优势树种识别是林业资源调查的重要组成部分，提高优势树种识别精度对开展森林资源调查和相关研究具有重要现实意义。采用GEE（Google Earth Engine）云平台获取霍东矿区2023年1~12月哨兵2号（Sentinel-2）时间序列影像，基于连续变化检测分类算法（continuous change detection and classification，CCDC）算法及归一化退化指数（normalized difference fraction index，NDFI）构建树种的年内生长轨迹特征，提出一种结合树种“轨迹特征＋光谱特征＋纹理特征”的长时序遥感影像的优势树种分层识别方法，通过设置对照组“光谱特征＋纹理特征”，运用分层分类和随机森林分类算法对霍东矿区油松、辽东栎、白桦、华北落叶松、侧柏、山杨、其他杨树7种优势树种进行识别。结果表明，1）通过NDFI指数可以很好地将落叶林和常绿林区分开来；2）基于“轨迹特征＋光谱特征＋纹理特征”的优势树种识别效果较好，总体精度可达79.6%，Kappa系数为0.742，比对照组的总体精度高出7.3%。

森林地表枯叶含水率是森林火灾发生的重要因素，其精准检测对森林火灾的预防尤为重要。近红外光谱技术可以根据光谱数据直接反演水分含量，从而实现枯叶含水率的快速检测，但不同可燃物光谱光照强度数据的特征波段不尽相同，需要对不同树种的枯叶分别建立检测模型以匹配不同的光照强度与含水率反演关系，而对不同林分的光谱光照强度数据进行采集与标注也需要较高的时间成本，限制了光谱法的实际应用。为此，提出基于双向长短期记忆神经网络（Bi-LSTM）的森林地表枯叶含水率检测迁移学习方法，将训练好的模型参数迁移到新的模型中，避免重新训练模型，从而提高模型的学习效率、减小训练模型所需的数据量。结果表明，与经典反演方法长短期记忆网络（LSTM）相比，Bi-LSTM具有更好的检测性能，蒙古栎和落叶松的平均绝对误差（mean absolute error，MAE）分别减小了0.62%和0.87%，均方误差（mean square error，MSE）分别减小了0.28%和0.70%。且基于Bi-LSTM改进的迁移学习方法，大大降低了对标记近红外光谱数据的依赖。当目标域样本数为300个时，源域样本数为1 000个时，检测模型的MAE、MSE、决定系数（coefficient of determi nation，R ²）分别为3.27%、1.10%、0.918。MAE和MSE比没有源域训练的检测模型分别缩小了2.36%和1.02%，R ²提升了0.114。对比迁移前后说明迁移学习为降低光谱枯叶含水率建模时间成本、提高光谱检测实用性提供新的手段。

为解决传统辐射制冷器件受限于150 W/m²的理论冷却功率极限以及受高湿度条件下辐射表面低温冷凝水与本体水对辐射功率抑制的问题，基于单向液体传输的非对称功能结构设计提出一种辐射制冷与蒸发冷却串联集成的被动冷却木材（REW）。通过亚氯酸钠溶液对木材进行脱木质素处理，以提高其亲水性；然后将具备高反射率和红外发射性能的疏水性二氧化硅/环氧树脂溶液涂覆在亲水木材的顶部，形成疏水性辐射冷却层，而底部的亲水木材则作为蒸发冷却层。凭借单向水输运的非对称润湿设计，低温冷凝水可自发穿过辐射制冷层传输至蒸发冷却层用于蒸发冷却，而蒸发冷却层中的本体水却无法透过辐射冷却层抑制辐射。因此，基于辐射-蒸发冷却的串联集成，REW在日间的最大冷却功率达到214 W/m²。即使在80%高湿度条件下，REW的冷却功率也到达172 W/m²，较单一辐射制冷提高2.8倍以上。通过建筑模型演示REW在建筑节能冷却中的应用潜力，为拓展被动冷却的实际应用提供普适性优化策略，并为木质资源功能化利用提供新的见解。

水曲柳是中国东北珍贵硬阔树种，具有很高的经济价值和生态价值。针对水曲柳资源匮乏、抗逆良种结构性缺乏的现状，在全球气候变化背景下选育耐寒优良的水曲柳变得尤为重要。以黑龙江省小兴安岭地区水曲柳子代测定林为研究对象，运用树轮年代学和木材解剖学方法，对比研究52个水曲柳家系（共计1~77号家系）径向生长差异，明确水曲柳径向生长和木质部解剖特征与主要气候因子之间的关系，探究不同水曲柳家系径向生长对低温事件的响应。结果表明，小兴安岭地区不同水曲柳家系年径向生长量存在显著差异，其中，56、46、38号家系的径向生长量较大，分别为4.07、3.82、3.71 mm。水曲柳径向生长受到生长季温度与降水的制约。径向生长与前一年10月温度显著负相关，与1~4月份温度正相关，与3~4月降水负相关。温度是影响小兴安岭水曲柳家系木质部解剖特征最主要的气候因子。在低温胁迫下，不同水曲柳家系木质部特征年轮宽度（ring width，RW）、平均导管面积（mean vessel area，MVA）、总导管面积（total vessel area，TVA）和理论导水率（theoretical hydraulic conductivity，Kh）相比于非低温年份分别下降了25.5%、38.2%、21.8%和55.1%，导管密度（vessel density，VD）上升64.1%。不同水曲柳家系径向生长对低温事件的响应存在差异，其中，39、70、36号家系抵抗力好，均大于1；57、17、70号家系的恢复力好，均大于1.63；小兴安岭地区70号水曲柳家系生长优良且耐寒能力强，可作为优良水曲柳家系进行定向培育。

通过对引种的哈萨克斯坦桦树开展多点区域试验，分析其适应性，筛选出优良家系，为引种桦树家系的选择和应用提供理论依据。以定植在黑龙江省大庆市、黑龙江省尚志市及辽宁省锦州市11年生23个哈萨克斯坦桦树家系及2个帽儿山种源的中国白桦家系为研究对象，分析其树高、胸径、材积和通直度等性状的遗传变异规律，采用R语言ASReml4.0软件包，拟合具有异质方差的混合线性模型，通过最佳线性无偏预测法（best linear unbiased prediction，BLUP）获得不同试验地点各家系的育种值，并结合GGE（Genotype main effects and genotype×environment interaction）双标图对各参试点和家系进行综合评价及选择。在以地点为固定效应的混合效应模型中，发现地点间环境影响显著，生长性状在不同地点间及同一试验地点内家系间均达到显著差异（P<0.05，方差分量估计值与其标准误差的比值（Z ratio）大于1.5）；大庆试验点中17号家系的保存率和育种值最高，具有较好的耐盐性；基于BLUP法的GGE双标图显示，引种桦树3号家系速生性最优，9号家系稳定性最强。基于各家系稳定性及速生性综合排序，按照30%入选率，并结合各家系材积遗传增益，选出20号、9号、7号、24号共4个优良家系。

落叶松林是我国东北林区最为重要的林型之一，对维持东北地区森林生态系统的稳定具有重要作用。以东北森林带落叶松林固定样地木本植物为研究对象，通过野外样方调查、多样性及空间结构指标计算，并结合方差分解分析和冗余分析，探究落叶松林树种多样特征及影响因素。结果表明，东北地区落叶松林树种丰富度均值为10.75，Simpson指数为0.72，Shannon-Wiener指数为1.69，Pielou均匀度指数为0.76。林分树种混交度均值为0.57，林分处于中度混交状态；角尺度为0.54，林分为聚集分布；胸径大小比数为0.51，林分生长为中庸状态。林分空间结构特征和地理气候共同解释35.9%的树种多样性变化，其次是空间结构特征，解释率为29.2%。简单效应分析显示混交度M_i 、纬度（Latitude）、年均温（MAT）和年降水（MAP）等空间结构和地理气候指标是树种多样性变化的主要影响因子。研究结果将为东北地区落叶松林经营策略的制定提供理论依据和数据支撑。

林分空间结构优化是实现森林可持续经营的关键问题，传统优化方法在处理复杂空间关系和大规模数据时往往效率较低。为此，提出一种基于图注意力网络（graph attention network，GAT）的林分空间结构优化方法，通过熵权-物元分析法构建综合空间结构评价体系，并以黑龙江省伊春市北部新青林业局汤林林场的林分数据为基础，建立图神经网络模型（graph neural networks，GNN），对林分空间结构进行多目标优化分析。试验结果表明，在25%采伐强度下，林分综合空间结构指数由4.336提升至7.256，GAT模型在捕捉复杂空间关系、优化多目标任务中表现优越。研究结果为林分空间结构优化及森林经营管理提供新的智能化手段，有助于增强森林生态系统的健康与稳定性。

随着自动化生产线的普及，茶饼的压制过程对产品质量的影响变得尤为重要。然而自动化生产线生产的普洱小茶饼在质量把控上往往不及人工制作的茶饼，因此针对自动化生产线生产后的茶饼外观质量检测成为亟待解决的问题。为此，提出一种基于机器视觉的普洱茶饼自动化质量检测算法。该算法综合应用大津法（otsumatlab，Otsu）阈值分割、Canny边缘检测等多种图像处理技术，并引入多种算法优化策略，以提升检测的精度和效率。该算法能够自动完成茶饼外观质量的检测与评估，并将结果实时与可编程控制器（programmable logic controller，PLC）进行数据传输。试验结果表明，该算法能准确识别茶饼的外观缺陷，平均计算准确率达95.75%，显示出较高的鲁棒性和可靠性，适用于自动化生产线中的质量控制，具备广泛的应用前景，尤其是在茶叶生产行业的智能化改造中，具有重要的参考价值。

明确不同地埂植物带间距的坡耕地土壤持水能力和土壤结构的空间分布特征，为东北黑土区地埂植物带及坡耕地水土保持措施的优化提供科学依据。选取修筑地埂植物带的坡耕地（地埂1为埂带间距为12.5 m；地埂2为埂带间距为19.5 m）为研究对象，以坡耕地为对照，采用空间均匀布点取样法获取表层（0~15 cm）土壤的基本物理性质指标，量化不同地埂植物带间距的坡耕地土壤持水能力和土壤结构的空间分布特征差异。结果表明，在坡耕地修筑地埂后，土壤的总孔隙度、毛管孔隙度、饱和持水量、田间持水量和毛管持水量均显著增加，且在整个坡面上分布相对均匀。此外，地埂1土壤的总孔隙度、毛管孔隙度、饱和持水量、田间持水量、毛管持水量是地埂2的0.96~1.11、1.21~1.31、1.03~1.25、1.22~1.78、1.33~1.52倍。地埂样地机械稳定团聚体质量分数、平均重量直径、水稳性团聚体质量分数、几何平均直径在所有4个田面都有显著性提高，是无措施坡耕地的1.01~1.15、0.94~1.61、1~1.17、1.05~1.55倍，表明修筑地埂后的坡耕地较无措施的对照样地能够有效改善土壤结构。地埂1土壤机械稳定团聚体质量分数、平均重量直径、水稳性团聚体质量分数、几何平均直径是地埂2的1.08~1.14、0.95~1.28、1.07~1.15、1.14~1.40倍。修筑地埂可以改善土壤持水能力和土壤结构特征，较小的地埂间距改善作用更为显著。

可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）是衡量水果内部质量的重要指标，为此，提出一种基于高光谱图谱融合的无损检测方法，用于预测蓝莓的SSC。采用3种典型的波长降维算法，包括蒙特卡罗无信息变量消除（monte carlo uninformative variable elimination，MC-UVE）、竞争性自适应重加权采样（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）和连续投影算法（successive projections algorithm，SPA），用于筛选有效波长。此外，提出一种结合局部二值模式（local binary patterns，LBP）和灰度共生矩阵（gray level co-occurrence matrix，GLCM）提取图像特征的策略。基于光谱特征、图像特征和融合特征，分别建立偏最小二乘（partial least squares，PLS）、反向传播神经网络（back propagation neural network，BPNN）和支持向量机（support vector machine，SVM）模型进行SSC预测。研究结果表明，利用CARS算法提取的光谱特征融合LBP+GLCM算法提取的图像特征建立的BPNN模型，具有最佳的预测精度。该模型的决定系数（R ²）为0.926 1，均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）为0.364 1。该研究表明高光谱图谱融合技术在无损预测蓝莓SSC中具有较大应用潜力。

植物残体是森林土壤碳库的重要来源，林地土壤碳通量的改变与土壤碳库及碳循环密切相关，然而目前关于土壤有机碳稳定性的研究多集中于农田土壤，为明确外源碳输入对林地土壤有机碳稳定性的影响，采用室内恒温培养试验，以凋落物种类（樱花（YH）、悬铃木（WT）、杨树（YS））、添加量（0、2%、4%、6%）、粒径大小（2 mm（D）、0.25 mm（X））为变量，设置18个不同处理和两组对照，分析不同因素及其交互作用条件下土壤CO₂释放规律、土壤有机碳质量分数以及矿化强度的变化。结果显示，不同凋落物对土壤总CO₂释放量和释放速率影响显著，樱花和杨树更易促进土壤总有机碳矿化，其中，YHX6（樱花、粒径2 mm、添加量6%）处理土壤总CO₂释放速率最高，YHD6（樱花、粒径2 mm、添加量6%）处理总CO₂累积释放量达CK1的4.37倍，6%添加量土壤潜在矿化碳矿化潜力（C _p）相较于CK1显著增加。土壤总有机碳累积矿化量随时间的动态变化可以用一级动力学方程拟合，拟合结果表明，外源碳输入加速了土壤碳周转。小粒径、6%添加量、YH类型的凋落物对土壤总有机碳周转的促进最为显著。WTX2（悬铃木、粒径0.25 mm、添加量2%）对总有机碳矿化强度的降低最为显著，仅为1.67%，小粒径处理对土壤矿化强度降低效果显著优于大粒径处理。由此，在区域土壤有机碳管理中，可以施用小粒径、低添加量的悬铃木叶以增加土壤有机碳稳定性，促进碳在土壤中的固持。

胶合板生产消耗大量能源，为提高经济效益，助力“碳达峰”“碳中和”目标，须提高能源效率，降低能耗。以胶合板生产过程中5股换热物流为研究对象，采用夹点技术对现有生产工况下的换热网络进行分析并提出优化改进方案。应用化工流程系统模拟软件Aspen plus建立胶合板生产流程中的换热网络，计算各侧线流股流量和物性数据，划分温度区间，确定最小传热温差并计算出夹点温度。传统夹点法确定最小传热温差 ( ∆ T_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}）为9 ℃，引入碳排放考虑因素后最小传热温差 ( ∆ T_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}）调整为7 ℃，平均夹点温度为116.5 ℃，利用夹点温度作为分析诊断换热网络中的跨越夹点物流现象，从而精确定位换热网络的瓶颈位置，调整不合理配置的冷热流股换热器，达到优化整个换热网络的目的。优化后系统冷、热公用工程用量各减少862 465.0 kW和202 642.0 kW，显著降低了装置能耗。

在定制化被动式木窗加工过程中，减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此，将该问题建模为一维下料问题，针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题，提出一种新的个体编码方式，以保护进化过程中切割模式的完整性。同时，设计启发式策略和修正策略，用于个体修正和种群进化。仿真试验表明，在不同算例下，除末根外的原料平均利用率均可达到99%，且末根余料长度相较其他算法也有所提高。在2组企业的实际生产数据中，与企业现有软件相比，该算法不仅达到了理论下界，还在除末根外的平均利用率上分别达到99.49%和99.66%，优于企业软件的计算结果。该算法有助于降低成本，能为工程实践提供可靠的解决方案。

分析乙烯利（ETH）、乙烯利抑制剂1-甲基环丙烯（1-MCP）和半胱氨酸（CYS）对橡胶树胶乳产量和主要品质指标的影响，并计算剂量阈值。采用优化的正交试验设计分析三因素（ETH，1-MCP，CYS），四水平（3种试剂各4个含量），共14个处理，用于涂施橡胶割面橡胶树割面，分别测定橡胶树胶乳产量、干胶含量（干含）、分子量、塑性初值、塑性保持率和门尼黏度等关键指标，并分析指标之间的相关性。结果表明，14个处理橡胶树后产量、干含等均存在显著差异。相关分析表明数均分子量与重均分子量、门尼黏度正相关，相关系数分别为0.71和0.83，与多分散性负相关，相关系数为-0.91。塑性初值与门尼黏度正相关，相关系数为0.73。多分散性与门尼黏度负相关，相关系数为-0.89。分别建立以干含等指标为核心的回归方程，计算出的乙烯利的最高体积分数是0.15%，1-MCP的最高体积分数是1.08%，CYS的质量浓度是0.41 g/L。优化的正交试验方法可有效地计算排胶调节剂的阈值，为后续试验提供理论和实践指导。

为探究不同水土保持工程措施对黑土区坡耕地土壤生产力的影响，以东北黑土区吉林省辽源市东辽县杏木小流域的2种水土保持措施（梯田、地埂）为研究对象，并以无措施坡耕地为对照（CK1和CK2），对比分析不同水土保持措施在不同坡位、土层土壤生产力的差异及影响土壤生产力的主导因子。结果表明，1）梯田和地埂显著改善土壤质量，梯田和地埂与无措施CK1和CK2坡耕地相比，土壤全氮、全钾、有效磷、有机质和黏粒质量分数分别提高40.25%和16.16%、9.14%和5.57%、33.27%和24.50%、30.25%和7.94%、8.47%和5.03%，砂粒质量分数降低7.08%和12.35%。2）中坡位对水土保持措施响应最为敏感，与CK1和CK2相比，梯田和地埂中坡位土壤全氮、全钾、有效磷、有机质和黏粒质量分数分别提高84.58%和30.15%、16%和8.04%、48.49%和38.92%、38.02%和11.24%、18.92%和9.21%，且差异显著（P<0.05）。3）土壤生产力指数变化范围介于0.29~0.49，在不同措施类型下土壤生产力指数存在差异，与CK1相比，梯田土壤生产力指数上坡位、中坡位和下坡位分别提高24.05%、65.85%（P<0.05）和11.81%，与CK2相比，地埂土壤生产力指数上坡位、中坡位和下坡位分别提高10.00%、49.95%（P<0.05）、35.20%。4）不同措施类型下土壤含水量及全氮、全钾、有效磷、有机质质量分数均随土层深度的增加差异逐渐减小，且表层0~10 cm土层深度显著大于其他土层，而土壤容重变化趋势相反。5）多因素方差和冗余分析表明，措施类型、坡位、土层、类型×坡位、类型×土层对土壤生产力存在显著影响，土壤全氮质量分数对土壤生产力指数影响最大，其次为土壤容重。黑土区坡耕地实施水土保持措施提高了土壤含水量及土壤养分、黏粒质量分数，降低容重和砂粒质量分数，表明水土保持措施能够有效提高土壤生产力，且梯田措施优于地埂；不同措施中中坡位改变量最为显著，其主要通过改变中坡位土壤全氮质量分数和容重进而影响到土壤生产力的大小；建议优先在中坡位实施梯田工程，同时将全氮和容重作为关键监测指标，以最大化水土保持措施的土壤改良与生产力提升效益。

珍稀濒危植物与其伴生树种在长期进化过程中形成了稳定的伴生关系，但这种伴生关系是否与凋落物产生的化感作用有关还鲜为人知。以我国特有的珍稀濒危植物珙桐（Davidia involucrata）和其伴生树种灯台树（Cornus controversa）作为研究对象，研究自然质量浓度下二者不同类型的凋落物水提液（凋落枝、凋落叶、凋落枝叶混合）对彼此幼苗的化感效应。结果发现，1）灯台树的凋落枝水提液显著促进珙桐幼苗的基径和根长的增长，提高叶片中叶绿素a和叶绿素b、单位面积叶绿素含量（面密度，下同），以及N、P元素的质量分数，而凋落叶、凋落枝叶混合的水提液的促进作用未达显著水平。2）珙桐的凋落枝水提液显著促进灯台树幼苗的基径增长，提高叶片中叶绿素a和叶绿素b、单位面积叶绿素含量，而凋落叶、凋落枝叶混合的水提液则显著降低叶片叶绿素a和叶绿素b、单位面积叶绿素含量，以及N质量分数。3）化感作用效应指数表明，灯台树不同凋落物对珙桐幼苗有化感促进作用，强度由大到小表现为凋落枝、凋落枝叶混合、凋落叶；珙桐不同凋落物对灯台树化感作用各不相同，具体表现为凋落枝促进，凋落叶和枝叶混合抑制，且后者的抑制作用更强。研究结果表明珙桐和灯台树不同类型的凋落物水提液对彼此幼苗生长产生的化感效应不同，且2种枝凋落物水提液能对幼苗产生最大的化感促进作用。

为解决设施栽培条件下延季蓝莓因秋季光照不足而导致的花芽生长不佳的问题，以4年生‘自由’蓝莓容器苗为材料，利用LED灯作为光源，设置不同光强、光质（红蓝光质比）、光周期的三因素三水平正交试验，以温室自然光为对照，通过测定叶片叶绿素质量分数、气体交换参数、不同时期氮（N）、磷（P）的养分重吸收效率，以及花芽的质量和形态指标（横径与长度）来研究不同补光条件下蓝莓光合和养分重吸收的特征及其与花芽质量的关系。结果表明，补光3周后，不同光照处理下蓝莓光合能力存在差异，在补光条件为，低光强（300 μmol/（m²·s）），中、低红蓝光质比（1∶1、1∶3），中、短光周期（7.5、6 h），此时蓝莓的净光合速率最高。停止补光2周后，不同光照处理下的蓝莓养分重吸收效率存在差异，在中光强（450 μmol/（m²·s））、高红蓝光质比（3∶1）、短光周期（6 h）的补光条件下，N、P的养分重吸收效率最高。在补光条件为，高光强（600 μmol/（m²·s）），中、高红蓝光质比（1∶1或3∶1），中、短光周期（7.5、6 h），或者中光强（450 μmol/（m²·s）），高红蓝光质比（3∶1），短光周期（6 h），其花芽质量较好。不同补光处理可以通过调节延季蓝莓的光合和N、P养分重吸收效率来影响花芽的质量，养分重吸收效率对花芽质量的影响大于净光合速率，且N的养分重吸收效率对花芽质量的影响大于P养分重吸收效率。综合光合和养分重吸收对花芽质量的影响得出，中光强（450 μmol/（m²·s））、低红蓝光质比（1∶3）、短光周期（6 h）的补光条件下，最有利于提高延季蓝莓的花芽质量。

树高是评估森林碳储量的关键参数，星载激光雷达技术为其大范围监测提供了有效手段。搭载先进地形激光测高系统（advanced topographic laser altimeter system，ATLAS）的新一代冰、云和陆地高程卫星（cloud and land elevation satellite-2，ICESat-2）——ICESat-2/ATLAS在接收信号的过程中会产生大量噪声，且地形是影响去噪结果的关键因素，针对这一问题，提出一种地面坡度自适应密度聚类去噪算法完成光子云数据精去噪，运用迭代式中值滤波与动态残差阈值法进行光子云分类，进而提取树高。以机载激光雷达数据获取的冠层高度模型（canopy height model，CHM）作为验证数据，从强弱波束、坡度、植被覆盖度3个方面对ICESat-2/ATLAS全球地理定位光子数据（global geolocated photon data，ATL03）提取树高的可靠性进行分析评价。研究结果表明，1）提出的去噪算法的召回率（R）、准确率（P）以及调和平均值（F）均优于差分渐进高斯自适应去噪算法（Differential regressive and gaussian adaptive nearest neighbor，DRAGANN）。2）夜间强波束数据提取树高的精度最佳，平均绝对误差（mean absolute error，MAE）为2.49 m，均方根误差（root mean square error，RMSE）为3.03 m）。3）随着坡度增加，树高的提取精度逐渐降低，RMSE由2.25 m增大到6.52 m。4）随着植被覆盖度的增加，树高提取精度逐渐降低，RMSE由3.06 m增大到4.53 m。结果表明运用ATL03光子云数据提取树高具有可行性，能够为研究林区的森林生长状况提供有效数据支撑。

由于石油基塑料资源的供应日益减少，生物质资源的开发受到研究人员的广泛关注，对环保型抗菌包装材料的研究日益成为一种新兴趋势。来源于生物质的纳米纤维素（cellulos nano-cellulose，CNC）尤其引起关注，纳米纤维素近些年在包装材料、医疗和过滤介质等领域广泛研究应用，是一种良好的基材、改性剂和添加剂。聚乳酸（polylactic acid，PLA）是一种环保可再生型聚合物，可广泛应用到食品包装领域替代石油基塑料。但其高脆性和较差的抗菌性限制了PLA在包装领域的应用。为此，采用溶液浇铸法和静电纺丝法制备具有抗菌效果的F-PLA/香芹酚（CRV）20%/纳米纤维素（CNC）-氧化锌（ZnO）3%复合膜和PLA/CRV 20%/CNC-ZnO 3%复合膜，研究CRV和CNC–ZnO杂化物的添加对复合膜性能的影响；同时将2种复合膜应用于草莓保鲜试验当中，探讨其对草莓的保鲜效果。选用溶剂浇铸法制备的PLA/CRV20%/CNC–ZnO3%复合膜及静电纺丝法制备的F-PLA/CRV20%/CNC–ZnO3%复合膜在相同环境下对草莓进行保鲜，并通过感官评定、失重率等测试对草莓的保鲜效果进行评价，对比分析不同工艺方法制备的包装膜对草莓保鲜效果的影响。结果表明，浇铸膜和纺丝膜均对草莓保鲜效果较好，F-PLA/CRV20%/CNC–ZnO3%纺丝膜对草莓的保鲜效果优于PLA/CRV20%/CNC–ZnO3%浇铸膜，并在环境温度为25℃下成功延长草莓的货架期至10 d。此研究对拓展PLA复合膜在抗菌食品包装的应用具有一定指导作用。

新质生产力背景下，区块链以其透明性、可追溯性等特点为传统产业带来了转型升级的新机遇，也为木材供应链的碳减排合作开辟了新路径。为此，构建中俄木材供应链的演化博弈模型，研究区块链平台下四方主体——俄罗斯木材供应商、中国木材加工制造商、木制品分销零售商以及政府在碳减排合作机制中的运行演化规律。结果表明，供应链成员的初始策略概率、消费者低碳偏好度以及制造商碳减排量增加，均能有效激励木材供应链上的主体成员积极参与碳减排合作机制，同时，政府奖惩机制也会影响博弈系统的最终稳定结果，对搭便车行为的惩罚力度越大，越有利于博弈系统达到理想状态，而过度补贴则会削弱系统达到最优均衡的可能性。研究成果为中俄木材供应链碳减排合作提供理论启发与参考。

森林树种种类及其分布状况是实现森林树种多样性监测的基础，对于森林的保护与管理，以及森林可持续发展至关重要。利用无人机扫描森林样地尺度的高光谱影像与激光雷达点云数据作为数据源，基于冠层高度模型获取单木尺度的高光谱数据和点云数据，提出一种结合高效通道注意力机制网络（efficient channel attention network，ECA-Net）的卷积神经网络（convolution neural network，CNN）模型（CNN-EGNet），旨在实现对尚志市帽儿山地区针阔混交林的树种精确识别，并将改进的模型CNN-EGNet与传统的3种CNN模型（VGG16、VGG19和GoogLeNet）进行精度对比。然后，根据树种识别结果，以40 m×40 m为窗口对研究区的树种多样性指数（Shannon-Wiener、Simpson、Pielou、物种丰富度）进行计算。结果表明，CNN-EGNet模型的总体精度（overall accuracy，OA）达到89.58%，Kappa系数为0.866 1。相较于传统模型，树种识别总体精度分别提升9.37%、5.20%、14.58%，Kappa系数分别提高0.117 5、0.065 2、0.189 6。研究区的Shannon-Wiener指数主要分布在0.8~1.4，Simpson指数值多集中在0.5~0.7，Pielou指数则普遍落在0.7~0.95，物种丰富度指数大部分在3~5，表明该区域树种之间的分布并不均衡，存在一些占主导地位的树种，而其他树种则存在相对较少的问题。研究结果可为东北针阔混交林树种识别及树种多样性的保护管理提供技术与数据参考，证实无人机高光谱与激光雷达数据联合卷积神经网络在森林树种识别、多样性监测与评估中具有应用潜力。

新疆是中国重要的林果产业基地，特色林果业是区域经济发展的重要组成部分。为预防果树病害制约林果业发展，设计一款归一化注意力（normalization-based attention module，NAM）轻量级深度卷积神经网络（MobileNet-V2）果树叶片分类及病害识别模型。其中融入轻量型的归一化注意力机制，提高模型对特征信息的敏感度，使模型关注显著性特征。同时，将L1正则化（L1 regularization或losso）添加到损失函数中，对权重进行稀疏性惩罚，抑制非显著性权重。试验结果表明，在叶片分类中，模型对自构建植物叶片病害识别数据集（Plant Village）、混合数据集的分类结果均表现良好，准确率分别达到97.05%、98.73%、94.91%，具有较好的泛化能力。在病害识别中，MobileNet-V2 NAM模型实现94.55%的识别准确率，高于深度卷积神经网络（AlexNet）、视觉几何群网络（VGG16）经典卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）模型，且模型参数量只有3.56 M。MobileNet-V2 NAM在具有良好准确率同时保持了较低的模型参数量，为深度学习模型嵌入到移动设备提供技术支持。

探究大兴安岭地区不同寒温带针叶林间群落特征、物种多样性及其与环境耦合关系的差异，为该区寒温带针叶林的科学管理和生物多样性保护提供理论依据与数据支撑。以大兴安岭地区典型5种针叶林兴安落叶松林、樟子松林、鱼鳞云杉林、红皮云杉林、偃松矮曲林为研究对象，分别对乔木层、灌木层和草本层特征进行调查并计算多样性指数、均匀度指数和丰富度指数，采用冗余分析（redundancy analysis，RDA）探究5种针叶林群系的群落特征和物种多样性的耦合关系。结果表明，寒温带针叶林植物种类贫乏，整体乔木层树种类型单一。樟子松（Pinus sylvestris ）的平均胸径和平均树高在5种针叶林群系建群种中均为最高；越橘（Vaccinium vitis-idaea）为5种针叶林灌木层的主要物种；小叶章（Deyeuxia purpurea）、红花鹿蹄草（Pyrola asarifolia ）、舞鹤草（Maianthemum bifolium）为草本层主要物种。这5种针叶林群系具有明显不同的多样性特征，在耦合关系方面产生明显差异。多样性指标相对集中分布于第2轴左侧，且与乔木层树高、胸径、各层物种数呈正相关，而与海拔、郁闭度、灌木层盖度、草本层高度呈负相关。大兴安岭地区5种典型的寒温带针叶林具有显著不同的群落结构和物种多样性特征。

叶绿素作为植物光合作用的主体，在监测植被生长状态，评估固碳能力方面发挥着巨大的作用。遥感技术作为一种高效低成本的对地观测技术，能够通过叶片反射光谱特征实现叶绿素含量（chlorophyll content，Cab，含量为面密度）的估算。然而，叶片光谱会受到叶片含水量、叶细胞结构等影响，从而降低遥感估算Cab的精度。而日光诱导叶绿素荧光（solar-induced chlorophyll fluorescence，SIF）遥感是直接探测叶绿素激发荧光信息，其变化特征与Cab直接相关，在Cab估算中有巨大的潜力。为此，以荧光辐射传输模型（soil canopy observation，photo-chemistry and energy fluxes，SCOPE）为工具，通过敏感性分析确定Cab荧光敏感波段，并建立基于荧光光谱的Cab估算模型，最后利用实测数据验证模型的鲁棒性。研究结果表明，700、730 nm分别为叶绿素高、低敏感波段（SIF₇₀₀、SIF₇₃₀），760 nm为叶绿素高相关性波段（SIF₇₆₀），以此3波段建立基于荧光比值的Cab估算模型，其中，以SIF₇₆₀与SIF₇₀₀的荧光比值建模精度最优，决定系数R²为0.998 1，均方根误差（root mean square error，RMSE）为0.043 5 μg/cm²。SIF₇₀₀与SIF₇₃₀荧光比值和Cab的建模精度最低，但R²和RMSE也分别达到了0.904 8和0.088 6 μg/cm²。利用实测数据独立样本对上述3种估算方法进行验证，SIF₇₆₀/SIF₇₃₀估算结果表现最佳，RMSE为0.210 8 μg/cm²，SIF₇₀₀/SIF₇₃₀次之，RMSE为0.345 4 μg/cm²，但呈现出整体高估现象；SIF₇₆₀/SIF₇₀₀估算结果与实测数据偏差较大，RMSE为0.743 5 μg/cm²。综上，SIF₇₆₀/SIF₇₃₀构建的比值植被指数在估算Cab过程中不仅能够保证很好的建模精度，同时又表现出极佳的鲁棒性。研究结果为利用叶绿素荧光遥感手段进行叶片生化参数估算提供技术参考。

精准高效的森林树种识别是智慧林业实现的关键。传统的地面调查方法存在效率低、成本高等问题，而基于机器学习的树种识别方法通常依赖于大量的特征提取和先验知识。为解决这些问题，提出一种基于改进YOLOv10的无人机影像树种识别算法，通过轻量化网络设计和注意力机制增强，实现边缘设备的高效部署，为森林资源数字化管理提供技术支持。选取东北地区5种常见的树种落叶松（Larix gmelinii）、黄檗（Phellodendron amurense）、胡桃楸（Juglans mandshurica）、榆树（Ulmus pumila）和水曲柳（Fraxinus mandshurica）构建无人机影像数据集，通过采用轻量化卷积（Ghost）重构主干网络以降低计算复杂度。此外，在特征融合层引入卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），通过通道和空间双维度的特征校准增强细粒度特征提取能力。通过双向跨尺度连接（BiFPN）优化多尺度特征融合，采用对称交并比损失函数（Symmetric Intersection over Union Loss，SIoU）改进边界框回归速度。最后于Jetson Nano嵌入式平台进行模型部署验证。改进后的YOLOv10模型在验证集上达到91.5%的查准率（Precision）和77.5%的mAP@0.5，分别较基线模型提升4.5%和3.8%。部署实测平均推理速度为43.5 FPS，较基线模型提升35.5%，mAP@0.5达75.7%。结果表明，YOLOv10改进算法通过轻量化架构和优化多尺度特征提取，在保持实时性的同时提升复杂林区场景的树种识别精度。该算法为无人机林业调查提供可嵌入式部署的解决方案，特别适用于林冠层重叠度高、光照条件多变的实际作业环境。

混凝土微波养护技术可以显著提高混凝土早期强度，但微波养护制度没有统一的设计标准，导致养护后材料性能呈现较大差异。为探究微波养护制度的影响，采用响应面法系统分析微波养护参数对水泥砂浆抗压强度的影响规律。建立关键微波养护参数与材料性能之间的关系模型，确定加热温度控制在40 ℃以下、加热功率为1 000 W、加热时间为 30 min为最佳微波养护制度。通过运用X射线衍射（XRD）、压汞法（MIP）以及扫描电子显微镜（SEM）等测试方法，分析微波养护对水泥材料化学成分及微观结构的影响，揭示合理的微波养护制度能够促进砂浆的水化程度并形成更加致密的结构。通过计算机模拟对微波养护过程中的温度变化进行分析，发现微波养护温度具有热点效应。进一步得出微波养护温度是影响砂浆强度最关键的影响因素。

针对现有指标的局限性，为更好地评价温拌沥青结合料的高低温性能，选取不同掺量的Sasobit温拌剂和Evotherm 3G温拌剂，并将其掺入70^#基质沥青和SBS（苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物）改性沥青中，制备改性沥青。通过动态剪切流变（Dynamic Shear Rheological，DSR）试验得到复数剪切模量（G*）和相位角（δ）参数，并进行相关分析。同时，采用车辙因子（G*/sinδ）、改进型车辙因子（G*/（sinδ）⁹）指标和临界温度（T_{G\mathrm{*}/\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\delta }）、改进型临界温度（T_{G\mathrm{*}/{(\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\delta )}^{\mathrm{9}}}）指标，对改性沥青的高温性能进行全面评价分析。在低温弯曲流变（Bending Beam Rheometer，BBR）试验中，得到蠕变劲度模量（S）、蠕变速率（m）参数，并对其进行分析，同时建立k指标（蠕变劲度模量与蠕变速率之比），引入蠕变柔量（J（t））指标对改性沥青的低温性能进行评价。试验结果及数据分析表明，相较于G*/sinδ，采用G*/（sinδ）⁹能够更准确地评估温拌沥青的高温性能，而T_{G\mathrm{*}/{(\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\delta )}^{\mathrm{9}}}适合SBS温拌沥青高温性能评价，对于70^#基质沥青而言两者之间无明显差异。另外，k指标可以区分基质沥青和改性沥青低温性能差异，而J（t）指标能够很好地反映温拌沥青低温蠕变性能。最后，利用层次分析法（AHP）对高低温指标进行权重分析，得出权重最大的指标为T_{G\mathrm{*}/{(\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\delta )}^{\mathrm{9}}}和J（t），在评估温拌沥青的高温性能指标时建议采用T_{G\mathrm{*}/{(\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\delta )}^{\mathrm{9}}}指标，在评估温拌沥青低温性能时采用J（t）指标。

为解决目标检测算法在木材表面缺陷检测中容易出现漏检及检测精度不足的问题，提出一种改进的YOLOv8 模型（YOLOv8-CBW，C、B、W分别为CondSiLU、BiFPN、Wise-IoU的缩写），并构建包含多种木材缺陷的自制数据集。通过对原有的YOLOv8算法进行优化，将条件卷积（conditional convolution，CondConv）与SiLU（sigmoid-weighted linear unit）结合后形成CondSiLU模块替代传统卷积模块，提升特征提取的灵活性；引入双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network，BiFPN），增强模型多尺度特征融合能力；并用Wise-IoU（weighted intersection over union）损失函数替代CIoU（complete intersection over union），提高模型对低质量样本的适应性和泛化性能。试验结果表明，改进后的YOLOv8-CBW模型与YOLOv8模型相比，mAP50（即IoU（交并比）阈值为0.50时的平均精度均值）和mAP50-95（是指IoU（交并比）阈值在0.50~0.95时的平均精度均值）分别提高了3.7%和3.9%，且在复杂木材缺陷检测任务中表现出更高的精度和稳定性。研究结果为木材缺陷检测任务提供新思路，并具有良好的实际应用前景。

针对木材加工业自动化生产场景中传统缺陷检测方法适应性不足的瓶颈问题，开展基于深度学习的智能检测技术研究，构建涵盖多树种特征及典型缺陷类型的数据集。将目标检测技术用于缺陷检测，利用膨胀感知残差（dilation wise residual，DWR）模块优化C2f模块，并提出任务对齐动态检测头（task aligned dynamic detection head，TADDH）和特征聚焦扩散金字塔网络（focusing spread pyramid network，FSPN），用于改进YOLOv8算法（DFT-YOLO）。试验结果显示，经过改进的模型在精度上取得显著提升，达到了96.8%，相较于原始模型提高7.9%；在关键评价指标平均精度mAP50和mAP50-95上，改进后的模型分别达到93.8%和75.2%，分别提高了6.8%和17.5%；在提高检测精度的同时，模型的参数量减少了约1/6（16.2%）。改进的模型能够为木材缺陷的检测提供一种轻量化的检测方法。

为探究植被恢复对工矿废弃地土壤团聚体结构及有机碳动态的影响机制，以鹤岗市青岭林场工矿废弃地上不同种植年限（18、20、23、32 a）的樟子松人工林为研究对象，通过野外采样与室内分析相结合的方法，系统测定0~20 cm和20~40 cm土层土壤团聚体粒径分布、有机碳质量分数及主要土壤化学因子（pH、全氮和全磷等）。研究结果表明，1）随着植被恢复年限的增长，土壤团聚体结构发生显著变化，其中，>2 mm大团聚体比例呈现显著增加趋势（增幅达50.76%），<0.25 mm微团聚体比例显著降低（降幅为44.24%），平均重量直径（mean weight diameter，MWD）和几何平均直径（geometric mean diameter，GMD）分别增加了17.90%和18.42%，表明土壤团聚体稳定性随林龄增加而显著增强。2）通过Mantel分析发现，林龄、土壤深度和化学因子对土壤有机碳（SOC）积累具有极显著影响（P<0.01），同时，林龄和化学因子对团聚体稳定性具有显著影响（P<0.05），其中，表层土壤（0~20 cm）与深层土壤（20~40 cm）的变化趋势基本一致，但深层土壤对环境因子的响应相对滞后。3）随机森林分析显示，氨态氮（ \mathrm{N} {\mathrm{H}}_{\mathrm{4}}^{+}-N）、pH、全磷（TP）和硝态氮（ \mathrm{N} {\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}-N）等对土壤团聚体稳定性的解释度最高。综上所述，长期植被恢复可有效改善工矿废弃地土壤结构，促进土壤有机碳的积累与固存，这对退化生态系统的恢复与重建提供新的思路。

针对胶合板单板表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难，且基于深度学习的缺陷检测算法参数量和计算成本较大，难以在算力较低的设备上得到有效应用等问题，构建一种基于改进YOLOv8的单板表面缺陷（活节、死节、孔洞、裂缝和缺口）检测模型。为提升模型的检测精度和轻量化性能，对胶合板单板表面缺陷检测模型进行改进。首先，采用新的高效注意力机制（coordinate attention，CA），该机制能够增强特征提取的精度和网络的空间信息感知能力，避免过多的计算负担；其次，提出一种基于部分卷积（PConv）的全新结构——CSPPC（CSP（cross stage partial） pyramid convolution），提升计算效率和多尺度特征的融合能力；最后，引入改进的加权交并比损失函数——WIoUv3，提升模型的定位精度和鲁棒性。试验结果表明，改进后的YOLOv8模型（CP-YOLOv8）在胶合板单板表面缺陷检测任务中表现出色，模型的平均精度均值（mAP）达到93.8%，在原模型的基础上提升0.9%，改进模型浮点运算次数（GFLOPs）和参数量降低至7.2 G和2.58 M，分别降低0.9 G与0.42 M，能够充分满足实际应用需求，为胶合板单板质量检测提供一种高效、精准且轻量化的解决方案。

沥青胶砂-集料界面相的低温黏结性能对寒区沥青混合料的低温抗裂性、水稳性等性能有重要影响。基于拉拔试验并采用ImageJ软件对破坏面进行图像分析，通过黏结强度和黏结失效比2个指标，分析不同低温（-10、-20、-30 ℃）和有水条件下沥青、沥青胶浆、沥青砂浆与石灰岩集料组成的界面相黏结性能。研究结果表明，沥青-集料界面相在-20 ℃黏结强度最大，黏结失效比随着温度的降低在增大；水的介入会使界面相低温黏结强度的衰减率达到49%，界面连续脱落，黏结失效比增大44%；合适的粉胶比能提高沥青胶浆的低温黏结强度，粉胶比为1.2的沥青胶浆黏结强度为沥青基质的1.44倍，并通过弯曲蠕变劲度试验验证与沥青胶浆低温黏结强度结果的一致性；矿粉和细集料的加入改变了界面的接触形式，破坏位置和黏结失效比也发生了明显变化；沥青胶浆的破坏位置发生于胶浆内部，沥青砂浆的破坏位置多发生于界面处，其黏结失效比远大于沥青胶浆。

半纤维素酸解后的溶液中富含多种糖类，但现有分离和纯化步骤复杂。为此，提出一种简单高效的从半纤维素水解液中分离和提取结晶木糖的方法及实现流程。利用苯硼酸对木糖的优先选择性得到硼酸酯木糖（XDE）中间产物，在乙酸乙酯中与丙二醇发生酯交换反应，以沉淀的形式得到高纯度的结晶木糖，5次循环使用后木糖的平均得率为75%，纯度高达99.8%。该方法采用绿色溶剂，在室温下通过串联体系反应获得木糖，省去了工业生产中脱色、除盐和重结晶等复杂流程，实现了木糖高效提取分离，减少能源消耗和环境污染。

以橡胶木为原料，采用正交试验设计探讨载银纳米二氧化钛浸渍热处理方式对橡胶木防霉耐腐性能的影响规律，并对比研究对照材、热处理材、载银纳米二氧化钛浸渍材、载银纳米二氧化钛浸渍热处理材的防霉性能、耐腐性能、干缩湿胀性能，通过电镜和X射线衍射（X-ray diffraction，XRD）等手段揭示不同改性处理方式对木材理化性能的影响机理。结果表明，载银纳米二氧化钛浸渍热处理最优工艺为热处理温度160 ℃、热处理时间2.5 h、载银量1.5%、改性剂质量浓度1.5 mg/mL，真空浸渍时间60 min，此时改性材对黑曲霉和桔青霉的防治效力最大，均为100%，改性材在白腐菌和褐腐菌影响下的质量损失率最小，分别为2.36%、1.90%。与对照材、热处理材、载银纳米二氧化钛浸渍材对比，载银纳米二氧化钛浸渍热处理材的湿胀率和干缩率均为最低，径向、弦向和体积吸水湿胀率较对照材降低31.34%~36.36%，径向、弦向和体积吸湿湿胀率较对照材降低41.06%~61.7%，径向、弦向和体积气干干缩率较对照材降幅可达23.28%~32.24%。载银纳米二氧化钛浸渍热处理方式可实现载银纳米二氧化钛颗粒在木材内的均匀负载，综合提升木材的防霉防腐和尺寸稳定性，实现了优异的木材改性效果。

针对Sentinel-2数据在面对光谱相似树种时区分能力弱的问题，以辽宁省铁岭市为研究区，构建基于谷歌地球引擎（google earth engine，GEE）云平台的多维特征融合分类体系。整合Sentinel-2多时相数据，采用多维特征统计方法，提取光谱与植被指数的分位数、极值及标准差特征，并结合地形、纹理、物候与谐波特征6类共120个特征，设计多种特征组合方案。采用分层分类策略，结合随机森林算法，最终实现油松、樟子松、落叶松、杨树、果树、蒙古栎和刺槐7类优势树种的精细分类。结果表明，多维时序统计特征有效捕捉树种间细微差异；樟子松与油松的含水量差异可通过多种植被指数表征；地形、纹理特征对落叶树种区分具有决定性作用。常绿与落叶树种分类总体精度分别达94.7%和88.1%；6种特征组合方案总体精度均超过77.9%。研究结果证实多维特征统计方法与谷歌地球引擎（google earth engine，GEE）平台相结合，能充分挖掘Sentinel-2数据多波段优势，通过时序特征解析显著提升大区域树种分类能力，为大尺度森林资源动态监测提供经济高效的解决方案。其云端处理模式具备向更大地域范围推广的潜力。

放大电路是林业智能装备的重要组成部分，其性能直接影响林业监测中微弱信号的监测精度。高性能分立放大电路结构复杂，传统人工选取模拟电路中分立元件参数方法效率低下，难以满足林火监测、木材探伤等领域的低噪声、高稳定性等要求。为此，提出一种基于非支配排序遗传算法-Ⅱ（nondominated sorting genetic algorithm Ⅱ，NSGA-Ⅱ）的电路分立元件自动参数优化方法。首先，建立放大电路的参数优化模型并根据需求提出设计指标；其次使用NSGA-Ⅱ对电路参数进行求解；最后对优化结果进行验证，通过仿真测试与电路板实物测试，将NSGA-Ⅱ与人工方法、粒子群算法、涡流搜索算法、遗传算法进行对比。试验结果表明，NSGA-Ⅱ电路参数优化方法在电路性能上显著优于人工方法，相较于经典单目标优化方面在收敛速度与优化稳定性方面也更具优势，为林业传感器的高精度放大电路设计提供高效方案，并在未来可以拓展至林业装备其他电路的设计优化。

为解决胶合板生产中因人工修补效率低、劳动强度高和工作环境恶劣等问题，设计一种基于视觉检测和自动化控制技术的胶合板表面缺陷修补设备，以提升胶合板的表面质量和生产效率。设备主要包括视觉检测与智能控制系统、机构定位系统、挤出系统和修补机构。视觉检测与智能控制系统通过视觉检测技术识别缺陷的大小及位置，生成对应的G-code指令（电脑数控（CNC）机器使用最广泛的数控编程语言）并传输给机构定位系统与挤出系统。机构定位系统采用CoreXY机构（双电机驱动（电机M1和电机M2）、同步带传动、X形结构），系统接收到指令后通过M1、M2和Z电机协同控制修补机构确定缺陷修补点，配合挤出系统的腻子挤出机实现腻子在缺陷处实现稳定挤出与均匀覆盖。测试表明，该设备对孔洞、裂缝缺陷检测准确率分别达到97.1%、70.6%，能有效覆盖胶合板表面缺陷且避免大面积涂抹，修补后的胶合板在腻子残留、使用量及修补时间等方面均优于手工修补，为胶合板加工行业自动化修补提供有效解决方案。

森林碳储量是全球碳循环研究的重要内容，应对气候变化具有重要意义。以黑龙江省张广才岭北坡部分区域为研究对象，结合地面观测数据与Landsat TM（thematic mapper）/OLI（operational land imager）传感器数据，采用多种机器学习模型，结合引导聚集Bagging（bootstrap aggregating）集成学习算法，进行森林碳储量模拟。结果表明，1990—2022年研究区森林碳储量呈现显著增加趋势，年平均碳储量达到（80.77±0.27）Mg C/hm²，且空间分布表现出明显的异质性特征，高碳储量区域集中于平坦或半山坡地带。此外，生长季平均气温与森林碳储量呈极显著的正相关关系（P＜0.01），表明气温是影响碳储量变化的主要气候因子。研究结果可为森林碳储量的精准模拟和碳汇管理提供新思路。

星载全波形激光雷达数据波形特征提取的复杂性和不准确性，影响森林地上生物量（aboveground biomass， AGB）的估算精度。为此，以云南思茅区为例，结合全球生态系统动态调查（global ecosystem dynamics investigation，GEDI）激光雷达波形数据和高分七号（GF-7）立体影像数据，通过利用其多角度立体几何特征生成的数字表面模型（digital surface model，DSM），精确定位GEDI波形的起始点，优化波形特征。采用多元逐步回归法构建针叶林、阔叶林和混交林的光斑尺度生物量估计模型，并结合随机森林算法将其外推至区域尺度。研究结果表明，优化波形特征后的光斑尺度生物量估计精度显著提高，针叶林均方根误差（RMSE）为20.11 Mg/hm²，决定系数（R²）为0.89，精度（ACC）为82.87%；阔叶林RMSE为22.07 Mg/hm²，R²为0.89，ACC为81.77%；混交林RMSE为24.51 Mg/hm²，R²为0.88，ACC为80.54%。最终，基于优化后的GEDI生物量光斑点，成功生成了25 m分辨率的区域森林AGB分布图。

针对线控转向系统驾驶员无法通过转向盘获取路感的问题，采用路感模拟电机给驾驶员路面反馈信息，使驾驶员获得路感并对车辆加以操控。建立线控转向系统动力学模型，采用魔术公式轮胎模型描述侧偏力，计算各个车轮的侧偏角，并计算出车轮的回正力矩。设计助力力矩、限位力矩、摩擦和阻尼力矩，得到线控转向系统路感反馈力矩，采用超螺旋滑膜（super twisting algorithm，STA）控制对反馈力矩换算的电流进行跟踪控制，设计模拟仿真试验并对试验结果进行分析。研究结果表明，魔术公式轮胎模型计算的回正力矩较为准确，所设计的路感模拟控制算法满足低速转向轻便、高速路感清晰稳定的要求。同时超螺旋滑模控制算法的鲁棒性优于比例积分微分（proportion integration differentiation，PID）控制，相较于普通滑模控制消除了抖振现象。