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clc;cr=;I=imread('');I1=double(I)/255;%图像为256级灰度图像，对图像进行归一化操作subplot(1,2,1);imshow(I1);xlabel('(a) 原始图像');%显示原始图像disp('原始图像的大小为：');whos('I1')%对图像进行哈达玛变换T=hadamard(8);%产生8*8的哈达玛矩阵htcoe=blkproc(I1,[8 8],'P1*x*P2',T,T);%将图像分割为8*8的子图像进行FFTcoevar=im2col(htcoe,[8 8],'distinct');%降变换系数矩阵重新排列coe=coevar;[y,ind]=sort(coevar);[m,n]=size(coevar);%根据压缩比确定要变0的系数个数
森林资源调查中SPOT5遥感图像处理方法探讨王照利、黄生、张敏中、马胜利（国家林业局西北林业规划设计院，遥感计算中心，西安710048）本文发表于＜陕西林业科技＞2005 摘要： 目前，多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源调查中。本文结合SPOT5遥感数据的特点，根据森林资源调查的需要，从遥感数据的正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的处理和信息提取。探讨性地提出了适应于森林资源调查的SPOT5遥感数据处理方法。 关键词：SPOT5 遥感数据，森林资源调查、数据处理DISCUSSION ON SPOT5 IMAGE DATA PROCESSING FOR FOREST INVENTORYWang Zhaoli, Huangsheng,Zhangminzhong,Ma Shengli(Northwest Institute for Forest Inventory, Planning &Design, Xi’an China 710048)Abstract: Now days, high spatial resolution and multispectral SPOT5 image data are widely applied in forest inventory in China. Based on the characteristics of SPOT5 image and requirements of forest inventory, this paper discusses the processing procedures of ordering image data, ortho-rectification, image bands composition and image data fusion. The complete steps of image processing for forest inventory are words: SPOT5 image data，forest inventory, data processing 前言 卫星遥感影像具有空间宏观性、视角广、多分辨率（光谱和空间）、多时相、周期性、信息量丰富等特点，所以卫星遥感影像既可以提供森林资源的宏观空间分布信息又能提供局部的详细信息以及随时间、空间变化的信息等[1]。目前在林业领域卫星遥感数据被广泛的应用于不同尺度层次的森林资源调查、资源监测、病虫害、火灾监测等方面。2002年5月法国SPOT地球观测卫星系列之5号卫星（即SPOT5星）发射。SPOT5遥感数据的多光谱波段空间分辨率为10米（短波红外空间分辨率为20米），但全色波段空间分辨率达到米。SPOT5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析，在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下，SPOT5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查，可大幅度的森林调查的减少外业工作量、提高工作效率。在我国SPOT5卫星数据已被大量地应用于森林资源调查工作中，尤其，是在森林资源“二类”调查中被作基本的森林资源信息源提取各类信息。针对于将多光谱分辨率和高空间分辨率的SPOT5遥感数据应用于森林资源调查的数据处理技术和方法鲜有报道。本文总结工作实践，结合SPOT5遥感数据的特点，根据森林资源调查的需要，从遥感数据的订购、正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的基本处理方法。 1．SPOT5卫星遥感数据特点 SPOT卫星系统采用线性阵列传感器和推扫式扫描技术，具有旋转式平面镜可以进行倾斜观察获得倾斜图像和立体像对。采用与太阳同步的近极地的椭圆形轨道，轨道高度约832Km，轨道倾角 ，每天绕地球14圈多，重复覆盖周期26天[2]。由于有倾斜观测功能，使重复覆盖周期减少到2-3天。SPOT5卫星载有2台高分辨率几何成像仪（HRG）、1台高分辨率立体成像装置（HRS）和1台宽视域植被探测仪（VGT）。高分辨率几何成像仪的波段选择是总结了多年的研究成果，认为HRG的波段设置（见表1）足以取得辨别作物和植被类型的最佳效果。本文主要探讨HRG高空间分辨率数据的处理。2．SPOT5数据的处理方法和过程 SPOT5数据处理工作流程： 遥感数据的订购 订购数据时，用户需向数据代理商提供购买区域的四个角的大地坐标或者数据的景号（PATH/ROW）。特别应该注意数据订购时间和用户拿到数据之间有时间差，间隔时间长短因用户的要求、天气、卫星重复覆盖周期而异。相对于其他卫星数据，比较有利的一面是SPOT5卫星装置有旋转式平面镜可以进行倾斜观察，用户可向代理商申请红色编程提前得到调查区域的遥感数据，但要支付编程费。对于遥感数据的时相、云量、入射角、阴影量、是否购买高空间分辨率的全色波段等用户根据自己具体的工作需要向代理商提出限制要求。 根据我们对SPOT5遥感数据的使用，对于森林资源调查，北方9，10月份和11月初的遥感影像比较适宜。代理商向用户提供经过处理的不同级别的影像产品，在森林资源调查中建议购买SPOT1A级产品，用户可根据自己的工作需要进行处理，同时也可减少费用。 基础数据准备 大比例尺地形图和高精度DEM是进行SPOT5遥感数据高精度正射校正必需的基础地理数据。建议购买1：10000地形图和1：25000数字高程模型（DEM）。 将1：1万地形图扫描，扫描分辨率设置为300DPI。将扫描好的地形图进行几何精纠正，纠正精度控制在毫米内。从测绘部门购买的1：1万地形图为北京54坐标系3度分带高斯克吕格投影，而1：万DEM为北京54坐标系6度分带投影。在数据准备时，将校正好的1：1万地形图通过换带转换转成和DEM一致的6度分带投影。 对于没有1：1万地形图的地区，建议使用差分GPS接收机采集地面控制点。 几何正射校正 正射校正过程应用了法国SPOT公司发行的GEOIMAGE软件。GEOIMAGE软件有针对SPOT5卫星数据开发的SPOT5物理模型。模型模块自动读取DEM信息。SPOT 物理模型可读取卫星在获取遥感数据的瞬间状态参数，这些参数存贮在数据的头文件中[3]。卫星状态参数包括：卫星成像瞬间的经纬度、高度、倾角等。卫星状态参数能够帮助提高几何校正的精度。 以校正好的1：1万地形图为基准，在影像图上找出和地形图上地物相匹配的明显地物作为地面控制点。在进行正射校正时，应先进行全色波段数据校正，然后以校正好的全色波段数据为基准进行多光谱数据校正。以全色波段数据为基准校正多光谱波段就比较容易校正，且能提高两者的匹配精度。地面控制点应分布均匀，影像的边缘部分布要有控制点分布，同时在不同的高程范围最好都有控制点。地面控制点的数量因地形地貌的复杂程度而定，根据我们的经验，一景60KmX60Km的SPOT5数据，一般地势平缓的地区20个左右控制点即可达到满意的结果，在高山区25个左右控制点就可使正射校正精度满足要求。重采样方法采用双线性内插法。 辐射校正 用户购买的SPOT5的各级数据，数据提供商已经根据卫星的记录参数对遥感数据做了辐射校正，即消除了传感器自身引起的、大气辐射引起的辐射噪声。若果影像存在薄雾或地形高差较大引起的辐射误差情况，用户应进一步进行辐射校正处理。薄雾的简单消除原理是基于近红外波段不受大气辐射影响，清澈的水体或死阴影区的数值应为零。从各波段数据中减去近红外波段的水体或阴影的不为零值。地形起伏引起的辐射误差校正公式: f (x,y)=g(x,y)/cosa，g(x,y)为坡度为a的倾斜面上的地物影像；f (x,y)为校正后的影像。由于坡度因子参与校正所以需要DEM支持。 波段组合 根据SPOT5数据波谱特征（表1），各波段分别记录反映了植被的不同特征方面：B4（SWIR）短波红外反映植物和土壤的含水量，利于植被水分状况和长势分析；B3（NIR）近红外波段对植被类别、密度、生长力、病虫害等的变化敏感；B2（RED）红光波段对植被的覆盖度、植被的生长状况敏感；B1（VIS）可见光波段对植物的叶绿素和叶绿素浓度敏感。经过比较分析和实际应用发现SPOT5的B3、B4、B2波段组合对植被类型的识别要优于B3、B2和B1的组合。但由于B4波段的空间分辨率为20米，使B342组合对植被空间几何细节表达没有B321组合清晰，例如林缘界线信息表达方面B321要优于B342。 影像数据融合 对于购买有高空间分辨率全色波段数据的用户，进行数据融合是必不可少的。影像数据融合能够综合不同波段、不同空间分辨率数据（层）的特征，融合后的数据具有更丰富、更可靠的信息[4]。 根据影像数据融合的水平阶段，影像融合分为：像元级、特征级和决策级三个层次。为了最大限度的从SPOT5遥感数据中提取森林植被信息，应进行像元级的数据融合，将米的全色波段和10米多光谱数据进行融合。融合得到的新数据既具有全色波段数据的高空间分辨率特征又具有多光谱特征。像元级数据融合的方法多种多样，根据数据融合的目的，即最大限度的突显森林植被信息，应选取B4、B3、B2和PAN波段，根据我们的试验Brovey 融合算法方法比较理想：遥感影像地图 将融合好的数据按Rfused、Gfused、Bfused组合，叠加上行政界线、公里格网、坐标、比例尺等辅助信息，按1：1万地形图分幅生成1：1万纸质图作为外业手图。 3. 结果和讨论 几何精度 利用SPOT5物理模型，采用1：1万地形图和万DEM ，经过正射校正处理，可使影像的几何精度控制在2个像元内（<10米）,达到1：1万制图标准要求。为以遥感影像为基础信息源提取林分调查因子、区划林班界线生成大比例尺的林相图、森林分布图提供了几何精度保障。 波段选择 对于没有全色波段的情况，SPOT5数据的B342组合有利于森林植被类型的识别。在应用遥感技术进行森林资源调查区划中，林分类型信息提取是最为重要的环节，所以B342波段组合是小班区划和外业手图的最佳组合。 融合效果 融合数据技术使SPOT5遥感影像既具有全色波段的高空间分辨率又拥有多光谱数据的光谱分辨率，丰富了遥感影像的信息量。采用Brovey算法使SPOT5遥感影像从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性，提高了小班因子正判率和林分小班的区划精度。 参考文献 1．周成虎，杨晓梅，骆剑承等.《遥感影像地学理解与分析》，科学出版社，北京，2001，3-4. 2．赵英时.《遥感应用分析原理与方法》，科学出版社，北京， 3．北京视宝卫星图像有限公司.《专业制图工作室GEOIMAGE用户指南》，2004，68-70. 4．Christine Pohl. Geometric Aspects of Multisensor Image Fusion for Topographic Map Updating in The Humid Tropics, ITC Publication, 1996,世纪遥感与GIS的发展 来源： 李德仁 时间： 2005-08-11-23:09 浏览次数: 79 21世纪遥感与GIS的发展李德仁 （武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉市珞瑜路129号，430079）摘要：在20世纪，人类的一大进步是实现了太空对地观测，即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测，并将所得到的数据和信息存储在计算机网络上，为人类社会的可持续发展服务。在短短的30年中，遥感和GIS作为一个边缘交叉学科已发展成为一门科学、技术和经济实体。本文深入地论述了21世纪中遥感的6大发展趋势和GIS的5个发展特征。 关键词：发展趋势；航空航天遥感；地理信息系统；对地观测 中图法分类号：P208； 随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展，人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想，并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通，为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。在20世纪后半叶，遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术，迅速地成长起来。 1 遥感技术的主要发展趋势 航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多（多平台、多传感器、多角度）和三高（高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率） 从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一，短短几十年，遥感数据获取手段迅猛发展。遥感平台有地球同步轨道卫星（35000km）、太阳同步卫星（600—1000km）、太空飞船（200—300km）、航天飞机（240—350km）、探空火箭（200—1000km），并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等；传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等，它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像，EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。 卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m，进一步提高到Quckbird（快鸟）的，高光谱分辨率已达到5—6nm，500—600个波段。在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星，具有220个波段，EOS AM-1（Terra）和EOS PM-1（Aqua）卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展，通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座，以及传感器的大角度倾斜，可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。由于具有全天候、全天时的特点，以及用INSAR和D-INSAR，特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性，SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。例如，美国宇航局的长远计划是要发射一系列太阳同步和地球同步的长波SAR,美国国防部则要发射一系列短波SAR，实现干涉重访问间隔为8d、3d和1d，空间分辨率分别为20m、5m和2m。我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。“十五”期间，我国将全方位地推进遥感数据获取的手段，形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。 航空航天遥感对地定位趋向于不依赖地面控制 确定影像目标的实地位置（三维坐标），解决影像目标在哪儿（Where）是摄影测量与遥感的主要任务之一。在已成功用于生产的全自动化GPS空中三角测量的基础上，利用DGPS和INS惯性导航系统的组合，可形成航空/航天影像传感器的位置与姿态的自动测量和稳定装置（POS），从而可实现定点摄影成像和无地面控制的高精度对地直接定位。在航空摄影条件下的精度可达到dm级，在卫星遥感的条件下，其精度可达到m级。该技术的推广应用，将改变目前摄影测量和遥感的作业流程，从而实现实时测图和实时数据库更新。若与高精度激光扫描仪集成，可实现实时三维测量（LIDAR），自动生成数字表面模型（DSM），并可推算出数字高程模型（DEM）。 美国NASA在1994年和1997年两次将航天激光测高仪（SLA）安装在航天飞机上，企图建立基于SLA的全球控制点数据库，激光点大小为100m，间隔为750m，每秒10个脉冲；随后又提出了地学激光测高系统（GLAS）计划，已于2002年12月19日将该卫星IICESat（cloud and land elevation satellite）发射上天。该卫星装有激光测距系统、GPS接收机和恒星跟踪姿态测定系统。GLAS发射近红外光（1064nm）和可见绿光（532nm）的短脉冲（4ns）。激光脉冲频率为40次/s，激光点大小实地为70m，间隔为170m，其高程精度要明显高于SRTM，可望达到m级。他们的下一步计划是要在2015年之前使星载LIDAR的激光测高精度达到dm和cm级。 法国利用设在全球的54个站点向卫星发射信号，通过测定多普勒频移，以精确解求卫星的空间坐标，具有极高的精度。测定距地球1300km的Topex/Poseidon卫星的高度，精度达到±3cm。用来测定SPOT 4卫星的轨道，3个坐标方向达到±5cm精度，对于SPOT 5和Envisat，可望达到±1m精度。若忽略SPOT 5传感器的角元素，直接进行无地面控制的正射像片制作，精度可达到±15m，完全可以满足国家安全和西部开发的需求。 摄影测量与遥感数据的计算机处理更趋向自动化和智能化 从影像数据中自动提取地物目标，解决它的属性和语义（What）是摄影测量与遥感的另一大任务。在已取得影像匹配成果的基础上，影像目标的自动识别技术主要集中在影像融合技术，基于统计和基于结构的目标识别与分类，处理的对象既包括高分辨率影像，也更加注重高光谱影像。随着遥感数据量的增大，数据融合和信息融合技术逐渐成熟。压缩倍率高、速度快的影像数据压缩方法也已商业化。我国学者在这些方面取得了不少可喜的成果。 利用多时像影像数据自动发现地表覆盖的变化趋向实时化 利用遥感影像自动进行变化监测（What change）关系到我国的经济建设和国防建设。过去人工方法投入大，周期长。随着各类空间数据库的建立和大量新的影像数据源的出现，实时自动化监测已成为研究的一个热点。 自动变化监测研究包括利用新旧影像（DOM）的对比、新影像与旧数字地图（DLS）的对比来自动发现变化和更新数据库。目前的变化监测是先将新影像与旧影像（或数字地图）进行配准，然后再提取变化目标，这在精度、速度与自动化处理方面都有不足之处。笔者提出了把配准与变化监测同步的整体处理[1]。最理想的方法是将影像目标三维重建与变化监测一起进行，实现三维变化监测和自动更新。进一步的发展则是利用智能传感器，将数据处理在轨完成，发送回来的直接为信息，而不一定为影像数据。 摄影测量与遥感在构建“数字地球”、“数字中国”、“数字省市”和“数字文化遗产”中正在发挥愈来愈大的作用 “数字地球”概念是在全球信息化浪潮推进下形成的。1999年12月在北京成功地召开了第一届国际“数字地球”大会后，我国正积极推进“数字中国”和“数字省市”的建设，2001年国家测绘局完成了构建“数字中国”地理空间基础框架的总体战略研究。在已完成1∶100万和1∶25万全国空间数据库的基础上，2001年全国各省市测绘局开始1∶5万空间数据库的建库工作。在这个数据量达11TB的巨型数据库中，摄影测量与遥感将用来建设DOM（数字正射影像）、DEM（数字高程模型）、DLG（数字线划图）和CP（控制点数据库）。如果要建立全国1m分辨率影像数据库，其数据量将达到60TB。如果整个“数字地球”均达到1m分辨率，其数据量之大可想而知。本世纪内可望建成这一分辨率的数字地球。 “数字文化遗产”是目前联合国和许多国家关心的一个问题，涉及到近景成像、计算机视觉和虚拟现实技术。在近景成像和近景三位量测方面，有室内各种三维激光扫描与成像仪器，还可以直接由视频摄像机的系列图像获取目标场三维重建信息。它们所获取的数据经过计算机自动处理后，可以在虚拟现实技术支持下形成文化遗迹的三维仿真，而且可以按照时间序列，将历史文化在时间隧道中再现，对文化遗产保护、复原与研究具有重要意义。 全定量化遥感方法将走向实用 从遥感科学的本质讲，通过对地球表层（包括岩石圈、水圈、大气圈和生物圈4大圈层）的遥感，其目的是为了获得有关地物目标的几何与物理特性，所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。几何方程式是有显式表示的数学方程，而物理方程一直是隐式。目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演，而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。但随着对成像机理、地物波谱反射特征、大气模型、气溶胶的研究深入和数据积累，多角度、多传感器、高光谱及雷达卫星遥感技术的成熟，相信在21世纪，估计几何与物理方程式的全定量化遥感方法将逐步由理论研究走向实用化，遥感基础理论研究将迈上新的台阶。只有实现了遥感定量化，才可能真正实现自动化和实时化。 2 GIS技术的主要发展趋势 空间数据库趋向图形、影像和DEM三库一体化和面向对象[2] GIS发展曾经历过栅格、矢量两个不同数据结构发展阶段，目前随着高分辨率卫星遥感数据的飞快增长和数字地球、数码城市的需求，形成了面向对象的数据模型和三库（图形矢量库、影像栅格库和DEM格网库）一体化的数据结构。这样的数据库结构使GIS的发展更加趋向自然化、逼真化，更加贴近用户。以面向应用的GIS软件为前台，以大型关系数据库（Oracle 8i,9i等)为后台数据库管理，成为当前GIS技术的主流趋势。 空间数据表达趋向多比例尺、多尺度、动态多位和实时三维可视化 在传统的GIS中，空间数据是以二维形式存储并挂接相应的属性数据。目前，空间数据表达的趋势是基于金字塔和LOD（level of detail）技术的多比例尺空间数据库，在不同尺度表示时可自动显示出相应比例尺或相应分辨率的数据，多比例尺数据集的跨度要比传统地图的比例尺大，在显示不同比例尺数据时，可采用LOD或地图综合技术。真三维GIS的空间数据要存储三维坐标。动态GIS在土地变更调查、土地覆盖变化监测中已有较好的应用，真四维的时空GIS将有望从理论研究转入实用阶段。基于三库一体化的时空3D可视化技术发展势头迅猛，已能再PC机上实现GIS环境下的三维建筑物室外室内漫游、信息查询、空间分析、剖面分析和阴影分析等，基于虚拟现实技术的真三维GIS将使人们在现实空间外，可以同时拥有一个Cyber空间。 空间分析和辅助决策智能化需要利用数据挖掘方法从空间数据库和属性数据库中发现更多的有用知识 GIS是以应用导向的空间信息技术，空间分析与辅助决策支持是GIS的高水平应用，它需要基于知识的智能系统。知识的获取是专家系统中最困难的任务。随着各种类型数据库的建立，从数据库中挖掘知识成为当今计算机界一个非常引人注目的课题。从GIS空间数据库中发现的知识可以有效的支持遥感图像解译，以解决“同物异谱”和“同谱异物”的问题。反过来，从属性数据库中挖掘的知识又具有优化资源配置等一些列空间分析的功能[3]。尽管数据挖掘和知识发现这一命题仍处于理论研究阶段，但随着数据库的快速增大和对数据挖掘工具的深入研究，其应用前景是不可估量的。 通过Web服务器和WAP服务器的互联网和移动GIS将推进联邦数据库和互操作的研究及地学信息服务事业 随着计算机通讯网络（包括有线和无线网）的大容量和高速化，GIS已成为在网络上的分布式异构系统。许多不同单位、不同组织维护管理的既独立又互联互用的联邦数据库，将可提供全社会各行各业的应用需要。因此，联邦数据库和互操作（federal databases & interoperability）问题成为当前国际GIS联合研究的一个热点。互操作意味着数据库中数据的直接共享，GIS规律功能模块的互操作与共享，以及多点之间的相同工作，这方面的研究已显示出明显的成效。未来的GIS用户将可能在网络上缴纳为其需要所选用数据和软件功能模块的使用费，而不必购买这个数据库和整套的GIS软硬件，这些成果产生的直接效果是GIS应用将走向地学信息服务。 目前已兴起的LBS和MLS，即基于位置的服务和移动定位服务，突出地反映了这种变化趋势。它引起的革命性变化使GIS将走出研究院所和政府机关，成为全社会人人具备的信息服务工具。我国目前已有2亿个手机用户，若每人每月为MLS支付10元费用，全国一年的产值将达到240亿。可以预测在不久的将来，地学信息将能随时随地为任何人和任何事情进行4A服务（geo-in-formation for anyone and anything at anywhere and anytime）。 地理信息科学的研究有望在本世纪形成较完整的理论框架体系 笔者曾扼要地叙述了地球空间信息科学的7大理论问题[4]：（1）地球空间信息的基准，包括几何基准、物理基准和时间基准；（2）地球空间信息标准，包括空间数据采集、存储与交换标准、空间数据精度与质量标准、空间信息的分类与代码标准、空间信息的安全、保密及技术服务标准以及元数据标准等；（3）地球空间信息的时空变化理论，包括时空变化发现的方法和对时空变化特征的和规律的研究；（4）地球空间信息的认知，主要通过各目标各要素的位置、结构形态、相互关联等从静态上的形态分析、发生上的成因分析、动态上的过程分析、演化上的力学分析以及时态上的演化分析达到对地球空间的客观认知；（5）地球空间信息的不确定性，包括类型的不确定性、空间位置的不确定性、空间关系的不确定性、逻辑的不一致性和信息的不完备性；（6）地球空间信息的解译与反演，包括定性解译和定量反演，贯穿在信息获取、信息处理和认知过程中；（7）地球空间信息的表达与可视化，涉及到空间数据库多分辨率表示、数字地图自动综合、图形可视化、动态仿真和虚拟现实等。目前，这些方面的研究对建立完备的理论尚嫌不足，需要在今后加强这方面的基础研究。 关于遥感与GIS的集成，涉及到GPS和通信技术的集成，本文未作具体讨论，其具体内容可参见文献[4—6]。 3 结语 遥感与GIS在20世纪出现，在21世纪不仅将形成自身的理论体系和技术体系，而且将形成天地一体化的空间信息服务产业，为国民经济建设、国家安全、社会可持续发展和提高人民生活质量做出愈来愈大的贡献。 参考文献： [1] Li D R, Sui H G. Automatic Change Detection of Geospatial Data from Imagery. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2002,34(II):245—251 [2] 龚健雅. 地理信息系统基础. 北京：科学出版社，2001 [3] 邸凯昌. 空间数据发掘与知识发现（第一版）. 武汉：武汉大学出版社，2000. 182 [4] 李德仁，关泽群. 空间信息系统的集成与实现（第一版）. 武汉：武汉测绘科技大学出版社，2000. 244 [5] 李德仁，李清泉. 论地球空间信息技术与通信技术的集成. 武汉大学学报（信息科学版），2001，26（1）：1—7 [6] 李德
细粒度的视觉识别具有挑战性，因为它高度依赖于各种语义部分的建模和细粒度的特征学习。基于双线性池的模型已被证明在细粒度识别方面是有效的，而以前的大多数方法忽略了层间部分特征交互和细粒度特征学习是相互关联、相互促进的这一事实。在本文中，我们提出了一个新的模型来解决这些问题。首先，提出了一种跨层的双线性池化方法来捕获层间零件特征关系，与其他基于双线性池化的方法相比，具有更好的性能。其次，我们提出了一个新的层次双线性池架构，整合多个跨层的双线性特征，以增强其表示能力。我们的公式是直观的，有效的，并取得了最先进的结果，在广泛使用的细粒度识别数据集。
细粒度分类中利用局部特征的方法有较大局限性。 因此，使用图像级标签的分类方法。例如，Simon和Rodner[26]提出了一个星座模型，利用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)来寻找神经激活模式的星座。Zhang等人[36]提出了一种自动细粒度图像分类方法，该方法结合了深度卷积滤波器来进行与部件相关的选择和描述。这些模型将CNN作为局部检测器，在细粒度识别方面取得了很大的改进。 与基于部件的方法不同，我们将不同卷积层的激活视为对不同部件属性的响应，而不是显式地对目标部件进行定位，而是利用跨层双线性池来捕获部件属性的层间交互，这被证明对细粒度识别非常有用。
也有研究[3,6,17,12]引入双线性池化框架对对象局部进行建模。虽然已经报告了一些有希望的结果，但进一步的改进还存在以下局限性。 首先，现有的基于双线性池的模型大多只将最后一个卷积层的激活作为图像的表示，不足以描述对象的各个语义部分。其次，忽略了中间的卷积活动，导致细粒度分类的判别信息丢失，而这些信息对于细粒度的视觉识别具有重要意义。
众所周知，CNNs在传播过程中存在信息丢失。 为了最大限度地减少对细粒度识别有用的信息损失，我们提出了一种新的层次双线性池结构来集成多个跨层的双线性特征，以增强其表示能力。为了充分利用中间卷积层的激活，在最终分类之前将所有跨层双线性特征连接起来。 注意，不同卷积层的特征是互补的，它们有助于鉴别特征学习。因此，该网络从层间特征交互和细粒度特征学习的相互增强中获益。我们的贡献总结如下： 1.我们开发了一种简单但有效的跨层双线性池技术，该技术同时支持层间特性交互和以相互增强的方式学习细粒度表示。 2.提出了一种基于跨层双线性池的分层双线性池框架，将多个跨层双线性模块集成在一起，从中间卷积层获取互补信息，从而提高性能。 3.我们对三个具有挑战性的数据集(幼鸟、斯坦福汽车、fgvc飞机)进行了综合实验，结果证明了我们方法的优越性
本文的其余部分组织如下。第二部分是对相关工作的回顾。第3节介绍了提出的方法。第4节提供了实验和结果分析，第5节给出了结论。
在接下来的文章中，我们将从与我们工作相关的两个有趣的角度简要回顾一下之前的工作，包括CNNs中的细粒度特征学习和特征融合。
1.为了更好地对细粒度类别的细微差异进行建模，Lin等人[17]提出了一种双线性结构，通过两个独立的CNNs来聚合成对的特征，该结构采用特征向量的外积来产生一个非常高维的二次展开特征。 等人利用张量勾画出[23]来近似二阶统计量并降低特征维数。 等人对协方差矩阵采用低秩近似，进一步降低了计算复杂度。 等人通过迭代地将张量草图压缩应用到特征上来聚合高阶统计量。 5.[22]的工作以双线性卷积神经网络为基线模型，采用集成学习的方法进行加权。 6.在[16]中，提出了矩阵平方根归一化，并证明了它是对现有归一化的补充。
但是，这些方法只考虑了单个卷积层的特征，不足以捕捉对象的各种判别部分，也不足以模拟子类别间的细微差别。我们提出的方法通过将层间特征交互和细粒度特征学习以一种相互增强的方式结合起来，克服了这一局限性，因而更加有效。
【3，7，19，33】研究CNN中不同卷积层的特征图有效性。 作者将每个卷积层作为不用对象部分的属性提取器，并以直观有效的方式对他们直降的交互进行建模。
在本节中，我们建立了一个层次双线性模型来克服上述限制。在提出我们的层次双线性模型之前，我们首先在节中介绍了用于细粒度图像识别的分解双线性池的一般公式。在此基础上，我们在节中提出了一种跨层的双线性池技术，联合学习不同卷积层的激活，捕获信息的跨层交互，从而获得更好的表示能力。最后，我们的层次双线性模型结合多个跨层双线性模块生成更精细的部分描述，以便更好地细粒度识别。
分解双线性池已被应用于视觉问题回答任务，Kim等人[11]提出了使用哈达玛乘积分解双线性池的多模态学习的有效注意机制。本文介绍了用于细粒度图像识别的分解双线性池技术的基本公式。假设一个图像I被CNN过滤了卷积层的输出特征图为X Rh w c，高h，宽w，通道c，我们将X上空间位置的c维描述符表示为X = [x1, x2，···，xc]T。
其中，Wi 为投影矩阵，Zi为双线性模型的输出。我们需要学习W = [W1,W2，···，Wo] ，得到一个o维输出z，根据[24]中的矩阵分解，Eq.(1)中的投影矩阵Wi可以分解成两个单秩向量
where Ui ∈ Rc and Vi ∈ Rc. Thus the output feature z ∈ Ro is given by
其中U Rc d和V Rc d是投影矩阵，P Rd o是类化矩阵，o是哈达玛积，d是决定节理嵌入维数的超参数。
细粒度的子类别往往具有相似的外观，只能通过局部属性的细微差异来区分，例如鸟类的颜色、形状或喙长。双线性池是一种重要的细粒度识别技术。然而，大多数双线性模型只关注于从单个卷积层学习特征，而完全忽略了信息的跨层交互作用。 单个卷积层的激活是不完全的，因为每个对象部分都有多个属性，这些属性对于区分子类别至关重要 。 实际上在大多数情况下，我们需要同时考虑零件特征的多因素来确定给定图像的类别。因此， 为了捕获更细粒度的部分特征，我们开发了一个跨层的双线性池方法，该方法将CNN中的每个卷积层视为部分属性提取器。 然后将不同卷积层的特征通过元素乘的方式进行集成，建立部分属性的层间交互模型。根据公式(3)可以改写为：
节提出的跨层双线性池是直观有效的，在不增加训练参数的情况下，其表示能力优于传统的双线性池模型。这启发我们，利用不同卷积层之间的层间特征相互作用，有利于捕获细粒度亚层之间的鉴别部分属性。因此，我们扩展了跨层的双线性池来集成更多的中间卷积层，进一步增强了特征的表示速度。在这一节， 我们提出一个广义的分层双线性模型，通过层叠多个跨层的双线性池模块来合并更多的卷积层特性。 具体地，我们将跨层的双线性池模块划分为交互阶段和分类阶段，公式如下：
其中P为分类矩阵，U, V, S，…为卷积层特征向量x, y, z的投影矩阵，…分别。HBP框架的总体流程图如图1所示。
在本节中，我们将评估HBP模型在细粒度记录方面的性能。第节首先介绍了HBP的数据集和实现细节。在第节中进行了模型配置研究，以调查每个组件的有效性。与最新方法的比较载于第节。最后，在节中，定性可视化被用来直观地解释我们的模型。
数据集：cub200-2011【30】，StandFordcars【15】，FGVC-Aircraft【21】
实验：使用ImageNet分类数据集预训练的VGG-16基线模型评估HBP，删除最后三个全连接层，也可以应用到Inception和ResNet中，输入图像大小448。我们的数据扩充遵循常用的做法，即训练时采用随机抽样(从512 S中裁剪448 448，其中S为最大的图像边)和水平翻转，推理时只进行中心裁剪。我们先通过logistic回归对分类器进行训练，然后使用批量为16，动量为，权值衰减为5 10 4，学习率为10 3的随机梯度下降法对整个网络进行微调，并定期进行的退火。
跨层双线性池(CBP)有一个用户定义的投影维d。为了研究d的影响并验证所提框架的有效性，我们在cub200 -2011[30]数据集上进行了大量的实验，结果如图2所示。注意，我们利用FBP中的relu5 3、CBP中的relu5 2和relu5 3、HBP中的relu5 1、relu5 2和relu5 3得到了图2中的结果，我们还提供了以下图层选择的定量实验。在VGG-16[27]中，我们主要关注relu5 1、relu5 2和relu5 3，因为它们比较浅的层包含更多的部分语义信息。在图2中，我们将CBP的性能与一般分解的双线性池模型(即FBP)进行了比较。在此基础上，我们进一步探索了多层结合的HBP方法。最后，我们分析了超参数d的影响因素。从图2中我们可以得出以下重要结论： 首先，在相同的d下，我们的CBP明显优于FBP，这说明特征的层间相互作用可以增强识别能力。 其次，HBP进一步优于CBP，证明了中间卷积层激活对细粒度识别的有效性。这可以通过CNNs在传播过程中存在信息丢失来解释，因此在中间卷积层中可能丢失对细粒度识别至关重要的鉴别特征。与CBP相比，我们的HBP将更多的中间卷积层的特征相互作用考虑在内，因此具有更强的鲁棒性，因为HBP表现出了最好的性能。在接下来的实验中，HBP被用来与其他最先进的方法进行比较。 第三，当d从512到8192变化时，增加d可以提高所有模型的精度，HBP被d = 8192饱和。因此，d = 8192
然后，我们在cub200 -2011[30]数据集上提供定量实验来分析层的影响因素。表2的精度是在相同的嵌入维数下得到的(d = 8192)。我们考虑了CBP和HBP的不同层的组合。结果表明，该框架的性能增益主要来自层间交互和多层组合。由于HBP-3已经表现出了最好的性能，因此我们在节的所有实验中都使用了relu5 1、relu5 2和relu5 3。
我们也比较了我们的跨层集成与基于超列[3]的有限元融合。为了进行公平的比较，我们将超列重新实现为relu5 3和relu5 2的特征连接，然后在相同的实验设置下进行分解双线性池(记作HyperBP)。从表3可以看出，我们的CBP得到的结果略好于拥有近1/2 pa- rameter的HyperBP，这再次表明我们的集成框架在捕获层间特征关系方面更有效。这并不奇怪，因为我们的CBP在某种程度上与人类的感知是一致的。与HyperBP算法相反，当对更多的卷积层激活[3]进行积分时，得到的结果更差，我们的HBP算法能够捕获中间卷积层中的互补信息，在识别精度上有明显的提高。
结果cub- 200 - 2011。CUB数据集提供了边界框和鸟类部分的地面真相注释。我们使用的唯一监督信息是图像级类标签。cub200 -2011的分类精度如表4所示。表按行分为三部分:第一部分总结了基于注释的方法(使用对象包围框或部分注释);第二种是无监督的基于零件的方法;最后给出了基于池的方法的结果。
从表4的结果中，我们可以看到PN-CNN[2]使用了人类定义的边界框和地面真实部分的强大超视觉。SPDA- CNN[35]使用ground truth parts, B-CNN[17]使用具有非常高维特征表示(250K维)的边界框。与PN- CNN[2]、SPDA-CNN[35]和B-CNN[17]相比，即使不考虑bbox和部分干扰，所提出的HBP(relu5 3 + relu5 2 + relu5 1)也能取得较好的效果，证明了我们模型的有效性。与STN[9],使用更强的初始网络作为基准模型,得到一个相对ac -助理牧师的身份获得的家庭血压(relu5 3 + relu5 2 + relu5 1)。我们甚至超越RA-CNN[5]和MA-CNN[37],最近提议最先进的无监督部分原因的方法,相对精度,分别为和。与基于pool的B-CNN[17]、CBP[6]、LRBP[12]基线相比，我们主要受益的是较好的结果特征的层间交互和多层的集成。我们还超过了BoostCNN[22]，它可以增强在多个尺度上训练的多个双线性网络。虽然HIHCA[3]提出了类似于用于细粒度识别的特征交互模型的思想，但是由于层间特征交互和鉴别特征学习的相互增强框架，我们的模型可以达到更高的精度。注意，HBP(relu5 3+relu5 2+relu5 1)表现优于CBP(relu5 3+relu5 2)和FBP(relu5 3)，说明我们的模型能够捕捉到各层之间的互补信息。
斯坦福汽车的结果。Stanford Cars的分类精度如表5所示。不同的汽车零部件是有区别的、互补的，因此在这里，客体和零部件的国产化可能起着重要的作用。虽然我们的HBP没有显式的零件检测，但是在目前最先进的检测方法中，我们的检测结果是最好的。基于层间特征交互学习，我们甚至比PA-CNN[13]提高了的相对精度，这是使用人工定义的边界框。与无监督的基于零件的方法相比，我们可以观察到明显的改善。我们的HBP也优于基于池的方法BoostCNN[22]和KP[4]。
结果FGVC-Aircraft。由于细微的差异，不同的飞机模型很难被识别，例如，可以通过计算模型中的窗口数来区分它们。表6总结了fgvc飞机的分类精度。尽管如此，我们的模型仍然达到了最高水平所有方法中分类精度最高。与基于注释的MDTP[32]方法、基于部分学习的MA-CNN[37]方法和基于池的BoostCNN[22]方法相比，我们可以观察到稳定的改进，这突出了所提出的HBP模型的有效性和鲁棒性。
为了更好地理解我们的模型，我们在不同的数据集上可视化微调网络中不同层的模型响应。我们通过计算特征激活的平均幅度来得到激活图通道。在图3中，我们从三个不同的数据集中随机选取了一些图像，并将其可视化。 所有的可视化结果都表明，所提出的模型能够识别杂乱的背景，并倾向于在高度特定的场景中强烈地激活。项目1、项目2、项目3中突出的激活区域与幼仔头部、翅膀、胸部等语义部分密切相关;汽车前保险杠、车轮和车灯;飞机座舱、尾翼稳定装置和发动机。这些部分是区分类别的关键。更重要的是，我们的模型与人类感知高度一致，在感知场景或物体时解决细节问题。从图3可以看出，反褶积层(relu5 1, relu5 2, relu5 3)提供了目标对象的粗略定位。在此基础上，投影层(project5 1、project5 2、project5 3)进一步确定物体的本质部分，通过连续的交互和不同部分特征的整合来区分其类别。过程符合人类感知的而且性质[20]受完形格言:整个前部分,它还提供了一个直观的解释为什么我们的框架模型的分类不明确的部分检测和地方差异。
本文提出了一种分层的双线性池化方法，将层间交互和鉴别特征学习相结合，实现了多层特征的细粒度融合。提出的网络不需要边界框/部件注释，可以端到端的训练。在鸟类、汽车和飞机上的大量实验证明了我们的框架的有效性。未来，我们将在两个方向展开拓展研究。，如何有效地融合更多的层特性来获得多尺度的零件表示，以及如何合并有效的零件本地化方法来学习更好的细粒度表示。
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有，学校就是教人家怎么看图纸，其他的全部都是到了工地师父教的，经验是慢慢的一步一个脚印磨出来的！建筑主要学的是技术，经验学不来，只能一步步磨！
袁隆平（1929年8月13日－2021年5月22日），江西德安人，杂交水稻育种专家、于1960－70年代对杂交水稻品种的研究，令中国大陆和世界各地的粮产增加，被誉为“杂交水稻之父”。
主要事迹：
1964年首先提出培育“不育系、保持系、恢复系”三系法利用水稻杂种优势的设想并进行科学实验。
1970年，与其助手李必湖和冯克珊在海南发现一株花粉败育的雄性不育野生稻，成为突破“三系”配套的关键。
1972年育成中国第一个大面积应用的水稻雄性不育系“二九南一号A”和相应的保持系“二九南一号B”，次年育成了第一个大面积推广的强优组合“南优二号”，并研究出整套制种技术。
1986年提出杂交水稻育种分为“三系法品种间杂种优势利用、两系法亚种间杂种优势利用到一系法远缘杂种优势利用”的战略设想。
人物评价
袁隆平从事杂交水稻研究已经半个世纪了，不畏艰难，甘于奉献，呕心沥血，苦苦追求，为解决中国人的吃饭问题做出了重大贡献。先生的杰出成就不仅属于中国，而且影响世界。
袁隆平院士是中国杂交水稻事业的开创者，是当代神农。50多年来，始终在农业科研第一线辛勤耕耘、不懈探索，为人类运用科技手段战胜饥饿带来绿色的希望和金色的收获。不仅为解决中国人民的温饱和保障国家粮食安全做出了贡献，更为世界和平和社会进步树立了丰碑。
袁隆平（1929年8月13日－2021年5月22日），江西德安人，杂交水稻育种专家、于1960－70年代对杂交水稻品种的研究，令中国大陆和世界各地的粮产增加，被誉为“杂交水稻之父”。
主要贡献
1、袁隆平在中国率先开展水稻杂种优势利用研究。在他撰写的第一篇论文《水稻的雄性不孕性》中，提出了：“要想利用水稻杂种优势，首推利用雄性不孕性”。他的理论与研究实践是对经典遗传学理论的挑战，否定了水稻等“自花授粉作物没有杂种优势”的传统观点，极大地丰富了作物遗传育种的理论和技术。
2、袁隆平解决了三系法杂交稻研究中的三大难题。一是提出用“野生稻与栽培稻进行远缘杂交”的技术方案，终于找到了培育雄性不育系的有效途径，于1973年实现了不育系、保持系和恢复系的“三系”配套。
二是育成强优势的杂交水稻“南优2号”等一批组合，并在生产上大面积应用，成为世界上第一位成功利用水稻杂种优势的科学家。
三是突破了制种关，过去的研究认为，水稻异交率仅，杂种一代种子产量极低，离生产要求相距甚远；国际水稻所1971年开始研究，1973年放弃，原因也就是当时在该所没有人相信可以解决制种难题。而袁隆平领导的课题组成功地解决了这一难题，制种产量逐渐提高，现在高的已达亩产300公斤以上。
3、袁隆平提出了杂交水稻的育种发展战略，即方法上由三系到两系再到一系，程序越来越简单而效率越来越高；杂种优势水平上由品种间到亚种间再到远缘杂种优势利用，优势越来越强，促使杂交水稻一步一步向新的台阶迈进。这一思路已被国内外同行采用，并成为杂交水稻育种发展的指导思想。
4、袁隆平解决了两系法中的一些关键技术难题。如1989年在两系法研究遇到重大挫折的时候，他提出了选育实用光温敏核不育系导致不育的起点温度指标和选育的技术策略，使两系法杂交水稻研究走出了低谷。
后来又研究并提出了核心种子生产程序和冷水串灌繁殖等重大技术，使两系法杂交水稻研究最终取得成功并推广应用。他1987年起担任“863”项目两系法杂交水稻技术研究专题责任专家，主持中国性协作攻关。1995年两系法杂交水稻研究成功，两系杂交稻比同熟期三系杂交稻增产5%～10%。
5、袁隆平设计出了以高冠层、矮穗层和中大穗为特征的超高产株型模式和培育超级杂交稻的技术路线,并在超级杂交稻研究方面连续取得重大进展。1997年，袁隆平又开展超级杂交稻研究。
已于2000年、2004年、2012年分别实现中国超级稻百亩示范片亩产700公斤、800公斤、900公斤的第一期、第二期、第三期目标。2013年，他启动了百亩示范片亩产1000公斤的超级杂交稻第四期目标攻关，计划到2020年前实现目标。
同时实施超级杂交稻“种三产四”丰产工程，促进科技成果的生产应用。自2007年以来取得巨大的增产、增收效应，中国已有7个省市实施，其中湖南省全省参加的县（市、区）由20个增加至2012年50个，面积达882万亩。
截至2012年，累计示范推广面积2000多万亩，增产20多亿公斤，为粮食持续稳定增产做出了新的贡献。
病逝
2021年3月10日，袁隆平在三亚杂交稻研究基地跌倒。4月7日，转院至湖南长沙治疗。5月22日13时07分，袁隆平因多器官功能衰竭逝世于长沙中南大学湘雅医院，享年91岁。
悼念
2021年5月24日上午10点，长沙市明阳山殡仪馆铭德厅举行袁隆平同志遗体送别仪式。虽然袁隆平本人生前曾希望丧礼从简，殡仪馆不接待群众入内悼念，但由于他本人极高的声望，长沙市仍然有大量的群众在湘雅医院、明阳山殡仪馆、湖南杂交水稻研究中心本部进行自发性悼念；
此外，湖南杂交水稻研究中心位于海南三亚的研究基地、青岛海水稻研发中心、西南大学袁隆平塑像等地也有众多群众前往悼念。此外中国警方通报有7名网友因为侮辱袁隆平而被逮捕。
中共中央总书记及中华人民共和国党和国家多名高层人士分别发来唁电或送花圈表示悼念，泰王国公主玛哈扎克里・诗琳通，联合国粮农组织总干事屈冬玉，马达加斯加共和国农业、畜牧业和渔业部长拉纳里韦卢，东帝汶民主共和国农业渔业部长佩德罗・多斯雷斯等送花圈或表示悼念。
以上内容参考 百度百科-袁隆平
袁隆平，1930年9月7日生于北平（今北京），汉族,江西省德安县人，无党派人士，现在居住在湖南长沙。中国杂交水稻育种专家，中国工程院院士。现任中国国家杂交水稻工作技术中心主任暨湖南杂交水稻研究中心主任、湖南农业大学教授、中国农业大学客座教授、怀化职业技术学院名誉院长、联合国粮农组织首席顾问、世界华人健康饮食协会荣誉主席、湖南省科协副主席和湖南省政协副主席。2006年4月当选美国科学院外籍院士，被誉为“杂交水稻之父”。
有专家预测：新世纪，我们正进入一个个性消费的时代。而CMMS（新生代中国市场与媒体研究）2005的调查也显示：的大学生宣称“我喜欢购买具有独特风格的产品”“80后”一代的青年，是社会时尚经济的主流消费者，这一代的独生子女，有独立的思考方式和价值观，有自己的见解和取舍，有自我化的价值观，追求个性彰显，与众不同，“我有我风格”，这些都导致了更加前卫、个性、新鲜的消费行为，于是个性化成为他们消费的必然选择，成为他们体现自身可区分可辨识的、独特的、个性DNA的方式。少数高收入青年，身着名牌服装，开着跑车，住着高级住宅，以此突出白领消费的个性化。而大多数青年人受自身收入限制，并不能将高档名牌生活化，但这并不阻碍他们消费的个性元素化。个性可以选择，更可以创造。 当大街上到处是千篇一律的面貌时，如何改变，如何在人群中凸现，成为思想活跃的青年人考虑的问题，于是“个性消费DIY”这个名称开始风靡。 他们开始尝试自己动手，应潮而生的饰品制作店成为他们消费的首选去处。自己挑选自己需要的原料，自行设计，然后用圆头钳等工具自己动手加工。最后交由店员做完结处理，一个个独一无二，极度带有自我特色的饰品、陶塑、小器具等等打上了“只属于我”的标记。 DVD，个人专辑也不再是明星们的专利，一个录音软件，一个麦克，一部电脑，加上自信的声音，在学习了基本的操作方法后，就可以打造完全属于自己的个性专辑，最后，可以上传与网络，将此作为传播交流的媒介。投入消费的并不多，却使自身价值和个性得到了最大的体现。新的也好，旧的也好，只要能够淋漓尽致地表现出来。 此外，个性创意写真，贴上闪片的眼睑，色彩混合的重妆，夸张的发型等等，都形成了自成一派的个性消费风格，创造流行，将个性消费进行到底已经成为这代青年人不可避免的趋势。 娱乐消费 当代青年是青春、活力、时尚的，有着极大的求知欲和求新欲，随着消费理念的转变，生活方式也发生了根本性的变化，他们大多未完全步入社会，压力较小，时间也相对宽松，于是对各种休闲娱乐的消费需求要比其他年龄层的群体旺盛，消费数额相当可观，尤其在经常性的日常娱乐消费及偶尔性的旅游消费方面，这种趋势有日渐加强的态势。 在经常性的日常娱乐消费方面，青年人群必将成为现实和未来的主流消费者，打台球、开party、进迪厅、影剧院、茶亭、泡吧等成为较普及、较大众化的方式。除此以外，各种新颖、出奇、刺激和新兴的娱乐活动也吸引着越来越多青年人，于是，蹦极、攀岩、滑翔、漂流、潜水、探险等等刺激性的活动，这代青年人往往是率先尝试的群体，成为都市生活娱乐消费的领导者，引领娱乐消费潮流。 在偶尔性的旅游消费方面，青年人群也是其中的消费主体。新一代的生活消费观使他们将生活不单全部看作工作，懂得用偶尔出游来缓解压力，于是，选择向往的地方去探访，成为他们调解生活的必需品。他们大多选择节假日，“五一”与“十一”的黄金周更是出游的高峰。同时，近年来盛行的自助旅游在青年群体中发展势头强劲，他们或是朋友结伴，或是通过网络上的交流平台，或是参加各种类似“自由人俱乐部”的户外自助旅行团队，这种新兴的旅游方式满足了他们“尝鲜”、“求新”、“探险”的消费心理，而且更能自主地安排游玩的日程表，符合他们期望中的完全自由化的生活方式。 可见，这一代青年人的娱乐消费选择范围并不局限于某几个方面，只要是符合他们个性要求、消费潮流、新兴时尚等特点，就必然会吸引他们的注意力，从而积极投身于这股娱乐消费热潮中，并成为其主流消费者。 潮流消费 当今的消费社会是一个传播媒介高度发达、信息高度流通、各类时尚元素交织充斥、快速运转，突出潮流的经济社会。各种传统的和新兴的宣传媒体，各种视频的集中持续轰炸，不仅带来了感官上的直接刺激，更将所营造的“时下最流行消费理念”深植入心。尤其是时刻关注最新鲜、最时尚、最前沿、最潮流的青年消费者，更是易受其影响，对原有消费观念产生了莫大的震撼，于是，他们在审视现有的生活时，发现其与期望中的流行、浪漫、自由、潇洒的元素相差甚远，便开始一批一批地投入到为这股新兴的消费潮流“添砖加瓦”的大军中，形象变得大于意义，并沉浸在这种过度商业化的消费模式中。如近年来在青年中兴起的“韩流”，使得众多青年加入到追捧“韩潮”之中，他们穿着各种宽筒的、复古的、波希米亚风格的裤子，擦着浓重的眼影，拿着各式韩流时尚资讯杂志，津津乐道热播中的韩剧，甚至整容也成为一种潮流。 此外，互联网的出现，不仅是科技上的突破，也使传统的生活方式和购物消费方式产生了革命性的变革，而这种新兴的、小范围的、以自我为中心的、快速便捷的方式尤其受到如今越来越多年轻人的青睐，成为时下最具潮流的新生活思维模式。很多青年人说“如果一天不上网的话，心里就会感觉缺点什么似的”，Internet也是时下最流行元素的一手传播媒介，充满了各种另类、独具风格的潮流信息，也为青年人展现自我，交流思想提供了一个广阔的平台，因此对于网络本身的消费，已经成为他们生活中不可缺少的一部分。除了“网上冲浪”的消费外，网上购物也愈加成为商业经济社会中青年们热衷的消费新方式。 网络购物迎合了青年们快节奏的生活，前沿化的消费观，作为一种新潮的消费模式得到了青年们的选择，虽然目前网络尚不完善，但随着信息技术的不断发展，这种消费方式必然会在他们中迅速扩大。这一代的青年，是中国未来网络经济的主要支持者，更是潮流消费、潮流创造、潮流扩展的必然领导者。 体验消费 经济社会的青年们在特殊的时代背景下成长起来，形成了以自我为中心的价值观，独立意识渐强，而且随着消费水平的提高以及对生活质量的追求，他们的消费行为在多数情况下，也不再像以往具有过多的盲目性，而是更趋于冷静、理性，更重视产品所带来的各方面的附加效应，以此进行比较、鉴别、挑选，尤其重视产品消费体验中是否能给自己带来心理上、情感上最大的满足，并获得差异性、个性化、多样化的体验感觉。于是，各种能够亲身参与其中的或是其消费行为所带来的实际效果，能够体验到期望感觉的消费模式受到推崇和热衷。走进街上的陶塑小店，不难看到许许多多的青年男女沉浸于自己的创造中，而当环境中配有舒缓的轻音乐或经典歌曲时，更是将这种体验消费的气氛烘托到了极致！ 新文学的盛行，将小资情调的新生活推向热爱时尚潮流的青年们，于是在他们坐在星巴克落地窗边，面对着窗外的闹市区，点一杯自己最爱的摩卡，品味着精心制作，香味纯正的咖啡香气，陶醉于复古怀旧的自我空间，或是走进哈根达斯，点一杯充满欧式风情的冰淇淋，这些细节的堆积，营造了小资青年们极度追求的文化情调，尽管星巴克的咖啡总是价格不菲，哈根达斯的冰淇淋也并不都美味无比，但仍然受到越来越多青年的认可与忠诚，因为这些满足了青年消费者的体验需求，让他们感觉到了价值，让他们的生活像期望中那样变的有滋味，体验消费变的理所当然。 成就消费 作为独生子女的青年一代，对自我的期望值都比较高，对未来也有相当的憧憬，消费方式变得更加多元化，更加注重消费过程中带来的感觉，享受的不单纯是结果，而且是过程中的快感和成就感。他们缔造行为与意识上的“白领消费一族”，不论收入是否丰厚，消费意识绝不落伍，具有变革与创新的勇气，以及改善自身条件愿望，消费行为变得更加大胆，实际。 高度的成就意识，使得他们投资于各类高档消费，跑鞋要穿NIKE的，手机要用NOKIA的，包包要用香奈儿的……将自己包装起来，作为身份的象征，以显出与他人的差别，或是参加各类模拟游戏，在虚拟世界里满足心理上的需求，这种成就消费模式，增加了市场消费潮的热度，也形成了他们独特的消费行为。 时下很多青年人沉迷于网络游戏。在虚拟的空间里，没有现实中过多的压力，一切变的可操作化，可控制化，带着战斗器具，通过虚拟的自我在游戏中开拓一片属于自己的空间，成为其中的主宰，成功后的快感满足了他们对于成就感的追求，使这种消费变的充满价值，于是，出现了大批的“泡吧”、“网虫”一族，将大量的金钱和精力投入到虚拟游戏中。 “80后”一代虽然还未完全成为中国消费市场的主导者，但他们是未来的市场中坚力量，只有了解他们独特的消费行为和心理特征，才能帮助我们其实分析和预测未来中国市场的消费结构，才能培养他们健康的消费观念，引导他们合理的消费行为，促进市场消费经济的进一步发展和繁荣。
哈根达斯多款包装的香草雪糕被验出含有欧盟禁用的除害剂，香港食物安全中心呼吁持有受影响产品的业界应立即停止使用或出售。 有关产品包括473毫升家庭装、100毫升及75毫升迷你杯，以及公升桶装的哈根达斯香草雪糕，来源地是法国。产品被验出含有欧盟禁用的除害剂环氧乙烷。 环氧乙烷为一类致癌物，以前被用来制造杀菌剂，被广泛地应用于洗涤、制药、印染等行业，在化工相关产业可作为清洁剂的起始剂。
香港只是 停售及自愿撤回两款 Häagen-Dazs 呍呢嗱(香草) 雪糕，受影响批次分别为家庭装473毫升「此日期前最佳」为2023年4月13日，以及桶装升「此日期前最佳」为2022年10月26日。其他款没有停售因应一批呍呢嗱雪糕於入口台湾时检验出疑似极微量除害剂「环氧乙烷」，台湾分公司自愿撤回受影响的产品，公司发现香港亦有进口同批次的产品，为谨慎起见，决定停售及自愿撤回有关产品。
哈根达斯被检出一类致癌物，这件事情肯定会对哈根达斯的销量造成严重的影响，毕竟这个牌子在人们的心里是非常受欢迎的，不仅在包装上，而且在口感上也与其他冰淇淋与众不同，虽然说价格比较昂贵，但是许多人依然会选择哈根达斯的冰激凌，但是没想到让人如此信赖的品牌，居然会发生这类事件，这也让许多年轻人对于这个品牌有所失望，许多年轻人也表示在今后购买冰激凌的时候肯定不会再去购买这个品牌的冰激凌。
其实哈根达斯被检测出含有一类致癌物的主要原因是在生产冰淇淋的过程当中，对于消毒残留物没有清洁到位所造成的，发生这种事情的主要原因是管理者的失职，对于生产商来讲，一定要重视自家生产冰激凌的安全质量问题，虽然说依然还会有许多消费者选择购买这个品牌的冰激凌，但是生产商也一定要将之前有质量问题的商品召回并且销毁，保证消费者在下一次购买到冰淇淋的时候不会发生安全质量问题。
食物安全问题非常的重要，商家如果忽视了这些问题的话，很容易会造成品牌口碑有所下滑，尤其是一些被炒得很火的牌子，一旦发生生产质量问题的话，肯定会对其销量有非常大的影响，而且在未来的发展当中也会举步维艰，许多品牌上为了冲销量而忽略了产品本身的质量问题，发现轻微问题时也并没有重视，最终得到的都是被市场所抛弃，人们也不会再去相信生产上的花言巧语，于是本来占有市场一定份额的平台就会逐渐的没落下去，而且生产商一定要知道只有品质好，才能获得人们的好口碑，这样销量才会更好。
要求学生修满专业学分，完成毕业论文和答辩，学校的教学方式比起中国来说更灵活，不是照本宣科那样的学习，在教学中主要强调学生自主学习能力的培养，老师有时候会让学生自己去做个调查，然后写报告汇总演讲，这类型的作业通常也会被纳入成绩考核。
一份。在哈佛或者其他大学，都是需要一份毕业论文就可以毕业。哈佛指哈佛大学，哈佛大学，简称“哈佛”，位于美国马萨诸塞州波士顿都市区剑桥市的一所私立研究型大学，常春藤盟校、全球大学高研院联盟成员。
在哈佛或者其他大学，都是需要一份毕业论文就可以毕业。哈佛大学毕业条件：要求学生修满专业学分，完成毕业论文和答辩，学校的教学方式比起中国来说更灵活，不是照本宣科那样的学习，在教学中主要强调学生自主学习能力的培养，老师有时候会让学生自己去做个调查，然后写报告汇总演讲，这类型的作业通常也会被纳入成绩考核。
哈佛大学的毕业条件不是要求你要写多少篇论文；而是要求学生修满专业学分，完成毕业论文和答辩。更注重自主学习能力的培养。有时候老师会要求学生自己去做调查，写报告汇报演讲。这类型作业也会纳入成绩考核。
本硕连读是指由本科阶段直接保送进入硕士生阶段学习的一种培养方式。下文我给大家整理了本硕连读的分数要求及年限，供参考！
招收本硕连读的学校一般都是985或者211高校，这类高校录取分数线一般都是在一本线以上的，所以如果你想报考这类学校的本硕连读专业的话可能至少还要超过一本线三十分左右，当然这也要看具体的学校招生分数线，尤其是一些本硕连读中常见的医学类专业，往往对于高考分数上的要求更高一些。
各大学本硕连读都是有一定的招生专业和名额的，不同省份考生报考的学校不同，本硕连读也有不同的分数要求。具体可参考院校本硕连读的招生规定及分数线详情。下文中我给大家整理了部分本硕连读院校的分数线要求，仅供参考：
中国医科大学最低的儿科也得565以上。英文班至少570。五年临床550以上，然后是影像，口腔，预防之类的。最低分540；
南昌大学本硕连读至少550分以上；
哈尔滨医科大学本硕连读分数线，各省不同。黑龙江省考生是625分。
本科和硕士连着读，一般是本科4年，硕士研究生3年，一共读7年。
本硕连读是指由本科阶段直接保送进入硕士生阶段学习的一种培养方式。相应的还有硕博连读，就是硕士生直接保送到博士生阶段学习。
普通本科生需要撰写本科毕业论文方可毕业。毕业后，需要通过研究生入学考试方能进入硕士生阶段学习。而撰写毕业论文和准备研究生入学考试需要花费大量的时间与精力。本硕连读可以直接保送优秀本科生进入硕士生阶段学习，不必参加硕士生入学考试，不必撰写本科毕业论文，有利于学生专心学习专业知识，早日完成硕士生学业。所以有些高校规定本硕连读或硕博连读可以比正常学制提前一年毕业，有利于早出人才、快出人才。
壶关南洋幼儿园园长叫什么在大学期间多次挂科，并且补考也没通过，这种情况下不能毕业。