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钠离子电池中的气体释放——DEMS 设置、数据评估及其在富锰层状正极材料中的应用
流场；2) 从电池顶部连接到对电极集电器；3) 参比电极集电器；4) 对电极集电器；a) 集电器箔上的工作电极；b) 隔板；c) 参比电极（钠金属）；d) 对电极（钠金属）；e) 对电极安装板。b) DEMS 测量装置流程图。测量和控制单元的字母符号图例：C = 控制器，F = 流量，I = 指示器，P = 压力，T = 温度。
ALOS PALSAR 垂直精度评估... - RUN
摘要：地球表面的三维数据可以支持多种类型的研究，例如水文、地貌、环境监测等等。但是，由于在现场获取这些数据的难度，免费提供的数字高程模型 (DEM) 已被广泛使用，因此，越来越有必要检查它们的准确性以确保它们根据适当的比例正确适用。然而，还没有研究根据巴西制图精度标准 (PEC) 专门评估 ALOS PALSAR、GMTED2010、SRTM 和 Topodata DEM 的垂直精度。因此，本文旨在使用巴西大地测量系统的官方高精度测高网络数据来评估上述 DEM 的质量。误差统计分析结果表明，DEM 具有与 1:100,000 或更小比例兼容的应用，尽管 GMTED2010 的精度低于其他 DEM，但根据巴西 PEC，它也可以归类为同一精度类别。我们得出结论，DEM 评估对于确保其正确应用非常重要，因为它们可用于许多研究，因为这些数据几乎适用于地球上的所有地区。
Eftychia E. Martino
技术技能分析技术：气相色谱（GC），红外光谱法（IR），差异电化学质谱法（DEMS）沉积方法：溅射，湿浸入电化学特征的浸润方法XRD，拉曼，TGA，下注电化学电池设计：燃料电池和电池
高山生态中的多尺度高分辨率地形模型：机载激光雷达和无人机立体摄影测量技术的优缺点
摘要：高山环境易受气候变化影响，迫切需要准确建模和了解这些生态系统。过去十年来，使用数字高程模型 (DEM) 来获取代理环境变量的普及度不断提高，特别是因为 DEM 可以相对便宜地以非常高的分辨率 (VHR；<1 米空间分辨率) 获取。在这里，我们实现了一个多尺度框架，并比较了由光检测和测距 (LiDAR) 和立体摄影测量 (PHOTO) 方法产生的 DEM 衍生变量，目的是评估它们在物种分布建模 (SDM) 中的相关性和实用性。以瑞士西部阿尔卑斯山两个山谷的北极高山植物 Arabis alpina 为例，我们表明 LiDAR 和 PHOTO 技术均可用于生成用于 SDM 的 DEM 衍生变量。我们证明，PHOTO DEM 的空间分辨率至少为 1 米，其精度可与 LiDAR DEM 相媲美，这在很大程度上要归功于与市售的 LiDAR DEM 相比，PHOTO DEM 可以根据研究地点进行定制。我们获得了空间分辨率为 6.25 厘米 - 8 米（PHOTO）和 50 厘米 - 32 米（LiDAR）的 DEM，其中我们确定 SDM 中 DEM 衍生变量的最佳空间分辨率在 1 到 32 米之间，具体取决于变量和站点特征。我们发现 PHOTO DEM 范围的缩小改变了所有衍生变量的计算，这对它们的重新计算产生了特殊影响
昴星团和 LiDAR 数字高程模型在农田梯田检测中的比较
摘要 — 与农业活动相关的梯田是人类对景观最明显的改造之一，是世界各地重要的投资，它们最近与现代土地利用管理和侵蚀控制的关注产生了新的相关性。保护性农业和梯田管理是卫星地球观测和高分辨率地形测量中具有巨大潜力的应用。由于其高灵活性，昴宿星团卫星星座提供了新的高分辨率数字高程模型 (DEM)，其亚米级分辨率可能对这项任务有用，它们在农田环境中的应用如今是一个开放的研究方向。这项工作提供了初步分析，从昴宿星团图像获得的 DEM 中执行自动梯田映射，并与 LiDAR DEM 进行比较。考虑了两种现有方法，快速线段检测器 (LSD) 算法和基于表面曲率的地貌测量方法。尽管 Pleiades DEM 的性能低于 LiDAR 模型，但结果表明，Pleiades 模型可用于自动检测大于 2 m 的梯田坡度，检测率超过梯田总长度的 80%。此外，结果表明，当使用嘈杂的数字高程模型时，地貌测量方法更为稳健，并且略优于 LSD 算法。这些结果首次分析了 Pleiades DEM 作为 LiDAR DEM 的替代品的有效性，也强调了未来在农田环境中监测大面积区域所面临的挑战。
持续更新的数字高程模型 (CUDEM) 以支持沿海洪水建模
摘要：美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 国家环境信息中心 (NCEI) 生成从本地到全球范围的数字高程模型 (DEM)。总的来说，这些 DEM 对于确定沿海洪水的时间和范围以及改善社区准备、事件预报和预警系统至关重要。我们在 NCEI 启动了一个综合框架，即持续更新 DEM (CUDEM) 计划，其中包含无缝裸地、地形测深和测深 DEM，涵盖整个美国 (U.S.) 大西洋和墨西哥湾沿岸、夏威夷、美国领土和美国太平洋沿岸的部分地区。CUDEM 是目前公共领域中分辨率最高的整个美国大西洋和墨西哥湾沿岸的无缝描绘；沿海地形测深 DEM 的空间分辨率为 1/9 弧秒（~3 米），而离岸测深 DEM 则粗化为 1/3 弧秒（~10 米）。我们使用 NASA 的先进地形激光测高系统 (ATLAS) 仪器（该仪器安装在冰、云和陆地高程卫星 2 (ICESat-2) 观测站上）独立验证了 CUDEM 的陆地部分，并计算出相应的垂直平均偏差误差为 0.12 米 ± 0.75 米（一个标准差），总体 RMSE 为 0.76 米。我们使用免费开源软件 (FOSS) 通过标准化流程生成 CUDEM，并提供对我们代码存储库的开放访问。CUDEM 框架由系统化的平铺地理范围、空间分辨率以及水平和垂直基准组成，以便使用新的数据集合快速更新目标区域，尤其是风暴和海啸事件后。CUDEM 框架还能够将本地规模 DEM 中采集的高分辨率数据集合快速整合到 NOAA NCEI 的区域和全球 DEM 套件中。未来的研究工作将侧重于生成其他数据产品，例如空间明确的垂直误差估计和形态变化计算，以增强 CUDEM 计划的实用性和科学效益。
数字高程模型的空间形态分析...
简介。空间分析是任何 GIS 研究的顶峰。空间分析有四种传统类型：表面分析、空间叠加和邻接分析、线性分析和栅格分析。数字高程模型 (DEM) 的空间分析是一项复杂的科学任务。DEM 是相对于任何参考基准的陆地表面高程的数字表示。DEM 经常用于指代地形表面的任何数字表示。DEM 是地形数字表示的最简单形式。DEM 用于确定地形属性，例如任意点的高程、坡度、坡向。DEM 广泛用于水文和地质分析。DEM 的水文应用包括地下水建模、确定滑坡概率、洪水易发区制图。DEM 是土壤状态、景观和栖息地建模的基础。DEM 的空间结构形态分析可以看作是景观及其地质生态状态信息清单的一种方法。该技术能够综合有关侵蚀-积累过程强度不同的景观位置的信息。此类信息对于组织区域平衡的自然管理系统至关重要。调查方法。许多 GIS 软件应用程序既有商业来源也有开源来源。有两个流行的应用程序：ArcGIS 和 QGIS。本研究使用 ArcGIS 工具和 Topo to Raster 方法进行了研究，以创建特定的 DEM 模型。地形转栅格是一种专门的工具，用于从地形组件（例如高程点、等高线、河流线、湖泊多边形、汇点和研究区域边界多边形）的矢量数据创建符合水文要求的栅格表面。此工具应用于本地级研究。应用 TIN 建模为数据不足的区域生成附加数据，以进行正确的地形转栅格插值。ArcGIS Spatial Analyst Extension Toolkit 中的水文建模工具可以描述表面的物理组成部分。水文工具使我们能够确定流向、计算流量累积、描绘流域并创建河流网络。DEM 的空间分析用于形态景观组织的建模，与 Philosofov (1960) 提出的地形形态研究方法有关。其本质是由对由 DEM 创建的划定流域和流积表面应用数学运算决定的。调查结果。地形地貌测量在过去几十年中得到了广泛的发展，在方法论和研究主题领域取得了重要成果。针对最常见的地形参数 - 测高、坡度、坡向、带状剖面、线纹和排水密度、表面粗糙度、等基线和水力梯度，提出了一种将 GIS 和统计学整合到地形分析中的方法。地貌分析的有效方法是结构地形学和地形测量学，它们以前基于地形图分析，现在基于可靠的 DEM。DEM 是地形的网格化数字表示，每个像素值对应于基准面以上的高度。自 Miller 和 Laflamme (1958) 的开创性工作以来，DEM 已发展成为许多科学应用不可或缺的一部分。DEM 可以通过地面调查、数字化现有硬拷贝地形图或通过遥感技术创建。DEM 现在主要使用遥感技术创建。遥感技术包括摄影测量 (Uysal et al., 2015; Coveney and Roberts, 2017)、机载和星载干涉合成孔径雷达 (InSAR) 和光检测和测距 (LiDAR)。星载 InSAR 是创建全球 DEM 的最常用技术，也是最广泛使用的开放获取全球 DEM 背后的技术；航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM)。与其他全球 DEM 相比，SRTM 具有可访问性、特征分辨率、垂直精度以及更少的伪影和噪声，因此仍然是最受欢迎的全球 DEM（Rexer 和 Hirt，2014；Jarihani 等人，2015；Sampson 等人，2016；Hu 等人，2017）。评估 SRTM 数据的准确性（Farr，T. G.，P. A. Rosen 等人。(2007)，Rodriguez，E.，C. S. Morris 等人。(2005) 允许将其用于区域研究。SRTM 数据被定义为不足以在本地研究中生成可靠的 DEM。