DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 基于人工特征的隐写分析进展 传统的图像通用隐写分析方法一般包括特征提取和训练分类器两个步骤。其中，隐写分析中的特征是对正常图像和载密图像具有区分能力的统计量。而分类器则是机器学习中常用的SVM、集成分类器(Ensemble Classifier) [ 1 ] 等可训练优化的类别判别工具。两个步骤中，特征表达是研究中的关键问题，其对检测性能起到决定性的作用。在传统的方法中，特征表达主要依赖于人工设计，且特征设计的基本思想是找到隐写操作前后图像中具有明显差异的统计量。 早期的隐写分析特征通常是统计矩、特征函数质心等相对简单的统计量，且特征维度较低，通常只有几十维。代表性的有Harmsen和Pearlman [ 2 ] 提出的基于直方图特征函数质心(histogram characteristic function center of mass， HCFCOM)特征，Ker等 [ 3 ] 引入校准技术后提出的邻接直方图特征函数质心(adjacency histogram characteristic function center of mass， AHCFCOM)特征，Lyu和Farid [ 4 ] 提出的基于小波分解的高阶统计量特征，Shi等 [ 5 ] 提出的基于图像小波系数直方图各阶统计矩的CF特征，Goljan等 [ 6 ] 提出的基于小波绝对矩(wavelet absolute moment， WAM)特征，Xuan等 [ 7 ] 提出的小波系数直方图统计矩特征，Chen等 [ 8 ] 提出的基于经验矩阵的特征，以及Dong和Tan [ 9 ] 提出的基于游程的特征等。但随着图像隐写术的不断发展，新提出的隐写算法可以保持更复杂的图像统计特性，例如近几年提出的HUGO [ 10 ] ， SUNIWARD [ 11 ] ， WOW [ 12 ] ， HILL-CMD [ 13 ] ， MiPOD [ 14 ] 等内容自适应隐写术可以自动的将隐秘信息嵌入到纹理、噪声丰富的图像区域，从而保持复杂的图像高阶统计特性。隐写术的快速进步使得早期提出的基于简单统计量的特征很难取得有效的检测效果。 为了对抗更先进的自适应隐写术，隐写分析领域特征设计过程中需要考虑更复杂的图像统计特性，并且特征也逐渐朝着复杂化、高维化发展。目前，基于对图像邻域复杂相关性进行建模的高阶统计量特征称为隐写分析领域的主流特征。该类特征提取方法包括如下两步：第一步是预处理，即对相邻的像素或者DCT系数用不同种类高通滤波核进行滤波操作得到不同的残差图像；第二步分别从各个残差图像中计算描述邻近像素或系数间相关性的共生矩阵 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 、投影直方图 [ 18 ] 、LBP (Local Binary Pattern) [ 19 ] 等作为特征，进而通过组合不同残差图像上得到的特征得到最终的高维特征集。其中高通滤波预处理较大程度上抑制了低频图像内容的影响，增强了隐写分析更关注的隐写噪声成分，使得后续的特征表达更有效。而通过组合从不同残差中提取的特征，可以融合不同残差中的互补信息，从而捕捉到更丰富的隐写分析相关的邻域相关性等复杂统计特性，使得检测性能有较大提升。该类特征可统称为“富模型”特征，其中“富”字体现在其通过组合相异的子特征集使得特征可以表达丰富的统计特性。同时该类特征这些特征在维度上相比于早期的特征有了大幅度的提升，例如代表性的SRM (Spatial Rich Model) [ 17 ] ， PSRM (Projection Spection Rich Model) [ 18 ] 等特征维度均超过了10，000维。 在“富模型”特征研究基础上，近几年基于人工特征的隐写分析研究的新趋势是在“富模型”特征的提取过程中引入选择信道(Selection Channel)先验信息来进一步提升对自适应隐写术的检测能力。其中选择信道指的是自适应隐写术中的用到的修改概率，其用于在秘密信息嵌入过程中选择适合嵌入的像素或频域系数位置，从而保证隐写的安全。 Tang等 [ 20 ] 首先提出了利用选择信道信息的自适应隐写分析(Adaptive Steganalysis)，且主要针对的是WOW隐写算法。其思想是首先从图像中筛选出可疑区域，然后只从可疑区域中提特征。筛选可疑区域的方式是首先用WOW算法中的方法计算每个像素的嵌入代价(embedding cost) ρ ij ，ρ ij 越小表示该像素被修改的概率越大。通过一定的比例p选出ρ ij 较小的像素集作为可疑区域，其中p为可调参数。最终在筛选出的可疑区域上计算残差并提取共生矩阵作为特征。该方法对WOW的检测相对传统特征提取方式有了一定的提升。 Denemark等 [ 21 ] 在Tang等工作的基础上提出了一种新的通用的自适应隐写分析特征。该方法所提的特征可看成是传统Rich Model的变体。提特征所用到的残差、量化截短等操作均与传统Rich Model中的相同。不同点在于共生矩阵的计算。传统Rich Model在从残差上计算四维共生矩阵时，同等的看待每个四元组(d 1 ， d 2 ， d 3 ， d 4 )的贡献，即每次四元组出现时对应的共生矩阵中的bin值加1，其中d 1 ， d 2 ， d 3 ， d 4 为残差图像中的元素。而该文的作者认为应当对图像中每个元素对最终特征的贡献有所区分，修改概率大的位置应赋予更大的权重。该方法中，每次四元组出现时，对应的共生矩阵中的bin值加四元组元素对应的修改概率β ij 的最大值，其中β ij 是根据相应隐写术中的计算方式得到。该方法相比HUGO、WOW、SUNIWARD等自适应隐写术的检测效果较传统方法都有所提升。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于深度学习的隐写分析 虽然基于人工设计特征的通用隐写分析技术近些年取得发展较快，但仍面临诸多困难及挑战。首先，人工设计特征是一种非常费力、启发式的方法，有效特征的设计选取更多的依赖于人的经验，且需要花费大量的时间精力。其次，作为互相对抗的两种技术，在隐写分析发展的同时，隐写术也在不断地进步。新型的隐写术层出不穷，且新提出的隐写术往往可以保持图像中更复杂的统计特性，这也给隐写分析提出了越来越高的要求。为了进行有效的检测，隐写分析特征也需要考虑更复杂的统计特性，特征设计难度不断加大。 深度学习是近些年机器学习学科中的一个新兴的研究领域，该类方法通过构建一个多层的非线性结构单元组成的网络结构模型进行优化训练来挖掘隐含在数据内部的复杂的关系，从而自动的从数据中学到有效的特征表达，同时大大减少对人的经验和精力的需求。自2006年Geoffrey Hinton等人 [ 22 ] 在Science上提出的基于深度信念网络(deep belief network， DBN)的深度学习模型以来，深度学习得到了机器学习以及相关应用领域的极大关注，并迅速成为研究热点。随着深度学习技术的迅速进展，新的深度学习方法不断被提出，代表性的有深度波兹曼机(Deep Boltzmann Machines， DBM) [ 23 ] ，深度自动编码器(Deep Autoencoder， DAE) [ 24 ] ，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN) [ 25 ] ，生成对抗网络(Generative Adversarial Nets) [ 26 ] 等。并且基于数据驱动的学习模式的深度学习方法已在计算机视觉、语义分析、语音识别、自然语言处理等众多机器学习相关应用领域取得了成功的应用，并颠覆了这些领域基于“人造特征”的传统范式。在这些工作的启发下，已有工作开始关注利用深度学习工具从特征学习的角度解决隐写分析中最为关键的特征表达问题。 Qian等 [ 27 ] 于2015年提出了基于深度学习的隐写分析框架。文章中选取卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)这一代表性的深度学习模型，并结合隐写分析的特点，提出了基于CNN的适应于隐写分析的特征学习模型。该模型包括一个图像预处理层(Image processing layer)，数个卷积层(Convolutional layer)及数个全连接层，其中图像预处理层用隐写分析中常用的高通滤波器对图像进行预处理以增强隐写噪声，卷积层实现对图像特征的抽取，全连接层则用以对图像进行分类。与传统基于人工设计特征方法不同的是，该方法将特征提取和分类整合到一个网络框架下，并通过反向传播方法自动的优化两个步骤中的参数，从而同时实现特征学习和分类。 继2015年Qian等人的工作之后，基于深度学习的隐写分析得到了更多地关注，陆续有新的基于深度学习的隐写分析成果发表。其中一部分工作主要集中在网络模型结构的改进上。Pibre等 [ 28 ] 提出了一种新的基于适应于隐写分析的CNN的网络结构模型。该网络模型中，同样包含了高通滤波预处理模块用于增强图像隐写噪声，使得后面的网络模块可以学习到有效的隐写分析特征表达。与Qian等人网络中用了5层卷积层不同，该文章的网络只用了两层卷积层，同时增加了每层卷积层中feature map的数量。即相比Qian的网络增加了宽度，减小了深度。同时该网络去掉了pooling操作，作者认为pooling操作中的缩放操作会起到平滑噪声的效果，不利于隐写分析。但实验表明，作者提出的网络模型取得良好检测性能的前提是限定隐写算法的嵌密钥针对不同图像保持不变。值得注意的是，实际情况中，对于不同的图像，嵌入密钥一般是不同的。该种情形下，作者提出的网络结构模型检测性能有大幅下降。Xu等 [ 29 ] 提出的基于CNN的适应于隐写分析的网络结构模型中也首先用与Qian等的工作类似的方式对图像进行高通滤波预处理以增强隐写噪声。不同点在于，作者在预处理之外的网络结构单元的选择上，借鉴了更多的其他应用领域中取得成功的新提出的CNN结构单元，具体包括：1) 第一层卷积层后用了Absolute Activation (ABS)层以利用残差图像的对称性；2) 用了Batch Normalization；3) 用了1*1卷积及Global Average Pooling；4) 激活函数选取上，部分层用了tanh函数。实验结果表明，该网络模型取得了稍优于Rich Model的检测结果。 另一部分基于深度学习的隐写分析研究则关注在利用迁移学习(Transfer Learning)、模型融合、正则化手段等方式进一步提升模型表达能力以及泛化性能。文献 [ 30 ] 借鉴迁移学习的思想改善基于CNN的隐写分析方法时检测低嵌入率载密图像时CNN较难训练的问题。事实上，低嵌入率图像的检测的难点在于嵌入信息量小，从而对图像统计特性的改变相对较小，因此正常图像和载密图像间的差异很小，更难区分。作者用CNN模型进行训练时，发现当训练集中的载密类图像(stego)的嵌入率较低时，检测效果较差，甚至CNN模型不能收敛。针对该问题，作者提出通过迁移CNN高嵌入率载密图像数据集上学到的特征中的先验信息，增强低嵌入率载密图像数据集上的特征学习，从而提升CNN模型对低嵌入率载密图像的检测性能。作者认为尽管高嵌入率和低嵌入率隐写操作在对图像的统计特性会分别造成不同的影响，但是其对图像邻近像素相关性的影响模式具有相似之处。而同时这些模式(pattern)在高嵌入率载密图像中很容易被捕获，进而可以通过迁移这些信息来促进对低嵌入率载密图像的检测。其具体的做法是首先将CNN模型在由正常图像(cover)和高嵌入率载密图像(stego)组成的训练集上进行预训练，然后在由正常图像和低嵌入率载密图像组成的训练集上进行进一步微调训练(Fine tuning)，最后用于低嵌入率载密图像检测。实验表明该方案可以有效促进CNN模型在低嵌入率图像上的训练，并提升检测性能。文献 [ 31 ] 提出了基于正则化(Regularized)CNN隐写分析模型，其利用传统手工设计特征(如SRM，maxSRM等)中的先验信息对CNN模型进行正则化约束，降低CNN训练中的过学习问题，从而提高模型的隐写检测性能。作者认为传统隐写分析特征中的有效的全局统计信息中的不太容易被卷积网络结构获取，并提出通过模型正则化的方式将该类信息利用到CNN网络训练中，促进CNN学习到更有效的隐写分析特征表达。其做法是在Qian等2015年提出的网络基础上，在目标函数中引入了辅助损失函数作为正则项，其中辅助损失函数为均方差函数，用以计算辅助特征与学习到的特征之间的损失。文献 [ 32 ] 研究通过对不同的基于CNN的模型通过ensemble方法进行融合，进一步提升CNN模型的隐写检测性能。该工作主要从两个方面进行考虑：1) 对于同一待测嵌入算法及嵌入率，如何训练不同的基于CNN的模型以用于融合；2) 如何进行融合。对于第一方面，文中作者通过调整CNN中每层pooling操作时的起始位置，可以得到不同的pooling输出，进而得到不同的模型输出。作者认为该种方式可以尽可能恢复在Pooling中丢失的有用信息。对于第二点，文中作者考虑了直接对不同CNN模型的输出概率进行投票融合，以及提取不同CNN最后一层pooling层输出，并组合得到特征集，用Ensemble Classifier训练两种方式。
system: [SYSTEM]

user: 4. 问题与展望 近年来隐写分析得到了快速的发展，并不断有新的成果涌现。本文着重讨论了近几年图像通用隐写分析领域发展情况，包括传统基于人工特征的方法的新进展以及基于深度学习在隐写分析方法新思路。今后隐写分析的进一步发展可以从以下几个方面考虑： 1) 特征表达仍将是隐写分析中的研究重点。基于深度学习的方法的提出开辟了隐写分领域的新范式，也将是接下来的研究重心所在。但目前基于深度学习的隐写分析研究仍是在初步阶段，仍有很多问题需要进一步的考虑与解决。首先，目前的基于深度学习的隐写分析框架中仍需要人工设计的高通滤波核进行图像预处理，未来是否能不需要依赖人工预处理，实现端到端学习是一个值得继续研究的问题；其次，目前基于深度学习的隐写分析模型的检测性能仍没有完全超过目前最好的基于人工设计特征的方法，有待进一步提高；最后，目前提出的针对隐写分析的深度学习模型相对较简单，未来能否结合迁移学习，增强学习，对抗生成网络等深度学习领域内的研究热点提出更适合隐写分析的模型也值得关注。 2) 目前的通用隐写分析技术仍需要用到隐写算法、嵌入量等先验信息，例如在构建分类器时仍需要与待检测隐写术对应的载密图像进行训练，并不能真正做到“盲”检测。考虑到新的隐写算法层出不穷，因此研究独立于隐写术的通用隐写分析十分重要。 3) 面向实际应用的隐写分析，特别是社交网络平台大数据环境下的隐写分析研究是一个很值得关注的问题。目前的隐写分析研究大多局限在特定的小规模数据库等实验室条件下。而实际应用环境下隐写分析面临的则是社交网络背景下大数据、异质图像源等复杂的图像数据，实验室条件下取得成功的方法往往很难成功的进行实际应用。目前面向实际应用的隐写分析研究较少，但需求迫切，尚待进一步的研究。 4) 目前的隐写分析研究目标主要停留在检测隐写存在性这一层次上，而更高层次的定位隐写嵌入位置、提取出隐写信息等目标目前仍没有有效的方法，其也是今后隐写分析需要努力的方向。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 及时、有效地获取城市中的建成区信息对进行合理的城市规划和管理有十分重要的意义。遥感数据具有来源广、覆盖范围大、实时采集的特点，包含丰富的地面信息，是进行城市信息采集和监测的有效手段。针对现有的利用遥感影像进行建成区提取中存在的裸土和建成区混分问题，根据建成区的光谱特征，本文提出了一种基于Landsat影像的修正的归一化差分建成区指数(Modified Normalized Difference Built-up Index，MNDBI)，并针对建成区的指数提取结果提出了相应的后处理框架，主要包括聚类去裸土和形态学偏重建两步。后处理中，第一步可以去除建成区提取结果中混杂的裸土，提高建成区提取的正确率，第二部可以减少提取结果中建成区的漏分，降低漏检率。实验结果显示，MNDBI相对于现有的建成区指数，可以更好的区分裸土和建成区，提高建成区的指数提取精度。指数提取后处理步骤可以有效的降低建成区指数提取的漏检率，减少虚警，进一步提高提取精度。 关键词 :Landsat，建成区提取，指数，后处理 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 从上世纪70年代改革开放至今将近40年的过程中，中国城市数量和面积都发生了翻天覆地的变化，城市化进程在全国甚至全球都在不断推进，近几年仍然有着愈演愈烈的趋势。及时、准确地获取城市区域空间信息可以对城市的发展进程进行宏观的控制，建成区作为城市区域的一个重要组成，是人类活动的主要载体，提取和监测城市中的建成区，对于进行合理的城市规划、提升城市生活品质有着重要意义。遥感技术是从20世纪60年代发展起来的一门新兴的技术，从1972年美国发射第一颗陆地卫星(Landsat系列卫星)开始快速融入人类社会发展的浪潮中，逐渐成为对地观测的主要方式之一，为人类提供宏观、大范围、持续的地表信息。其中Landsat系列影像具有较为丰富的空间、光谱信息，单景影像覆盖范围较大，易于获得，可以高效的监测城市尺度、区域尺度地表现状，具有实现大尺度城市区域实时监测和更新的潜力 [ 1 ] 。 利用Landsat影像进行城市中的建成区的提取，目前常见的方法包括监督分类 [ 2 ] 、混合像元分解 [ 3 ] 和指数方法 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 等。其中监督分类需要大量训练样本，而训练样本的采集是一个十分耗时耗力的过程；混合像元分解的方法需要经过端元提取，光谱解混的过程；指数方法利用了影像的波段运算，增强和识别目标地物，相对于前两种方法，指数方法具有简单易行的特点，适用于进行快速建成区提取。査勇 [ 4 ] 利用建成区在短波红外1波段和近红外波段的光谱差异，提出了一种归一化建成区指数(Normalized Difference Built-up Index， NDBI)，NDBI可以用于建成区的快速提取，但其存在较严重的建成区和非建成区混分现象。针对建成区和水体、植被背景的混分，徐涵秋 [ 5 ] 在NDBI指数的基础上，加入水体和植被背景信息，提出了一种可以有效抑制水体和植被背景的建成区指数(Index Based Index， IBI)。针对建成区和植被的混分，何春阳 [ 7 ] 结合NDBI和归一化差分植被指数(Normalized Difference Vegetation Index， NDVI)，提出了一种可以有效抑制植被背景的连续建成区指数(Built-Up Areas Continuous， BUc)。 针对建成区和裸土的混分问题，本文使用Landsat作为数据源，主要创新成果包括： 1) 在现有的建成区指数NDBI基础上，提出了一种修正的归一化差分建成区指数(Modified Normalized Difference Built-up Index， MNDBI)，可以有效的抑制裸土背景，提高提取精度。 2) 针对指数提取的不确定性，提出两步后处理框架，包括聚类去裸土和形态学偏重建两步，进一步剔除建成区提取结果中可能混淆的裸土像素并降低漏检率。
system: [SYSTEM]

user: 2. 建成区提取方法 指数方法提取建成区具有便捷、快速的特点，可以进行快速城市建成区提取，为后续的应用分析提供基础。本文在归一化差分指数构造模式(Normalized Difference X Index， NDXI)下 [ 8 ] ，在现有的建成区指数基础上提出一种修正的归一化差分建成区指数(MNDBI)，并提出一种对指数目标提取结果进行改进的提取后处理框架，总体流程如图1所示。 2.1. 修正的归一化差分建成区指数 由不同地物类型在Landsat不同波段上的光谱特征可知(图2)，相对于其他几类地物类型，建成区在短波红外1波段(Swir1)反射率较强，近红外波段(Nir)反射率较低，在这两个波段上的差值相对其他几类地物类型较大，构造指数时可以通过这两个波段作差，增强建成区的响应。基于建成区在Swir1和Nir两个波段上的光谱特征，利用NDXI模型(公式(1))，查勇 [ 4 ] 提出了归一化差分建成区指数(NDBI) (公式(2))。 图1. 建成区提取流程图 图2. 地物光谱特性曲线(Landsat 8) (1) (2) (3) 公式(1)中， 和 表示遥感影像中的两个波段， 由 和 的差分运算构造得到。从图2中的光谱折线图可以看出，建成区和裸土两类地物在各个波段上的反射率特征相似，两者相对于其他地物在各个波段的反射率较高，且在近红外和短波红外波段反射率高于可见光波段。通过观察各类地物的光谱特性曲线我们可以发现，利用短波红外1波段和近红外波段之间的作差就可以很好的从建成区中区分出森林、耕地、水体。但是，由于裸土与建成区整体光谱特征相似，它们在短波红外1波段和近红外波段上的差值也十分相近，通过短波红外1波段和近红外波段的差值运算会同时增强建成区和裸土。现有的研究也表示NDBI指数提取结果中会出现建成区和裸土严重混淆的现象 [ 7 ] 。 观察图2中建成区和裸土在Nir、Swir1、Swir2三个波段上的光谱特征，可以看出，相对于森林、耕地和水体，建成区和裸土在短波红外2波段(Swir2)和短波红外1波段都具有较高的反射率，Swir2与Nir的差值和Swir1与Nir差值都可以增强建成区和裸土的响应值，将这两类地物与其他地物类型区分开。而其中，建成区和裸土在Swir2与Nir两个波段上的差值的差异性要明显大于在Swir1与Nir两个波段上的差值的差异性。基于建成区和裸土的光谱特征，本文提出了一种修正的归一化差分建成区指数(MNDBI，公式(3))，在NDBI的基础上，将短波红外1波段替换成了短波红外2波段，更有效的抑制裸土背景对于建成区提取的影响。 2.2. 建成区提取后处理方法 2.2.1. 矿物指数影像聚类去裸土 裸土与建成区一样具有比较亮的亮度，且裸土没有形态多变，形状不统一，分布规律性较弱，在分类时往往会和建成区混淆，引起错分。实验发现，对于指数提取建成区来说，对提取精度影响最大的因素就是裸土的错分。 Ward [ 9 ] 在2000年使用了一组矿物指数，在建成区提取、地物分类中起到从建成区中剔除裸土的作用，减少建成区提取的错分现象。裸土的使用用途的不同决定了它有多种可能成分：城市中的裸土大部分即将用作建筑用地或排水场，它的成分多为黏土；耕地或农村中的裸土大多数为“砖红土”，铁含量比较多。将三种矿物指数影像组合起来进行非监督分类就可以将裸土分出。2002年，Phinn [ 10 ] 在VIS (Vegetation-Impervious surface-Soil)模型 [ 11 ] 的基础上也使用了这一组矿物指数，用于区分建成区和裸土，能够很好的提高分类精度。 这一组矿物指数包括： 1) 黏土矿物质指数： (4) 2) 氧化铁指数： (5) 3) 铁类金属指数： (6) 本文将黏土矿物质指数、氧化铁指数、铁类金属指数三种矿物指数影像进行叠加，作为输入数据，利用K-means聚类，识别并剔除混淆在提取结果中的裸土。 2.2.2. 形态学偏重建 聚类去裸土可以降低建成区提取的虚警率，提高建成区提取的正确性。针对指数提取结果中可能存在的建成区漏分现象，如建成区中一些亮度较暗的建筑被漏分，我们对指数提取结果进行第二步的后处理，从保证建成区提取的完整性。 数学形态学已经被广泛应用于图像处理中 [ 12 ] ，它可以快速有效的抑制噪声、恢复与重建、填补空洞等，形态学基本运算主要包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学重建等，其中形态学重建相对于其他运算来说，能够更有效的保持目标地物边界信息的完整性，但是也存在一定问题，其中一点就是会导致一些不该消失的地物被不合理的滤去，如一些狭长目标，当结构元素的尺度大于狭长目标的最小宽度，目标就会被滤去，Bellens [ 13 ] 针对形态学重建这点不足提出了形态学偏重建算法，廖文志 [ 14 ] 将形态学偏重建运用到了高分影像分类当中。形态学偏重建是在形态学重构当中加入了一个距离约束对目标进行判定，在去除噪声点的同时，能够合理的保留一些目标地物，去噪速度慢于形态学重建。本论文采用形态学偏重建，对建成区的指数提取结果进行进一步优化。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验及分析 实验主要包括两个部分：第一部分是对本文提出的修正的归一化差分建成区指数的提取结果进行评价，并与现有的建成区指数方法进行对比；第二部分是比较经过后处理的建成区提取结果和指数提取结果，分析后处理各步骤对建成区提取效果产生的影响。本文对各个实验区域分别绘制了地面参考样本，在参考样本中随机抽取2000个像素点作为测试样本，其中包括：1000个建成区样本点、250个水体样本点、250个裸土样本点、250个草地样本点、250个森林样本点。利用混淆矩阵、总体精度OA、Kappa系数来衡量利用不同方法进行建成区提取的精度。 3.1. 实验数据及预处理 研究数据包括武汉市2014年Landsat-8 OLI数据、北京市1992年Landsat-5 TM数据、广州市2002年Landsat-7 ETM+数据，本文所使用的Landsat数据均为 L1T等级数据，可以从USGS上免费获取。L1T等级的Landsat数据已经经过了基本的地形数据参与的几何校正，一般情况下可以直接使用而不需要做几何校正。为了利用其丰富的波段光谱信息，获得地表反射率，我们对原始数据进行了辐射定标和FLAASH大气校正(ENVI 5.1)。本文对Landsat影像预处理步骤主要包括： 1) 统一坐标系； 2) 辐射定标； 3) 大气校正； 4) 拼接、裁剪。 统一所有数据的坐标系为WGS-84坐标系，使用UTM投影。辐射定标是将传感器直接获得的地表DN(Digital Number)值转换为辐射亮度值；大气校正则是将辐射亮度转换为地表真实反射率。本论文直接使用ENVI 5.1辐射定标和FLAASH大气校正相关工具对所有Landsat影像进行这两步处理。对于一个城市的多景影像，由于需要得到市级行政区域的Landsat影像，需要将多景影像进行拼接，再利用行政区矢量图(Database of Global Administrative Areas， GADM)，对拼接得到的影像进行裁剪(这两步也可直接通过ENVI 5.1 Seamless Mosaic和Subset Data by ROIs两个工具实现)，最终得到经过预处理的，武汉市、北京市、广州市的影像数据。 3.2. 指数提取实验 本节对比了归一化差分建成区指数NDBI、基于指数计算的建成区指数IBI，以及本文提出的修正的归一化差分建成区指数MNDBI在三个实验区域(武汉市、北京市、广州市)上的建成区提取结果及精度。 图3给出了各个指数提取建成区的结果图，图4给出广州市局部放大区域的提取细节。其中，IBI的提取结果在非主城区区域存在很多细碎点，经检查可知，这些细碎点大部分为土壤虚警，被错误的标记为建成区，NDBI的提取结果中同样存在一定的虚警。MNDBI提取结果中的虚警明显较少，同时建成区也被比较完整的提取出来。表1中的定量精度评定结果也展现出了类似的规律，总体上三个指数都可以较完整的提取实验区域的建成区，MNDBI在三个实验区域的建成区提取中获得了最高的精度，而IBI 图3. 建成区指数提取结果对比 Table 1 Accuracy assessment of the extraction results of different built-up indice 研究区域 NDBI IBI MNDBI 总体精度% Kappa系数 总体精度% Kappa系数 总体精度% Kappa系数 武汉2014 84.84 0.6970 85.05 0.7010 86.75 0.7350 北京1992 85.25 0.7050 81.95 0.6390 86.30 0.7260 广州2002 92.55 0.8510 86.10 0.7220 94.00 0.8800 表1. 建成区指数提取精度评定 图4. 广州市局部放大区域提取结果 和NDBI的精度相对略低。尤其是在广州市，MNDBI的提取精度(总体精度：94.00%；Kappa系数：0.8800)显著高于IBI(总体精度：86.10%；Kappa系数：0.7220)，略高于NDBI(总体精度：92.55%；Kappa系数：0.8510)。以上的实验结果验证了MNDBI的有效性和优越性。 3.3. 建成区提取后处理 根据本文提出的建成区指数提取后处理框架，我们需要对MNDWI指数提取出的建成区进行两步后处理： 1) K-means聚类去除裸土； 2) 形态学偏重建减少漏分、去噪。 需要注意的是，为了提高效率，本文对于指数提取错分率小于10/1000的影像省略了后处理步骤1)，直接进行后处理步骤2)。在本实验中，广州2002年的影像符合这一条件，只进行了第二步后处理。 分别对武汉、北京、广州三个城市的指数提取结果进行后处理，每一步的城市提取实验结果见图5，精度评定结果见表2。从各个步骤的处理结果看，聚类去裸土后非中心城市区域离散点显著减少，裸土区域被进一步去除，而经过形态学偏重建，建成区提取结果变得更加聚集，内部空洞被适当填补，中心城市区域建成区漏分被缓解。从每一步的精度评定混淆矩阵中也可以看出，经过聚类去裸土，被分到建成区的非建成区样本点显著减少，虚警率显著降低。经过形态学偏重建，被分到非建成区的建成区样本点数量明显减少，建成区提取的漏检率降低，建成区提取的更加正确和完整。随着每一步的后处理，总体精度和Kappa系数也在逐渐升高，三个实验区域的建成区提取精度在后处理之后均在90%以上，Kappa系数均在0.86以上，武汉市的总体精度达到了97.25% (Kappa: 0.9450)，总体精度比指数提取结果提高了10.5% (Kappa系数提高了0.21)。在三个实验区域的建成区提取结果说明了指数提取后处理方法的有效性。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文针对Landsat影像建成区提取问题，首先基于建成区的光谱特征提出了一种修正的归一化差分建成区指数MNDBI。MNDBI在NDBI基础上，将Swir1波段替换为Swir2，从而拉开建成区与裸土的光谱差异，抑制裸土背景，提高建成区提取的正确性。指数目标提取具有计算简便、易于实施的特点，但 Table 2 Accuracy assessment of the built-up extraction results after post processin 实验区域 方法 类别 地表真实样本 生产者精度(%) 使用者精度(%) 建成区 非建成区 总计 武汉2014 指数 提取 建成区 980 245 1225 98.00 80.00 非建成区 20 755 775 75.50 97.42 总计 1000 1000 2000 总体精度(%)：86.75 Kappa系数：0.7350 聚类 去裸土 建成区 821 44 865 82.10 94.91 非建成区 179 956 1135 95.60 84.23 总计 1000 1000 2000 总体精度(%)：88.85 Kappa系数：0.7770 形态学 偏重建 建成区 988 43 1031 98.80 95.83 非建成区 12 957 969 95.70 98.76 总计 1000 1000 2000 总体精度(%)：97.25 Kappa系数：0.9450 北京1992 指数 提取 建成区 782 56 838 78.20 93.32 非建成区 218 944 1162 94.40 81.34 总计 1000 1000 2000 总体精度(%)：86.30 Kappa系数：0.7260 聚类 去裸土 建成区 739 38 777 73.90 95.11 非建成区 261 962 1223 96.20 78.66 总计 1000 1000 2000 总体精度(%)：85.05 Kappa系数：0.7010 形态学 偏重建 建成区 920 26 946 92.00 97.25 非建成区 80 974 1054 97.40 92.41 总计 1000 1000 2000 总体精度(%)：94.70 Kappa系数：0.8940 广州1992 指数 提取 建成区 824 6 830 82.40 99.28 非建成区 176 994 1170 99.40 84.96 总计 1000 1000 2000 总体精度(%)：90.90 Kappa系数：0.8180 形态学 偏重建 建成区 870 2 872 87.00 99.77 非建成区 130 998 1128 99.80 88.48 总计 1000 1000 2000 总体精度(%)：93.40 Kappa系数：0.8680 表2. 建成区提取后处理精度评定 图5. 建成区提取后处理结果 对于建成区这样具有很高光谱多样性和复杂性的地物类型，指数提取结果往往依然存在很多的不确定性。针对建成区指数提取结果的不确定性，本文提出了一个建成区指数提取后处理框架，包括聚类去裸土和形态学偏重建两步。聚类去裸土可以有效剔除建成区提取结果中可能混淆的裸土像素，形态学偏重建可以填补提取结果中的空洞，降低漏检率，去除噪声点，使提取结果更加连续和完整。在三个实验区的建成区提取中，MNDBI可以获得最高的建成区提取精度，且建成区的提取精度随着后处理逐渐提高，提取结果中的虚警减少，漏检降低。实验结果验证了MNDBI进行建成区提取的优越性，同时验证了本文所提出的后处理框架对于提高建成区提取精度的有效性。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 及时、客观的遥感卫星夜间灯光数据已被证明与人类的社会经济生活有着很强的相关性，获取夜间灯光数据与社会经济指数的相关性信息，对预测修正具有时间延迟、不准确问题的社会经济指数具有重大的意义。然而目前国内的这一方面的研究还处于极度缺乏的状态。因此本文以一线城市为例，研究了中国1994~2012年的DMSP/OLS稳定夜间灯光数据与国内生产总值GDP(Gross Domestic Product)和人口数的时间尺度和空间尺度上的相关性。此外，本文提出了系统化的DMSP/OLS夜间灯光数据的纠正方法，使得未经过星上检校的多时相夜间灯光数据具有了可比性和一致性。本文发现GDP和人口都与夜间灯光数据具有很强的相关性，且文中公布了夜灯与人口，GDP的相关性参数，为预测修正这些城市的社会经济数据提供帮助。 关键词 :DMSP/OLS，夜间灯光数据，GDP，人口，关联研究 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 一直以来，社会经济指数都是综合、定量地衡量社会经济发展状况的绝佳选择，它使得不同国家，不同区域、不同时间的社会经济发展状况具有了可比性，为宏观经济发展提供了重要参考。然而，社会经济指数的获得却有着偏差、时间延迟、不准确等不可避免的问题。 随着卫星技术的发展，遥感夜间灯光数据逐渐走向成熟，它有着及时、客观、系统的特点。从1992年开始，DMSP/OLS夜间灯光影像被数字化且可以免费从美国国家地球物理数据中心网站下载。夜间灯光数据有着相同的分辨率，多时相、以系统地方式覆盖着全球。这些特点使得关于它的研究社会经济方面有着特别的优势。 目前，国内外已经有很多学者将夜间灯光数据与社会经济指数之间进行关联研究[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，也有很多学者实现了在关联研究的基础上对社会经济指数进行预测[ 4 ] [ 5 ]。但中国国内各大城市的夜间灯光数据与社会经济指数的关联研究还较缺乏，之前的研究主要集中在国家或者区域这个尺度上，由于夜间灯光数据与社会经济指数关系和地区有关，不同的城市它们之间的关系并不相同，所以国家和区域层面的研究还远远不够，急需要系统、全面地进行夜间灯光数据与中国典型城市的关联研究。 本文以中国的一线城市为例，使用1994~2012年的DMSP/OLS 年度稳定灯光数据，从时间尺度和空间尺度两个方面进行夜间灯光数据国内生产总值GDP和人口的关联研究，建立它们之间的相关模型，提供模型的相关系数，并对模型的相关性和斜率进行了分析。为今后的中国的社会经济状况的评估与分析奠定了基础。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究区域和数据 2.1. 研究区域 自1978年改革开放以来，中国发生了翻天覆地的变化，社会财富急剧增加，人民生活水平也不断提高，国内生产总值从1978年的3624亿元增加到2014年的636，463亿元，增加了175.6倍，居民年平均消费水平从1991年的932元增加到2013年的15632.1元，增加了89倍。城镇人口从1991年的31，230人增加到2014年的74，916人，增加了2.4倍(数据来自中经网数据库)。同时，经济的快速发展也使得中国产生了大量的特大城市，从最初4座一线城市到2013底增加到19个一线城市(北京、上海、广州、深圳、成都、杭州、南京、武汉、天津、西安、重庆、青岛、沈阳、长沙、大连、厦门、无锡、福州、济南)。这些一线城市拥有雄厚的经济基础、深厚的文化积淀以及发达的交通。他们已经成为中国经济的领头军。 2.2. 数据 2.2.1. 社会经济数据 选取全国及一线城市的年度GDP与人口统计数据，包括：全国和一线城市1994~2012年的内生产总值；1994~2012年一线城市市辖区人口数，数据均来自中经网统计数据库 (http://db.cei.gov.cn/page/Default.aspx)。 2.2.2. DMSP/OLS夜间灯光数据 在20世纪70年代，美国发射了军事气象卫星DMSP (Defense Meteorological Satellite Program)携带着OLS (Operational Linescan System)传感器，该传感器拥有两个波段：可见光、近红外波段(VIS)和热红外波段(TIR)，VIS经过光电倍增管进行信号增强，使得它可以探测到微弱的可见光与近红外光，包括：月光下的云层、城镇的灯光、工业基地的光、天然气燃烧的光以及一些短暂的灯光[ 6 ]。 美国国家地球物理数据中心(NGDC)为DMSP卫星数据建立了长期的存档，并发展了一系列流程处理得到DMSP年稳定灯光产品[ 6 ]。该DMSP/OLS无云数据的制作利用了全年DMSP/OLS可获得的所有数据，该数据产品目前已经横跨了21年(1992~2012)，由6颗卫星获得，拥有33幅影像地面分辨率为0.008333 度，在赤道处分辨率接近1km。每幅影像几乎覆盖全球：经度−180至180度，纬度-65至75度。该高质量数据经过了很好的几何纠正，去除了噪声、云层、极光、太阳光以及月光的影响[ 6 ]。目前，该数据可在美国国家地球物理数据中心(http://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html)免费下载，下载的数据为Geotiff格式，共有三种影像类型：无云数据、平均灯光数据、稳定灯光数据[ 6 ]。 本文使用的是稳定灯光数据：数据灰度值范围为0~63，其中0为背景和噪声，1~63为灯光。该数据保留了来自城镇以及天然气燃烧等持久的光，将一些短暂的灯光去除。使得该数据非常有利于进行经济、城镇化等等与人类生活息息相关的研究。为了给夜间灯光数据做预处理，另有三种辅助数据被使用：1) 行政边界线(http://www.gadm.org/)，用来裁剪获取一线城市的夜灯影像；2) MODIS MOD44W水层模板，该数据为Geotiff格式，分辨率为250米，数据中以灰度值0表示陆地，以灰度值1表示水体(http://glcf.umd.edu/data/watermask/)；3) 天然气燃烧区掩膜，天然气燃烧区是因为石油开采区域没有足够的基础设施使得天然气未充分利用而产生的，文中使用的天然气燃烧区域数据可从美国国家地球物理数据中心下载(http://ngdc.noaa.gov/eog/interest/gas_flares_countries_shapefiles.html)。
system: [SYSTEM]

user: 3. 方法 3.1. 数据预处理 3.1.1. 去除水体和天然气燃烧区 DMSP/OLS夜光数据利用MOD44W水层掩膜去除水体，可以减少沿海城市50%的灯光溢出现象，对内陆城市也有一定的减少灯光溢出造成的数据误差的作用[ 7 ]。天然气燃烧区域在DMSP/OLS夜间灯光影像上灰度值非常接近城区，会造成小城区的过度评估，我们的目标是研究与人类活动息息相关的城镇区域，所以天然气燃烧区域的灯光被去除用于提高夜间灯光数据的可靠性[ 7 ]。 3.1.2. 多时相夜间灯光影像校正 本文使用的夜间灯光影像横跨了19年，数据来源于6颗卫星，由于OLS传感器并未做星上校正，不同的卫星配着不同的传感器设置，使得它们的影像存在系统误差，导致不同年的影像不具有可比性。 本文采用了Elvidge的文章[ 8 ]的方法去减少不同夜光影像灯光灰度值的差异性。Elvidge文中的多时相校正方法主要有三步构成： 1) 选出样本区，参考样本区需满足：多年来基本没发展即灰度值变化小且灰度值分布范围要广，文章[ 8 ]发现意大利西西里岛完全符合这个要求，可作为参考样本区。 2) 统计样本区每幅影像的灯光积累值，选取该值最高的影像为参考影像。 3) 将参考影像与其他影像比较得到校正系数，建立二元一次回归方程对其他影像进行校正： (1) 其中 (digital number)为需校正影像纠正前灰度值， 为纠正后需校正影像的DN值。C 0 、C 1 、C 2 为校正系数。 3.1.3. 年内互检校 经过多时相检校后，数据的一致性提高了很多，但是很多年里仍有两幅影像，对于进行与GDP和人口数的关联研究很不方便，所以我们需要合理的将某些年的两幅影像合成一幅影像，本文采取文[ 9 ]中的方法，首先将同年里两幅影像的不稳定灯光(即在两幅影像里不同时为灯光像素)移除，再将两幅影像同一像素上的灰度值求平均值作为新的影像该像素上的灰度值，这样便得到了一幅具有同年两幅影像信息的稳定夜间灯光数据。 3.2. 关联研究 对预处理完的影像进行行政边界切割，切割出19个一线典型城市影像(如图1)。收集各城市社会经济参数，选择灯光像素值总数(SOL)与社会经济参数(包括GDP和人口)进行一线城市的关联研究，此研究分为两部分：时间尺度上的关联研究(单个城市不同时间的夜间灯光值总数与社会经济参数的关系)、空间尺度上的关联研究(同一时间不同城市的夜间灯光值总数与社会经济参数的关系)。 图1. 2012年部分城市夜间灯光影像
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文采用了与人类社会经济活动高度相关的DMSP/OLS多时间序列的稳定夜间灯光数据，使用matlab完成了一系列的数据纠正工作，充分考虑了多时相夜间灯光数据存在的各种问题，使得纠正后的数据更加合理可靠。在进行关联性研究时，结合常用的单时相空间上的相关性研究的同时，考虑到各个城市的差异，加入了单个城市多时相的研究，使研究结果更全面。研究发现人口和GDP与夜间灯光值总数有着很强的相关性，并提供了一线城市各自的拟合线及相关性，发现GDP与灯光拟合线的斜率(单位灯光的增加所对应的GDP增加)与发达程度呈现较强的正相关，而人口与灯光拟合线的斜率(单位灯光的增加所对应的人口增加)与发达程度却没有关系，文章还发现夜间灯光值总数由多种因素综合决定，但不同城市的偏重点不同，如：北京、广州、南京、上海、无锡等城市与GDP更加相关，而长沙、成都等城市却与人口更加相关。这些研究填补了中国在一块的空白，且对今后的进一步研究有着很重要的意义。 目前DMSP/OLS多时相夜间灯光影像与社会经济指数进行关联研究时存在几大问题：水体和天然气燃烧区域的影响；灯光溢出问题(夜间灯光影像有很多微弱的灯光区域实际并没有灯光，而是因为灯光散射等问题造成)；灯光过饱和现象(灯光灰度值大于63的强制为63)；DMSP/OLS影像未做星上校正，多时相影像之间存在系统误差；部分年有两幅卫星影像，不利于与社会经济指数进行关联。 本文已全面考虑了这些问题和目前这些问题的解决方法，但仍有部分问题还有待进一步研究，灯光溢出问题使用去除水体的方式降低了一部分，但是并不能完全解决，目前也并没有方法能完全解决这一问题。灯光的过饱和问题在深圳的研究中非常明显，深圳平均灯光灰度值在50左右，过饱和现象非常严重，所以在进行与人口、GDP的关联研究时，它的相关性非常差。想提高深圳区域的相关性需要很好的解决过饱和问题，不过现有的研究中这一问题的处理方式也并非特别理想。其他问题带来的误差本文已经较合理地剔除。 本文提供了时间尺度、空间尺度上关联研究的所有拟合线及相关性，今后可以进一步使用夜间灯光数据对社会经济指数进行评估。对有着时间延迟以及各种人工误差的统计数据是一个很好的补充。也可以进行多元回归分析，将夜间灯光指数与更多的其他经济指数进行关联研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文基于一种旋涡环缝式雾化器，采用Catia建立实体模型，ICEM对模型进行网格划分，Fluent进行对气流流场的数值模拟计算，研究了气体流过雾化器内部的流动过程以及气流从雾化器环缝喷嘴喷出后的射流流场特性。研究发现气流在雾化器内部的流动存在漩涡，从雾化器环缝喷嘴喷出后，射流呈空心的对顶气锥形态，且存在一个旋度。沿喷射方向，射流流速逐渐减小，射流宽度增加。通过对雾化器流场的计算模拟分析，可以为改进该雾化器雾化性能提供依据。 关键词 :金属溶液，雾化器，射流，数值模拟 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着现代粉末冶金技术的发展和相关新兴产品的产业化，高性能的合金粉末被越来越广泛地应用于金属注射成形、热喷涂、电子表面贴装等领域 [ 1 ] ，这就要求金属粉末必须向着具备微细、高纯度、球形度高、粉末粒度可控、低成本等方面发展 [ 2 ] 。当代材料科学和工程技术研究领域高度关注粉末冶金技术的研究和发展。 雾化法制备粉末适用于多种金属及合金粉末，是制备金属粉末最主要的方法，据统计，当今世界粉末总量的80%是雾化法生产的，其中30%~50%是气雾法制取的 [ 3 ] 。气雾法的过程是用高速气流冲击金属或合金液体，使其破碎成小液滴，随后冷却冷凝成粉末 [ 3 ] 。其关键技术是设计合理的气体喷嘴结构，研究气体和金属液体的耦合作用，使气流的动能更充分地作用于液体表面，以提高雾化效率和金属粉末的质量。 国内外学者对雾化器进行了大量的研究，开发了多种新型雾化器结构 [ 4 ] ，如层流雾化技术、超声紧耦合雾化技术、热气体雾化技术等 [ 5 ] 。主要分为限制式和非限制式。非限制式的雾化器工作时，金属或合金溶液从漏包流出后靠重力自由下落到雾化介质相遇点 [ 6 ] ，制取高质量的微细金属粉末是现阶段雾化工艺的主要目标和发展方向，对于某种旋涡环缝式雾化器，现有技术和实际生产需要之间形成了一定的差距， 因此本文基于此种结构的雾化器，计算模拟了气流流动过程，总结其内部流动和环缝出口射流的流动特点，可以为提高该雾化器雾化性能提供依据。
system: [SYSTEM]

user: 2. 计算模型和方法 本文采用某种典型结构的旋涡环缝式雾化器，其结构透视图如图1所示，内部气流管道用红色高亮显示，从图1截面A处切割雾化器模型，得到截面图如图2。雾化器由四部分拼合而成，空腔是由上中心锥体和下中心锥体组成。雾化器工作状态时，气流的大致流动过程为：气体从两个直管道入口流入雾化器，先后流经一个圆环形管道，四个相对于空腔对称切向布置的斜管道，进入由上下中心椎体构成的环形空腔，在空腔的收缩段被压缩，最后从环状缝隙喷嘴高速喷出。当有高温金属溶液从引流管流出，立即被从喷嘴喷出的高速射流冲击雾化成粉末。雾化器的环状出口缝隙为0.4 mm，气体出口的喷射顶角为30°，入口直管道直径12 mm，流经斜管道直径10 mm。 模型截面A处的网格如图3所示，计算域选择圆柱形，计算域上边界距离模型的环缝喷口上方31 mm，下边界距离模型的环缝喷口下方62 mm，计算域的底面半径为210 mm。气体以25 L/min的总流量从两个直管入口流入雾化器，入口边界条件为质量流量入口，计算域上下边界均为压力出口条件，压强为 图1 雾化器结构透视图 图2. 截面A截面图 图3. 截面A网格 96，700 Pa，计算域侧面为壁面边界条件。用ICEM软件划分三维非结构网格，网格数量为2，087，361，雾化器内部网格加密，为了研究雾化器喷嘴处的射流特性，因此进一步加密雾化器喷嘴附近的网格。 本文暂不考虑金属溶液的加入，研究只充入气体时，雾化器内外的气流流场特点，模拟只有气体的单相流动，而且暂不考虑热传导作用，温度恒定为300 K。本文用定常方法求解雾化器的气流流场，数值计算采用流体力学软件Fluent。气体采用Fluent数据库的理想气体，由于气体密度较小，质量较轻，求解过程中不考虑气体的重力。方程中压力速度耦合方法采用基于SIMPLE的隐式算法，迭代步数为25，000步，本文选用的湍流模型为k-omega两方程的SST格式，其方程为： (1) (2) 其中， 和 分别是k和ω的有效扩散项， 和 分别是由层流速度梯度和ω方程而产生的湍动能， 和 分别是k和ω的发散项， 和 由用户自定义。
system: [SYSTEM]

user: 3. 数值计算结果与分析 3.1. 内部管路流场 计算三维模型所得结果，截取雾化器内管道剖面，即图1所示剖面B处，此剖面处的内部气流流场流线局部放大图(从下往上视角)如图4所示，截面A处气流流场流线及压强局部放大图如图5所示，压力单位为Pa。对比两幅图，观察气流流动过程。 气流从一个直管入口进入后分两股气流，分别沿着环形管道流入最近的两个斜管道。其中，一股气流几乎全部流入与直管平行的斜管道，另一股气流大部分流入与直管垂直的斜管道，一小部分沿着环形管道继续向下流动，最终与另一个入口的气流一起流入下一个斜管道。另一个入口的气流流动特点相同。管道内局部气流拐弯处有漩涡存在，会产生气流能量损失。直管入口处的气流平均速度约为39.4 m/s，斜管出口将要流入空腔处即图4中C截面处的气流平均速度约为23.6 m/s。随后，斜管道中流出的四股气流都大致从切向汇入环形空腔，由于空腔内壁的约束作用，气流先沿空腔内壁做圆周运动，然后在空腔内做逆时针漩涡流动，内部有少量漩涡，最后气流经过空腔的收缩段逐渐加速从环缝喷嘴加速喷出形成射流。 雾化器是将高压气体的动能转化为金属的表面能的换能装置 [ 7 ] ，撞击金属液流的射流动能越大，能 图4. 雾化器内管道剖面处的内部气流流线局部放大图 增加金属液流的破碎程度，雾化后能获得较细的金属粉末 [ 8 ] 。所以要尽可能减小气流在雾化器内部流动时的流动损失。内部管道越多，拐弯越急，能量损失越大 [ 9 ] 。管道内壁的加工粗糙度越大，摩擦阻力越大。因此，可以在环状管道和斜管道连接处通过加工使之平缓过渡或倒角，来减少气流拐弯时漩涡的产生，从而更充分利用气流的动能，保证雾化效果。雾化器加工时尽量使内管道表面光滑。 3.2. 喷嘴外流场 气流从雾化器环缝喷嘴喷出后，呈一空心的对顶气锥 [ 10 ] ，见图6，且存在从下往上看逆时针的旋度，流体介质任意一个微团的运动轨迹是一条空间锥螺旋线，这个旋转强度越高，越有利于雾化 [ 11 ] 。在颈缩处存在一个负压区，颈缩区域即为有效雾化区，颈缩处直径为11 mm。取颈缩处的截面，该处射流流场流线图如图7，可以清晰地看到一个逆时针的漩涡。喷嘴处气流流速较大，静压较小，对周围的空气产生 图5. 截面A处气流流场流线及压强局部放大图 图6. 空心对顶气锥形态示意图 图7. 颈缩处气流流线图 卷吸作用 [ 12 ] ，雾化器上方与下方气流均趋向于与速度高的喷嘴附近的射流汇聚 [ 13 ] ，射流微团与周围气流微团进行质量和动量交换，使射流质量和宽度增加，射流速度沿喷射方向逐渐减小，喷嘴处气流最大流速为247 m∙s −1 ，颈缩处最大流速约为150 m∙s −1 ，到计算边界出口处射流最大速度约为96 m∙s −1 ，射流形态呈向周围扩张的流动场 [ 14 ] [ 15 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 经过对雾化器流场的数值模拟与分析，可以得出如下结论： 1) 气流在雾化器内部的流动存在漩涡，使气流的动能损失，可以通过加工平缓过渡或倒角的方法更充分地利用气流的动能。 2) 气流从雾化器环缝喷嘴喷出后，呈空心的对顶气锥形态，且存在从下往上看逆时针的旋度。 3) 射流流速沿喷射方向逐渐减小，形成向周围扩张的流动场。 通过本文对某型号雾化器流场的计算模拟分析，可以为改进该雾化器雾化性能提供依据。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 广东大峡谷是广东著名的旅游风景区，是省内罕有的地质景观。本文通过野外地质调查和室内综合研究认为大峡谷的形成受中泥盆世沉积环境、燕山期构造-岩浆事件以及新构造时期地壳抬升所制约。峡谷地貌是以石英砂岩系为物质基础，以平缓地层与垂直节理为构造基础，在地壳抬升背景下以流水侵蚀和重力崩塌为营力塑造而成。 关键词 :广东大峡谷，峡谷地貌，成因机制 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 广东大峡谷位于广东省北部，起源于乳源县南端大布镇而后自北东向西南直达英德市石牯塘境内，全长约15 km，范围大致为24˚26'30N~24˚32'30N，113˚39'41″E~114˚21'19E。大峡谷是广东著名的旅游风景区，具有雄、奇、险、秀的独特景观，峡谷崖陡谷深，陡崖峭壁密布，河水沿峡谷陡壁倾泻而下，加之周边地势平坦开阔，更显雄奇壮观(图1)，每年吸引大量旅游观光者。 大峡谷作为罕有的地质景观，其形成发展具有重要的地质意义。长期以来，广东大峡谷的研究局限于旅游开发和地貌描述的研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，而关于大峡谷的成因机制也仅仅是“点到为止”。借助参与“广东1:5万大布公社等四幅区域地质矿产调查”的机会，笔者有幸能够亲临大峡谷，并对大峡谷周边的地质情况进行了调查。为此，笔者基于野外调查事实的基础上对广东大峡谷的形成演化进行探讨，粗鄙之言以期加深对广东大峡谷的地质认识。