMSE分别为0.733和0.468，nRMSE分别为14.0%和9.9%，建议毛竹扩张管控选在竹林各半的混交林中。 系统开展毛竹不同扩张阶段LAI高光谱反演模型的创新分析，将为科学营林造林管理奠定基础。

低pH值水泥基材料作为一种特殊水泥基材料主要应用于中低放射性废物和重金属污染物的固化以及高放废物处置库工程。本文对混合水泥、硅酸镁水泥和磷酸镁水泥3种不同类型的低pH值水泥基材料体系的孔溶液pH值的主要影响因素及变化规律进行了分析；总结了低pH值水泥基材料流动性、抗压强度、耐久性和固化性能的研究现状；并对低pH值水泥基材料在固化中低放射性废物和重金属污染物以及高放处置库工程中的应用进行了探讨。

超细水泥的发明主要是为了解决因普通水泥颗粒粒径较大无法有效注入微细裂缝的难题。超细水泥兼具普通水泥的耐久性好和化学浆材的流动性高的优点, 成为水泥基材料由传统材料转向高新技术材料发展的重要开端, 在工程中受到广泛使用。本文回顾和总结了近20年来国内外学者对于超细水泥研究所取得的主要进展, 对比分析了干磨法和湿磨法制作超细水泥的生产工艺及其优缺点; 比较了超细水泥区别于普通水泥的流动性、体积稳定性和力学性能; 总结了粉煤灰和矿粉等掺料的加入对超细水泥浆液的性能影响, 并在此基础上, 对超细水泥在加固和封堵技术中的应用进行了总结, 旨在为超细水泥的生产工艺、基本性能以及相关工程应用提供相关参考。

温度变化时, 光学镜片参数的变化使得光学系统产生离焦, 无热化设计就是为了补偿温度变化的影响, 使得像面与探测器位置相匹配。常规的无热化设计主要考虑了温度对折射率的影响, 而对于光机结构变形对光学元件位置、角偏、面型造成的影响考虑不足。完整分析了温度对光学系统的影响, 较为全面地考虑了光学、结构的热效应, 研究了基于光机热集成仿真技术的光学系统无热化设计方法, 以一个卡式光学系统的被动无热化设计为例说明了该方法的有效性。