针叶害虫爆发将会削减林木针叶水分和叶绿素含量, 导致林木冠层颜色发生变化, 甚至使林木死亡。 这严重威胁森林生态系统健康安全。 通过遥感技术监测受害林木冠层颜色变化, 可对虫害林生态系统安全进行快速评估。 因此, 虫害林木冠层不同颜色判别研究极为重要。 基于此, 选择蒙古国肯特省和杭爱省的3个雅氏落叶松尺蠖爆发林区（binder, Ikhtamir和Battsengel）为试验区, 开展落叶松受害过程冠层颜色变化信息调查和光谱测量试验, 并利用高光谱特征和机器学习算法判别了落叶松冠层不同颜色。 首先通过虫害灾区林木调查对冠层颜色进行了分色, 即绿色、 黄色、 红色和灰色。 同时根据不同危害程度下林木冠层不同颜色, 从试验区选取66棵样本树, 并对其冠层进行了光谱测量。 其次以样本树光谱反射率曲线为基础数据, 计算平滑光谱反射率（SSR）、 微分光谱反射率（DSR）和平滑光谱连续小波系数（SSR-CWC）等高光谱特征, 并借助方差分析法揭示了这些高光谱特征对冠层不同颜色的敏感性。 再次采用Findpeaks函数和连续投影算法结合模式（Findpeaks-SPA）快速提取了SSR, DSR和SSR-CWC等高光谱特征的敏感特征。 最后通过随机森林分类（RF）和支持向量机分类（SVMC）算法构建雅氏落叶松尺蠖虫害林木冠层不同颜色判别模型, 并与费歇尔判别（FD）模型进行比较, 评价了判别模型精度。 研究发现: (1)可见光的多个波段, SSR-CWC对冠层不同颜色表现出了极显著的敏感性。 (2)基于Findpeaks-SPA模式能够有效提取敏感高光谱特征, 该模式不仅大大降低高光谱特征数量, 而且改善了多重共线性问题。 (3)判别冠层不同颜色最有潜力的高光谱特征为SSR-CWC, 其Daubechies系、 Biorthogonal系、 Coiflets系和Symlets系的最优小波基分别为db9, bior1.5, coif1和sym4, 其中db9-RF（SVMC）达到了最高的判别总体精度（0.900 0）。 这比SSR-RF（SVMC）和DSR-RF（SVMC）模型分别提高了0.250 0（0.450 0）和0.250 0（0.100 0）。 (4)基于DSR和SSR-CWC的RF和SVMC模型判别精度优于FD模型, 尤其db9-RF（SVMC）模型更为明显, 其判别总体精度和Kappa系数比db9-FD模型分别提高了0.150 0和0.167 0。 可见, 在虫害林木冠层不同颜色判别中db9-RF（SVMC）有极大潜力。 这为林业和生态安全相关部门对森林虫害严重程度进行遥感监测提供重要参考和实用价值。

害虫引起的林木失叶会严重威胁森林健康。 森林虫害遥感监测与评价中快速、 准确获取失叶信息十分重要。 基于此, 针对雅氏落叶松尺蠖引起的落叶松失叶灾象, 在蒙古国开展受害林木光谱测量和失叶率估测试验。 首先通过光谱实测数据的处理, 得到微分光谱反射率（DSR, 对光谱反射率求一阶导数）和微分光谱连续小波系数（DSR-CWC, 利用Biorthogonal, Coiflets, Daubechies和Symlets等4种小波系的36个母小波基函数对DSR进行连续小波变换）, 分析DSR和DSR-CWC对失叶率的敏感性, 进而借助MATLAB的Findpeaks（Fp）函数自动寻找DSR和DSR-CWC的敏感波段并确定其对应的敏感特征, 然后利用连续投影算法（SPA）对敏感特征进行降维处理, 最后利用敏感特征建立偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机回归（SVMR）失叶率估测模型, 并与逐步多元线性回归（SMLR）模型进行比较。 研究结果表明: ①DSR-CWC与DSR相比, 对失叶率变化的敏感性更显著且敏感波段亦较多, 其敏感波段主要分布于三个吸收谷（440～515, 630～760和1 420～1 470 nm）和三个反射峰（516～620, 761～1 000和1 548～1 610 nm）范围内。 说明DSR-CWC能够增强光谱反射和吸收特征。 ②Fp与SPA结合模式（Fp-SPA）不仅能够快速、 客观选择敏感特征, 而且对特征有效降维, 是一种光谱敏感特征选择的有效方法。 ③4种小波系的最优母小波基分别为bior24, coif2, db1和sym6, 其中db1的失叶率估测性能最稳定, 精度最高。 ④对DSR进行连续小波变换能够提高失叶率估测精度, 在DSR-CWC中db1-PLSR模型（R2M=0934 0, RMSEM=0089 0）提高的最为显著, 比DSR-PLSR的R2M提高了0047 5并且比DSR-PLSR的RMSEM降低了0024 9。 ⑤利用DSR-CWC建立的PLSR和SVMR模型估测精度类似, 其精度优于SMLR模型。 可见, DSR-CWC比DSR失叶率估测更有潜力, 可为森林虫害遥感监测中提供重要参考。

针对目前CASA (carnegie-ames-stanford approach)模型等植被生产力模型植被最大光能利用率的取值未对草原进行区分的问题, 以内蒙古草甸草原、 典型草原和荒漠草原为研究对象, 结合野外实测NPP(net primary productivity)数据和CASA模型的建模思路优化了三大草原类型植被最大光能利用率, 并以此为基础模拟分析了其植被光能利用率和NPP时空格局。 结果表明, 基于99个地面采样点所建立的一元二次方程模拟的草甸草原、 典型草原和荒漠草原最大光能利用率分别为0.654, 0.553和0.511 gC·MJ-1, 平均为0.573 gC·MJ-1。 与未对草原类型进行区分而统一取值为0.541 gC·MJ-1的结果相比, 实测NPP与模拟NPP之间的决定系数和和均方根误差分别提高了0.024和2.62 gC·(m2·month-1)-1。 受水热组合和草原类型的空间格局的影响, 内蒙古草原植被光能利用率和NPP总体上由东北向西南逐渐下降趋势, 呈明显的单峰季节变化特征。 但光能利用率和NPP的最大值出现的月份有所不同, 分别出现在8月份和7月份, 这可能与植被吸收的光合有效辐射和光能利用率的最高值出现的月份不同有关。 光能利用率和NPP平均值按草甸草原>典型草原>荒漠草原的顺序依次降低。

地表温度是描述陆表过程和反映地表特征的重要参数。 及时掌握区域和全球尺度上的地表温度时空分布是许多地表过程研究和热红外遥感应用的必需。 热红外遥感是地表温度快捷获取的最佳手段， 但仅局限于天空晴朗无云情形。 云覆盖致使热红外遥感不能直接获取云覆盖像元地表温度， 其反演结果为云顶温度或附加了云辐射强迫效应后的地表温度。 如何精准获取热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度信息， 成为热红外遥感地表温度反演和应用亟待完善的难题。 文章系统详细回顾了国内外热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算方法， 评述了各方法的特性， 并指出今后应加强加深热红外遥感与被动微波遥感融合技术、 数据同化技术、 尺度效应和算法参数化中普适性假定等四方面研究。

利用比辐射率的特征, 并根据热辐射理论进行沙尘暴遥感监测是一种全新的研究手段.本文发现, 沙尘发生 时地表的主要物质沙尘、地面和云的物质性质不同, 并且沙尘强度不同时图像像元上的地面和沙尘的比例不同, 从 而导致像元物质的性质有差别, 地物比辐射率不相同.通过理论推导和试验研究得出:云区、地面、弱沙尘和强沙尘 区的 ε 29 与 ε 31 接近程度不同, 且 ε 31 在0～1整个区间上变化时, ε 29 的大小顺序永远是云>强沙>弱沙>地面, 并在 此基础上建立了一个稳定判识沙尘强度的沙尘指数(DSI)模型.经过多次沙尘暴的实例验证, 结果表明, 该模型能 够较精确地监测沙尘发生的范围和强度.

激光深熔焊时,产生的等离子体降低激光能量效率。等离子体中电子与正离子热运动速度的差别,导致喷嘴和工件间形成一电位差。将喷嘴和工件短路则可产生一等离子体电流。如在该回路中串联一外加电源, 等离子体电流将随外加电源电压增大呈线性增大。加入一垂直于激光束方向的磁场,则带电粒子受电磁力作用而产生偏离激光束的运动。实验采用焊接过程中提升喷嘴的方法,使深熔焊模式转变为热导焊。加人辅助电磁场可使深熔 焊焊缝长度增加, 表明驱除熔池上方等离子体后激光对工件的耦合效率提高。随磁场强度增大,深熔焊长度增大。在外加电压为25 V时,深熔焊长度最大,过低和过高的外加电压都减小深熔焊长度的增加量。

高功率CO2激光焊接过程中,小孔上方的等离子体会影响激光和工件之间的耦合效率.从分析外加电磁场对等离子体的作用出发,探讨了采用外加电磁场控制激光等离子体的可能性.实验结果表明,选择合适的外加电磁场参数,可以降低等离子体对激光的屏蔽效果,增大熔深.