• 基于多源遥感与环境数据的可解释深度学习框架用于土壤盐分空间预测——以河北沧州为例

  土壤盐渍化对沿海和半干旱地区的农业生产力和可持续土地管理构成重大挑战。沿海农业区土壤盐分受地表条件、地下水过程、土壤性质和地形特征之间复杂相互作用的控制。准确的空间预测需要将遥感观测与表征这些过程的环境信息相结合。本研究提出了一种多源深度学习框架，将Senti

  来源：Sensors

  时间：2026-10-14

• 光伏面板中PFAS淋溶的全生命周期评价研究

  打开图像查看器 PFAS 是日益引起环境关注的问题。本研究调查了 PFAS 从光伏面板中的淋溶情况，并将

  来源：RSC Sustainability

  时间：2026-10-14

• 意义中心应对干预对外语课堂焦虑的纵向与生理学研究

  摘要外语课堂焦虑（FLCA）的研究在很大程度上脱离了更广泛的压力、应对和生活意义文献，使得一种简短的、嵌入课堂的、以意义为中心的应对干预能否在学期和日常层面改变语言学习的压力过程仍不明确。本研究检验了此类干预是否能比常规教学更有效地降低FLCA和感知压力，并提升生活意义感、心

  来源：Discover Mental Health

  时间：2026-10-14

• 基于被动声学监测与深度学习的危地马拉云雾林中凤尾绿咬鹃（Pharomachrus mocinno）鸣声活动与栖息地利用评估**

  ： 监测活动性强、难以发现且栖息地特化的物种，在复杂山地景观中面临重大挑战。本研究将被动声学监测（PAM）与BirdNET（一种免费使用的卷积神经网络声音识别算法）相结合，对凤尾绿咬鹃（Pharomachrus mocinno）全年的鸣声活动模式进行了描述。B

  来源：Journal of Tropical Ecology

  时间：2026-10-14

• 安大略省金斯敦街头涉入社区梅毒及性传播与血源性感染（STBBI）检测影响因素的多层次质性研究

  目的：梅毒是加拿大重新出现的公共卫生威胁，对街头涉入社区的影响尤为严重。本定性研究旨在识别影响安大略省金斯敦街头涉入人群及时获得梅毒检测的多层次因素。 方法：研究人员采用解释性描述（interpretive description）方法，对当地减害与住房服务

  来源：Canadian Journal of Public Health

  时间：2026-10-14

• 埃塞俄比亚鱼类加工副产物可持续增值利用的机遇与挑战——迈向循环渔业经济的综合评述

  鱼类加工产生大量副产物，包括鱼头、骨架、内脏、鱼皮、鱼鳞及碎肉，这些副产物可占鱼类总生物量的30%至70%。尽管这些材料含有宝贵的蛋白质、脂质、矿物质、胶原蛋白及其他生物活性化合物，但在埃塞俄比亚仍未被充分利用。本综述旨在评估埃塞俄比亚鱼类加工副产物的现状，评

  来源：Discover Life

  时间：2026-10-14

• 基于多算法优化与多距离度量的星载激光雷达足迹地理定位校正框架SALPA

  摘要专业翻译 星载激光雷达（Spaceborne LiDAR）系统通过主动发射激光脉冲或测量光子飞行时间，实现了对全球陆地生态系统的直接三维测量，为森林垂直结构、地表高程和冠层架构等关键参数的获取提供了前所未有的能力。其中，全球生态系统动力学调查（GEDI）任

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2026-10-14

• 基于Landsat的阿尔及利亚地中海区域参考火烧迹地数据集（1984–2025）及历史与新一代火烧迹地产品的评估

  ALGEBA：阿尔及利亚地中海区域1984–2025年最长连续30米火烧迹地记录。空间验证：Dice系数>90%，偏差<3.5%；时间验证：MODIS 28天，VIIRS 24天。ALGEBA与官方机构记录吻合度最佳，且在空间上优于现有火烧迹地产品。FireC

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2026-10-14

• 集成UAV磁测、Monte Carlo不确定性传播与DBSCAN聚类的高分辨率海岸磁异常检测与环境评估工作流——以葡萄牙Cascais为例

  研究人员提出用于葡萄牙Cascais海岸地下调查的高分辨率无人机（UAV）磁测工作流。Monte Carlo（MC）不确定性传播提高了反演解释的可靠性。地质统计学克里金（kriging）能够实现磁场精确重建。DBSCAN可自动识别连贯的磁异常簇。可重复工作流支

  来源：Results in Engineering

  时间：2026-10-14

• 基于 Sentinel-1 Extra Wide Swath (EW) 的斯瓦尔巴 Kongs- 与 Krossfjorden 夏季冰川前端及崩解冰川冰分布十年观测（2015–2024）

  基于 Sentinel-1 (S1) 的大气暴露制图（Atmospheric Exposure Mapping, AtmExM）被应用于斯瓦尔巴（Svalbard）。该方法在统计上定义了 2015–2024 年期间的夏季冰川前端。其还绘制了两个主要冰川所在峡湾

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2026-10-14

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