大气气溶胶，即大气中的悬浮颗粒物。通常所说的PM10（粒径小于10微米，可吸入颗粒物）或者PM2.5（粒径小于2.5微米，可入肺细粒子）是大气气溶胶的重要组成部分。从生成来源上看，大气气溶胶分为一次气溶胶（Primary Aerosols）和二次气溶胶（Secondary Aerosols）。一次气溶胶指自然界或人类活动直接排放的气溶胶粒子；二次气溶胶指通过大气中的物理、化学过程新生成的气溶胶粒子。在大气污染过程中，汽车尾气以及人类其他燃烧过程中产生的氮氧化物、煤炭等含硫燃料燃烧产生的二氧化硫等气体通过参与这些复杂的过程产生二次气溶胶，即“气-粒”转化过程。二次气溶胶是重度霾过程的气溶胶污染物的重要来源。 大气气溶胶以固态、半固态或者液态几种形式的相态而存在，其相态与上述大气中的化学过程有着紧密的联系。气溶胶粒子可以作为大气化学反应的“容器”，在气溶胶表面或内部进行与二次气溶胶生成有关的化学反应。气相分子在不同相态的颗粒物中的传输速率差别很大，固态气溶胶几乎只有表面能发生气相化学反应，而液态气溶胶在颗粒内部也能发生化学反应。因此化学反应加速与液态气溶胶表面积和体积的增大会形成正反馈过程，在液态气溶胶上发生的异相化学反应生成二次气溶胶，对雾霾过程中颗粒物爆发性增长有重要的贡献。因此，对城市气溶胶在边界层内以什么相态存在的空间分布的探测，是研究二次气溶胶生成、演化和扩散所迫切需要的一项技术，对于理解雾霾形成的机理有着重要的意义。 气溶胶的相态与颗粒物的化学组分和环境的相对湿度有关。目前对于颗粒物相态的测量，通常仅限于地面采样观测，缺少垂直空间方向上颗粒物相态的探测手段。在颗粒物浓度相对较高的大气边界层内，垂直方向上相对湿度往往有很大的变化，气溶胶的相态也一定存在很大差异。 北京大学物理学院大气与海洋科学系李成才副教授研究组与北京大学环境科学与工程学院朱彤教授研究组、吴志军研究员研究组共同合作，提出了一种新的利用偏振激光雷达获得气溶胶粒子相态垂直廓线的方法。气溶胶粒子对入射电磁波的散射过程，会造成散射光偏振特性的改变，如果利用线偏振光照射，散射光的偏振度相对于入射光会减小，这种改变称为气溶胶的退偏振能力。利用激光雷达观测的大气退偏振比可以对气溶胶粒子进行分类，例如非球形的冰晶和沙尘具有较大的退偏振比，而近于球形的城市气溶胶细粒子具有较小的退偏振比，区分沙尘与城市细粒子气溶胶的观测技术在国内外已经比较成熟，通常也是激光雷达业务观测的一项主要内容。但是把类似的观测进一步应用于区分城市气溶胶细粒子的特性，国际上尚没有相应的研究结果。通常来说，固态颗粒物形状不规则，而液态颗粒物更趋近于球型，不同相态的粒子退偏振能力存在差异。结合激光雷达垂直观测以及地面颗粒物相态仪的测量，研究组发现，激光雷达观测的城市气溶胶细粒子后向散射退偏振比与气溶胶粒子的弹跳率（与相态相关）具有很好的关系，从而建立了利用气溶胶粒子后向散射退偏振比反演气溶胶相态的参数化方案，并在国际上首次实现了长时间实时连续的气溶胶相态垂直廓线的探测。偏振激光雷达反演气溶胶粒子相态概念图 该研究成果已在线发表在美国化学学会（ACS）主办的环境与生态领域国际顶级期刊Environmental Science & Technology Letters（2018 IF=6.934）上。大气与海洋科学系博士研究生檀望舒为论文第一作者，通讯作者为李成才副教授。北京大学为唯一通讯作者单位。论文评审人之一对论文成果基于高度评价：“......to my knowledge, it is the first time in field studies. Particle phase states have been a hot topic because they can potentially influence the rates of gas-particle partitioning and multiphase reactions. I think this is a timely paper on this topic. The use of lidar depolarization to detect the particle phase states is novel”。

2020年4月24日是第五个“中国航天日”，大连理工大学首颗科学卫星项目正式启动。2021年将完成卫星正样的制造与测试，2021年底前择机发射。该卫星总设计师、大连理工大学航空航天学院院长夏广庆表示，该星是世界首颗20kg量级亚米级高分辨率遥感卫星，“与国内外遥感卫星相比，该星以仅21kg的重量实现优于1m的分辨率，代表了目前国内外同重量级别遥感卫星的最高水平。”卫星计划于2021年发射。作为大连理工大学的首个科学卫星项目，该卫星将在轨开展海洋科学观测、海上交通监测与分析等科学任务，并验证新型电推进技术。卫星总指挥、大连理工大学航空航天学院教授于晓洲说，怎样在体积小、质量轻、功耗大的约束下保证各分系统的高可靠性工作并实现高分辨率遥感成像和数据高速下传，是研制这颗卫星的最大难点。“比如，要达到这么高分辨率的对地成像，要求卫星平台具有高精度姿态控制，相机和数传系统有足够大的功率。这些难点需要极强的技术创新和集成设计能力。”完成首飞之后，卫星平台及相关技术未来可以广泛应用于海洋环境科学研究、高精度对地遥感、海洋船舶交通信息管理、新技术验证和深空探测等领域。

本发明公开了一种基于遥感卫星成像的目标红外辐射特性测量方法及系统，其中，方法的实现包括：通过逐步扩大目标区域，并判断扩大目标区域前后的目标红外辐射总能量的变化情况来进行红外辐射能量的提取，并由此计算待测量目标物方的红外辐射亮度，解决了目前红外辐射特性测量方法不能有效解决基于遥感卫星成像的目标红外辐射特性测量的技术难题。

本发明公开了一种顾及非局部特性与时空变化的遥感数据时空定量融合方法，基于非局部滤波，利 用移动窗口技术，首先选取相似像元，用基于小窗口运算的经验型公式筛选相似像元，并在此基础上二 次筛选相似像元，以相似像元为中心的邻域矩阵的相似度以及其与中心像元的相对距离衡量权重大小， 考虑时空变化，针对区域主要特征，选取相应的方式加权，最终融合得到中心像元的反射率值。本发明 利用高空间分辨率数据与高时间分辨率数据的互补信息，顾及非局部特性与时空变化，融合得到

四川大学华西医院2020年3月13日对“肺部多病变CT影像AI筛查与辅助诊断系统”进行测试，该系统能迅速高效地对患者胸部CT影像做出分析，发现具有“肺结节、肺癌、结核、病毒性肺炎、细菌性肺炎”等病症的影像特征。 该技术依托于“疾病流行病学大数据研究平台”，在华西生物医学大数据中心的牵头下，汇聚近20家医疗机构的医学研究支持，基于人工智能深度学习技术，数据来自临床确诊病例，数据的遴选、标注由华西医院放射科影像专家完成。技术研发到测试用时不到30天。CT影像是临床诊断包括新冠肺炎在内的肺部病变的重要依据，但一名患者的肺部CT影像数量在500张左右，导致医生诊断过程中工作量很大。 查看原文

一种彩色数字影像色度校正方法及系统，包括构建典型色彩样本光谱反射率数据集，在源光源条件 下计算数据集中各色彩样本色度信息并以主波长及色纯度为依据进行样本分组，求解目的光源条件下每 组子集中各样本的色度信息；分别以源及目标光源条件下各分组样本子集色度信息为输入输出端，拟合 构建神经网络；针对源光源下任一色度信息，通过分组判别方法确定对应神经网络，并依此预测其对应 目标光源下色度信息。本发明可保证彩色影像色度信息在不同光照条件下映射的准确性，且实施

本发明公开了一种基于地形改正的卫星影像虚假地形感知现象改正方法，从改变光照方向的角度出 发，引入地形改正中的 C 校正模型，通过建立原始影像与虚假地形感知现象改正后影像经过地形改正后 的辐射关系，获得虚假地形感知现象改正前后影像辐射值的对应关系，进而推导出改正后影像灰度值。 本发明方法能够在改正虚假地形感知现象的同时，较好地保持原始影像的空间细节及光谱特性，可显著 提高影像解译准确度。

本发明公开了一种基于 GPS?RTK 和全景影像的自主定位定向测图方法，本发明利用全景相机获取 的全景影像和 GPS?RTK 测得的设站点坐标，采用基于全景影像球体模型中量测交会角的三维立体前交 计算方法，实现两组全景影像公共区域中地物的直接量测，从而快速获取全景影像公共区域地物的三维 坐标信息。本发明可实现在全景影像上直接对地物进行量测，可快速获取地物数据及测点测距，从而获 得三维建模、场景重建、数字城市建设等所需的地物信息。

以当今主流放疗和影像设备为仿真对象，以 3D 场景仿真医院放疗和影像科室的工作实景及流程，将放疗和医学影像专业与信息化技术有机融合，将教学能动性发挥到最大。系统包括学习模式和考核模式，操作者可以通过鼠标的点击操作，在三维模拟的医院检查环境下进行360°漫游，在整体上对相关检查设备有所认识，每种设备检查技术涵盖实训步骤不少于30步，包含设备开机检查、开机、准备、登记、患者准备、去除异物、摆位、调整设备位置、设置参数、后处理、打印等全过程仿真操作及各仿真过程中知识点学习及考核，软件为B/S架构，不限节点。

本发明涉及一种基于大气中性点的偏振遥感地一气信息分离方法,其包括以下步骤：1）确定天基偏振传感器能够观测到的大气中性点及其物理性质；2）确定Babinet中性点为适用于偏振遥感观测的中性点;3)根据目标观测区域地方时,确定天空中Babinet中性点与太阳位置的凡何关系模型,确定Babinet中性点在空中的位置,并在Babinet中性点方向放置天基偏振传感器进行观测这时传感器到地表之间的大气的偏振作用为零或减小到一定程度,达到大气偏振效应有效去除,同时地物的偏振信息能够最大限度地获取的程度。