• 基于改进松鼠搜索算法与目标检测的暗光图像识别技术研究

  基于ISSA的图像增强算法分析通过定量对比实验和消融实验，研究从图像增强质量、目标检测（OD）精度和算法鲁棒性三个维度展开全面评估。实验在标准暗光数据集ExDark上进行，为进一步提升暗光环境覆盖度，额外采用真实世界夜间城市场景大规模数据集DarkFace（包含超过10,000张带标注图像）。结果显示，基于改进松鼠搜索算法（ISSA）的图像增强方法在峰值信噪比（PSNR）达到26.74分贝，结构相似性（SSIM）为0.85，显著优于Retinex、HybLLIE等传统算法。目标检测部分在暗光条件下的平均精度（mAP）达67.9%，消融实验验证了双向搜索、螺旋觅食等改进策略的有效性。讨论为提升暗

  来源：Signal Processing: Image Communication

  时间：2025-10-27

• 综述：大型土壤动物与环境的相互作用及其在撒哈拉以南非洲退化景观恢复中的潜力

  引言土地退化是全球最紧迫的环境问题之一，约25%的陆地面积已受到影响，其中撒哈拉以南非洲（SSA）地区的情况尤为严重。采矿活动是导致景观退化的重要因素，尽管其直接占地面积较小（仅占冰Free土地的0.3-0.6%），但其影响深远，包括土壤和水体重金属污染、土壤结构破坏以及生态系统过程的长期改变。在SSA，约有469个正式矿山覆盖约3,055平方公里，但这尚未计入大量未记录的手工和小规模采矿活动，这些活动很可能大大增加了受影响面积。传统的物理和化学修复方法（如玻璃化、土壤置换、化学淋洗等）存在成本高、需要场地特异性定制、可能产生环境有毒副产物等局限性。因此，生态修复（Ecological Res

  来源：Scientific African

  时间：2025-10-27

• 湖盆细粒沉积岩动力沉积过程研究：以松辽盆地上白垩统青山口组为例及其对页岩油勘探的启示

  亮点整合沉积学、岩石学和地球化学分析，我们对松辽盆地上白垩统青山口组细粒沉积岩（FGSRs）开展了系统研究，挑战了传统的"深湖静水"沉积范式。本研究构建了一个以动力过程为导向的沉积框架，强调了高能泥质搬运过程的普遍影响，这些过程在间歇性海侵背景下塑造了四类独特的湖相沉积环境：滨浅湖近端、滨浅湖远端、半深湖和深湖环境。结果矿物组成通过X射线衍射（XRD）、聚焦离子束扫描电镜（FIB-SEM）和QEMSCAN对青山口组细粒沉积岩（FGSRs）进行的综合矿物学表征揭示了以粘土和硅质碎屑矿物为主的不均一组成。定量物相分析显示粘土矿物含量变化大（0–67.6%，平均36.2%），其次为石英（0–52.9

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-10-27

• 天然沸石对石油污染硅砂液化稳定的物理化学作用机制研究

  在石油资源丰富的地区，石油泄漏导致的土壤污染不仅威胁生态环境，还可能引发严重的地质灾害。其中，土壤液化（Soil Liquefaction）现象尤为突出——当地震发生时，饱和疏松的砂土在震动下孔隙水压力骤增，导致土壤颗粒间有效应力降至零，从而像液体一样失去承载力。石油污染物会进一步削弱砂土的结构稳定性，使这一问题雪上加霜。传统稳定方法多依赖化学药剂，存在成本高、二次污染风险大等问题。因此，寻找一种绿色、经济且高效的土壤稳定材料成为岩土工程领域的重要挑战。为此，研究人员在《Results in Engineering》发表论文，探究了天然沸石（Zeolite）对石油污染硅砂液化行为的改良效果。研

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-10-27

• 磷石膏渗滤液净化废料作为水泥部分替代物在砂浆中的应用研究

  随着全球工业的快速发展，固体废弃物的产生量逐年攀升，预计到2050年将达到460亿吨。其中，磷石膏（PG）作为磷肥工业的副产品，年产量高达3亿吨，其堆存过程中产生的渗滤液（PGL）因高酸性、高浓度重金属和放射性核素而具有严重环境风险。传统的堆存方式不仅占用土地，还可能通过渗滤液污染土壤和地下水。因此，开发磷石膏及其衍生物的安全处置与资源化利用技术迫在眉睫。近期，一项发表于《Results in Engineering》的研究首次提出将磷石膏渗滤液净化废料（Leachate Decontamination Waste, LDW）作为部分水泥替代物用于砂浆制备。LDW是磷石膏渗滤液经碳酸钙和氢氧化

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-10-27

• 综述：有机化学传感器：铅、镉和砷离子检测策略的全面综述

  引言：有毒金属检测的挑战与机遇有毒重金属铅(Pb2+)、镉(Cd2+)和砷(As3+/As5+)在环境中的积累对人类健康和生态系统构成严重威胁。这些金属离子可通过饮用水、食物链和工业排放进入生物体，导致神经毒性、肾功能损伤甚至癌症。传统检测方法如原子吸收光谱虽精度高，但存在设备昂贵、操作复杂等局限性。有机化学传感器凭借其高灵敏度、选择性和实时监测能力，成为解决这一挑战的创新工具。化学传感器的工作原理与设计策略有机化学传感器通常由三部分组成：识别受体的结合单元、信号报告单元（如荧光团或发色团）以及连接两者的间隔基。当目标金属离子与受体结合时，可通过多种机制产生可检测信号：•荧光增强机制（CHEF

  来源：Results in Chemistry

  时间：2025-10-27

• 光芬顿(Fe3+/H2O2/UV)高级氧化技术处理渗滤液的COD去除效能研究

  随着城市化进程加速，垃圾填埋场产生的渗滤液已成为严峻的环境挑战。这种高浓度有机废水含有大量难降解污染物，传统处理方法往往效果有限。特别是化学需氧量(COD)指标居高不下，寻找高效、经济且环境友好的处理技术迫在眉睫。在这一背景下，摩洛哥阿卜杜勒马利克·埃萨迪大学的研究团队在《Results in Chemistry》上发表了一项创新研究，探讨了光芬顿高级氧化工艺在处理合成渗滤液中的应用潜力。该技术通过紫外光激活铁离子和过氧化氢体系，产生强氧化性的羟基自由基，能有效降解顽固有机污染物。研究团队采用的光芬顿技术核心在于Fe3+/H2O2/UV系统的协同作用。实验设计包含三个关键部分：首先建立了模拟A

  来源：Results in Chemistry

  时间：2025-10-27

• 基于深度学习的巴西水稻遥感制图：多光谱与SAR数据最优分割策略研究

  在全球粮食安全面临严峻挑战的背景下，巴西作为亚洲以外最大的水稻生产国，其水稻生产状况对全球粮食供应具有重要影响。水稻种植具有明显的季节性和地域特征，传统的人工实地调查方法不仅耗时费力，而且难以实现大范围的快速监测。随着遥感技术的发展，特别是Sentinel-1和Sentinel-2卫星数据的免费开放，为水稻田的精准识别和监测提供了新的技术手段。然而，水稻遥感识别仍面临诸多挑战。光学影像易受云层干扰，而合成孔径雷达(SAR)数据虽能穿透云层，但其解释难度较大。不同水稻品种、种植模式以及生长阶段的差异，导致其光谱和背向散射特征复杂多变。此外，巴西水稻田规模差异巨大，从不足0.001公顷到超过1,7

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2025-10-27

• 利用哨兵一号卫星十年数据绘制极地冰盖流速图：方法、结果与气候意义

  随着全球气候变暖加剧，极地冰盖的消融速率及其对海平面上升的贡献成为国际社会关注的焦点。然而，极地环境恶劣、观测条件受限，传统实地测量难以实现大范围、连续性的冰盖动态监测。2014年之前，合成孔径雷达数据在冰盖区域的覆盖不足，严重制约了冰川运动规律的深入研究。欧洲空间局发射的Copernicus Sentinel-1卫星星座，以其高重访频率和全天候观测能力，为极地冰流速监测带来了革命性突破。本研究基于Sentinel-1长达十年的观测数据，开发了一套全自动化的冰流速处理流程，通过结合偏移量追踪和干涉雷达技术，生成了格陵兰和南极冰盖的高精度流速图。研究团队通过优化轨道校正、潮汐修正和电离层干扰消除

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2025-10-27

• 提升森林恢复与REDD+项目碳信用稳健评估的科学路径：遥感技术与统计方法整合展望

  亮点追踪森林碳储量准确量化森林碳储量的时空动态是将森林类自然气候解决方案（F-NCS）纳入自愿碳市场（VCM）的前提。本节概述了森林地上碳储量（通常以兆克碳/公顷表示）测绘系统的发展，从野外样地调查和土地覆盖图，到机载激光扫描，再到新一代星载雷达和激光雷达（LiDAR）传感器（图1）。接着我们描述了自愿碳市场碳计量标准的现状。当前方法额外性（additionality）是指项目必须证明其产生了在没有项目干预的情况下本不会出现的环境效益（如减排、保护生态系统或产生可再生能源）。这是超出常规情景（business-as-usual）之外、可直接归因于项目干预的“额外”收益。对于REDD+项目，证明

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2025-10-27

• 基于深度学习的中国三北地区农田防护林空间格局提取框架及Sentinel-2数据应用

  模型性能TransUNet模型取得了平均F1分数79.04%的佳绩，其平均精确率（Precision）为79.33%，召回率（Recall）为79.38%，交并比（IoU）为65.88%，总体精度（OA）高达98.10%。值得注意的是，该模型在东北地区、内蒙古、甘肃-青海和新疆表现尤为出色，这些区域的F1分数均超过80%。相比之下，模型在黄淮海地区（77.86%）表现稍逊，在黄土地区（67.08%）的准确率则相对最低，详见表1。为了更好地理解模型的决策过程，我们采用了梯度加权类激活映射（Grad-CAM）技术进行可视化分析。结果表明，模型在识别农田防护林时，主要依赖于其独特的带状形态特征以及与

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2025-10-27

• Tree-Net：一种基于无人机LiDAR多波段数据与改进型YOLO架构的深度学习单木检测创新方法

  Highlight•• 引入Tree-Net，一种专为利用多波段栅格化无人机LiDAR数据进行单木检测（ITD）而设计的新型单阶段深度学习架构。Tree-Net结合了本研究中引入的独特架构组件，称为带拼接的卷积块（CBC），以增强对小而光谱复杂的树冠的检测能力。•• 通过调整YOLO的输入层以接受多波段数据，开发了一个改进型YOLO基线，从而能够在遥感数据的ITD任务中进行公平的性能基准测试。•• 在多个指标（精确度、召回率、F1分数）上对Tree-Net、原始YOLO、改进型YOLO和文献方法进行了系统比较，以评估并证明Tree-Net在ITD应用中的卓越性能和计算效率。•• 进行了层调优实

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2025-10-27

• deadtrees.earth：全球厘米级航拍影像开放数据库揭示树木死亡动态及其环境驱动机制

  随着全球气候变化加剧，热浪、干旱和病虫害等极端事件频发，导致全球范围内树木死亡率显著上升。这一现象不仅威胁森林生态系统的稳定性，还通过影响碳循环对气候变化产生反馈作用。然而，由于树木死亡事件的时空异质性高，且传统地面调查方法存在空间覆盖有限、时间分辨率低以及数据标准化程度不高等问题，全球尺度的树木死亡动态一直缺乏系统、连续的监测数据。卫星遥感技术虽能提供大范围观测，但中低空间分辨率（如Landsat的30米）难以检测零散的树木死亡事件，且光谱信号易与林下地表混淆。因此，开发高精度、可扩展的树木死亡监测方法成为当前环境遥感领域的迫切需求。为解决上述问题，由莱比锡大学地球系统科学与遥感研究所Cle

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2025-10-27

• 通过捕捉生物量密度的时间变化来估算森林退化程度：来自热带干旱森林的见解

  ### 森林退化与恢复的估算：结合多时相地面数据与遥感技术森林退化通常表现为森林冠层覆盖度和生物量密度随时间的减少，这种变化会削弱森林生态系统功能和所提供的服务。在许多热带干林地区，森林退化常常出现在森林的局部区域，因此仅依靠地面数据进行检测变得困难，因为地面调查通常是在广泛分布的采样点进行的。本研究利用多时相的地面生物量数据和遥感技术，对一个长期受到轮耕影响的热带干林进行了森林退化的估算。通过随机森林回归模型和Sentinel-1和Sentinel-2影像，我们对2019年和2022年的生物量进行了建模，并计算了这两个年份之间的生物量变化（ΔAGB = AGB2022 - AGB2019），

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2025-10-27

• 综合野火影响评级(CWI)：融合火强度与燃烧严重性的对地观测新方法

  在全球气候变化加剧极端火险天气的背景下，野火发生的频率和强度日益增加，对生态环境和社会经济构成了严重威胁。传统的野火影响评估方法主要依赖于对比火灾前后的光谱差异，例如利用归一化燃烧比率(Normalized Burn Ratio, NBR)及其差值(dNBR)来评估燃烧严重性(burn severity)。然而，这种方法存在明显的局限性：它捕捉的是火灾发生前后的两个静态状态，而忽略了火灾过程中的动态行为，例如火强度(fire intensity)和持续时间。更重要的是，先前的研究表明，基于光谱差异的燃烧严重性指标（如dNBR）与描述火灾过程中能量释放的火强度指标（如火辐射功率(Fire Rad

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2025-10-27

• 基于一维深度学习的时间序列土地覆盖分类模型在印度尼西亚Citarum上游流域的应用研究

  Highlight空间自相关莫兰指数检验在深入讨论模型性能之前，需要进行空间自相关检验以确保模型学习数据时不继承空间聚集特征。针对本次土地覆盖分类，莫兰指数检验旨在提供统计证据，证明模型预测误差不存在空间聚集性，从而避免性能指标虚高。讨论1D-Temp模型通过Conv1D层提取不同时间尺度的局部特征模式，并结合双向GRU层学习长程时间依赖性。GRU相比LSTM参数更少、复杂度更低，有效降低了过拟合风险。模型在保留时序特征的同时，显著提升了热带复杂地貌区的分类稳定性。结论我们提出的轻量级深度学习模型1D-Temp，通过堆叠Conv1D层和双向GRU层处理2014-2023年Landsat 8 O

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2025-10-27

• 基于无人机多光谱热成像与指数分割技术提升被忽视作物芋头等效水厚度估算研究

  Highlight本研究亮点在于首次将热红外波段与ExGR指数分割结合应用于芋头作物水分监测，证实热波段对EWT估算具有显著提升作用（P<0.05），为边缘化作物精准水分管理开辟新途径。Descriptive Statistics of In-situ EWTcanopy of taro crops芋头冠层原位等效水厚度测量数据显示（表2），在植被生长旺盛期采集的100个样本中，EWTcanopy均值达60.90 g/m²，变异范围8.72–220.77 g/m²，显著的空间变异性凸显了小农农田中作物水分含量的高度异质性，为标准误差（SEM=4.45 g/m²）的模型优化提供了数据基础。Dis

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2025-10-27

• 青藏高原抗雪性制图揭示三十年地表水扩张及其气候驱动机制

  被誉为“亚洲水塔”的青藏高原（Qinghai–Tibet Plateau, QTP）不仅是世界上最高的高原，更是维持区域水文平衡和调节全球气候系统的关键区域。其独特的地理属性和特殊的气候条件赋予了该地区极高的生态与社会经济价值。然而，高原的高海拔和广泛积雪给遥感地表水检测带来了巨大挑战，主要源于水和雪在光谱上的混淆，尤其在冬春季节更为显著。近年来，随着全球气候变暖，高原的冰川加速消融、湖泊扩张，这些变化对全球水安全和生态系统稳定性产生深远影响。因此，精准监测高原地表水动态，解析其与气候变化的关联，已成为当前研究的热点与难点。尽管遥感技术在地表水资源探测中具有覆盖范围广、数据获取高效和长期监测能

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2025-10-27

• 多技术放射性评估在超干旱区沙漠-海洋生态系统中的放射环境安全研究

  研究背景、区域选择与样本采集本项目重点关注可能通过发电、碳氢化合物开采及加工活动释放到环境中的放射性核素。参照常规分类方式，将其分为天然放射性物质（NORM）和人为放射性核素（ARN），这两类物质在生态和生物系统中均扮演重要角色。在阿拉伯半岛，石油工业的广泛分布使得天然放射性物质尤其值得关注。阿布扎比样本整合从阿尔扎夫拉地区精心采集的样本经过专业包装、标记后，被运送至放射生态学湿实验室（ENTC，阿布扎比），确保其完整性以进行深入分析。岩石和沙样（编号G1-G7）首先经过肉眼检查、称重并详细记录。重量从100克到4千克不等的石膏、石灰岩和砂岩样本被仔细破碎后，使用研钵研磨成均匀粉末，用于X射线

  来源：Radiation Physics and Chemistry

  时间：2025-10-27

• 基于PGNAA的中子谱仪在模拟工作场所中子场测量中的应用研究

  Highlight基于PGNAA的中子能谱测定与理论使用PGNAA展开中子能谱与多箔活化法类似，两种方法都利用不同能量中子与特定核素反应截面的差异来重建中子能谱（Nobs等人，2019；Panikkath等人，2017；Vagena等人，2018）。当中子与核素相互作用时，会发射特征伽马射线。由于反应截面具有能量依赖性，且元素...中子发生器产额使用LB6411剂量计对D-D和D-T中子发生器进行的测量表明，在50厘米处的中子环境剂量当量率H*(10)波动小于2%，平均值分别为22.8 μSv/h和334.4 μSv/h。因此，两种中子发生器的产额可以被认为是稳定的。LB6411测量值代表了中

  来源：Radiation Measurements

  时间：2025-10-27

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