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2025年 第0卷 第3期    刊出日期：2025-03-25

上一期   

矿区动态监测

联合Sentinel-1A升降轨的DS-InSAR金川矿区形变提取

郭捷, 张功海, 宋烨炜, 白宇兴, 胡纪元, 王杰, 吴文豪, 葛子轩

2025, 0(3):  1-7.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0301

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金川矿区镍资源储备极为丰富,是我国最大的镍金属生产基地。传统的PS-InSAR在金川矿区测量存在目标点密度低、形变区解缠错误、形变结果提取精度低的问题。鉴于此,本文采用先进的DS-InSAR方法,对2021年8月—2022年6月的3组不同轨道(升轨Path128、降轨Path33、降轨Path135数据)的Sentinel-1A数据进行处理,将监测点密度与传统PS-InSAR方法获得的结果进行对比,以及两类时序InSAR提取的形变结果与GNSS点位监测进行交叉验证。结果表明:①对于金川矿区矿体监测的监测点(MPS)密度较PS-InSAR方法至少提升了5倍以上;②利用DS-InSAR和PS-InSAR解算的时序形变结果与GNSS站点时序形变结果分别根据平均绝对误差、均方根误差、皮尔逊相干系数进行对比,DS-InSAR结果在3组指标上均效果更佳,提取的形变结果精度更高。

基于SMA-CNN-GRU-Attention组合模型的矿区地表三维形变预测

彭毅博, 杨维芳, 闫香蓉, 高墨通, 侯宇豪, 张德龙

2025, 0(3):  8-14,20.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0302

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矿区地表形变监测与预测研究对于矿区安全生产与灾害防治预警具有重要意义。现有研究偏向于对地面垂直沉降的监测与预测,对三维方向形变预测研究较少。针对以上问题,本文基于小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对金川矿区西二采区进行多轨道数据地表形变监测,并提出一种加入黏菌优化算法(SMA)的SMA-CNN-GRU-Attention组合网络模型,利用该模型对该区域地表三维形变进行预测研究。结果表明,加入SMA进行最优参数求解后,垂直向预测结果的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE)较CNN-GRU网络模型分别降低30%和46%;南北向预测结果的MAE与RMSE分别降低37%、39%;东西向预测结果的精度提升较小,MAE、RMSE分别降低6%和10%。SMA算法不仅可以加快模型最优参数选取效率,还能较大程度地提升CNN-GRU-Attention模型预测性能。SMA-CNN-GRU-Attention多特征输入预测模型相较其他预测模型具有优越性,为地表三维形变预测研究提供了一种有效方法。

时序InSAR技术在矿区地表沉降监测与时空演化分析中的应用

张昱鑫, 袁希平, 甘淑, 彭翔, 王松

2025, 0(3):  15-20.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0303

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针对地表沉降对矿区安全、环境、社会经济发展及资源利用可持续性带来的危害问题,首先获取2021年12月31日至2024年3月2日的63景Sentinel-1A数据,采用SBAS-InSAR (时间序列干涉测量)技术对白草矿区的地表变形进行监测,从而获得该矿区的地表沉降速率和累计沉降结果;然后利用实测数据对监测结果进行可靠性分析;最后基于LSTM模型对矿区进行沉降预测,并详细分析了矿区沉降的时空变化特征与演化规律。最终得出结论:①空间上,白草矿区地表沉降主要集中矿区西部,最大沉降量达-316.86 mm,最大平均沉降速率达-148.4 mm/a,总沉降面积为0.623 6 km²,其中0.280 4 km²的重度和极重度沉降区域需要重点监测;②时序上,沉降较严重区域自监测起始点便开始发生沉降,且沉陷速率趋于匀速,若不加以防护,该区域未来将持续沉降,且可能会加剧沉降;③实测数据和监测数据的拟合程度较高,决定系数R²达到0.994,LSTM预测模型对监测数据进行预测效果较好,预测值和监测值线性拟合决定系数R²在0.946以上,表明利用LSTM模型进行地表沉降预测能达到精度要求。该试验结论可为矿区的灾害防治提供技术支持,为更精准的矿区地表形变评估提供有力支持。

基于无人机倾斜摄影测量的露天矿山复垦动态监测

钟伟华, 刘景矿

2025, 0(3):  21-26.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0304

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露天矿山复垦监测的传统手段主要以卫星遥感监测与现场调查为主,存在精度低、效率低等问题。为加强露天矿山复垦动态监测,提高地区自然资源主管部门对矿山复垦过程监管的能力,本文探索了无人机倾斜摄影测量在矿山复垦动态监测的方法。以广州某露天矿山为试验对象,利用该技术获取4期的实景三维Mesh模型,并同步输出DEM和DLG,利用DEM和DLG数据分析土方回填标高、土方回填量、建筑物拆除情况等监测指标。试验结果表明,无人机倾斜摄影测量外业采集1.56 km²的数据,耗时约1h 3min 55s,GSD为2.51 cm/像素,较传统方法效率和精度均有所提高。另外,基于DLG数据统计的拆除面积为16 442.36 m²,基于DEM数据计算的土方回填总量为0.017 km³,表明该技术可以进行数字化、可视化分析。本文研究为地区主管部门加强露天矿山复垦动态监测提供了技术支撑,对其他矿山复垦监测具有借鉴和参考意义。

阳泉市煤矿区生境质量时空变化及驱动因素分析

张楠, 陈胜华, 孙彩霞

2025, 0(3):  27-32.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0305

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针对煤矿开采对阳泉市煤矿区的生境质量影响问题,本文基于2003—2023年Landsat影像对阳泉市煤矿区土地利用类型进行了分类,采用InVEST模型分析了煤矿区生境质量时空演变特征,并利用地理探测器探究了影响生境质量空间分布差异的驱动因素。结果表明:①近20年间土地利用类型主要由林地和草地构成,耕地面积总体较为稳定,建筑用地呈现逐年上升的趋势;②生境质量等级主要由中和较高等级构成,但其变化主要由高等级向低等级转化,呈变差状态的区域面积占比近70%,生境质量状况整体变差;③土地利用是生境质量空间分布差异的主要驱动因素,并且土地利用和其他影响因子的交互解释力最强。研究结果为政府部门生态环境治理和修复提供理论依据。

学术研究

基于图像和点云融合的三维小目标检测方法

郝佳, 姚国英, 周剑, 王斯远, 肖进胜

2025, 0(3):  33-38.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0306

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目标检测技术在人工智能、人脸识别、自动驾驶等关键领域发挥着至关重要的作用。三维点云目标检测,特别是对小目标的识别,仍然是技术发展中的一个难点。针对该问题,本文提出了一种新的三维检测网络,该网络融合了图像与点云数据,以显著提高三维小目标的检测精度。首先,利用YOLOv5进行精确的二维目标检测,并利用相机和激光雷达的坐标映射关系建立三维约束,从原始点云中提取出锥形感兴趣区域;然后,针对远处的点云小目标,提出了一种基于聚类优化的三维目标检测网络架构,将感兴趣区域的点云同时输入PointNet及聚类模块中,并对两者的检测结果进行融合判别,提升三维小目标检测精度。在KITTI数据集上的测试结果表明:与现有技术相比,本文算法在中等难度条件下,两种小目标物体的平均精度(AP)分别提升了15.94%、2.29%;在高难度条件下,分别提升了13.34%、2.86%。证明了本文算法在提升三维小目标检测精度方面的显著效果和实际应用潜力。

融合时序InSAR与ESMD的高填方膨胀土机场隐患识别与形变监测

张双成, 李思洁子, 任志鹏, 司锦钊, 胡兴群

2025, 0(3):  39-45.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0307

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本文首先运用小基线集时序InSAR技术(SBAS-InSAR)识别安康膨胀土机场的形变隐患区,获取隐患区特征点的长时间序列;然后基于ESMD算法对形变时间序列进行分解,提取季节性物理信号,突出地表形变信号,获取时间序列季节性波段周期和形变异常发生的频率和时间;最后结合环境负载中的降水、温度因素对形变因素进行分析。研究结果表明:①机场地表形变主要发生在膨胀土填方区域,机场高填方边坡的形变尤为明显;②膨胀土形变受环境因素表现为季节性波动,且在夏季易发生不均匀沉降。研究结果提供了有关膨胀土易发生周期性形变机制的重要线索,并对监测膨胀土地质条件下的交通基础设施具有一定参考意义。

基于车载激光点云的路灯提取方法

张富杰, 王留召, 钟若飞, 许梦兵, 靳欢欢

2025, 0(3):  46-51.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0308

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路灯是城市的关键组成部件,及时准确地获取路灯信息在数字城市建设中至关重要。受限于城市环境复杂的地物结构和遮挡情况,传统的路灯提取方法仍存在精度不高、效率低和稳健性差等问题,且面对不同城市场景缺乏普适性。针对上述问题,本文提出了一种基于车载激光点云的城市路灯自动提取方法。首先,通过内部形状描述子(ISS)关键点建立圆柱空间邻域,利用密度阈值判别并反向投影获取潜在杆状物点集;然后,通过主成分分析法(PCA)主向量、法向量方向及夹角约束快速剔除行道树等非目标杆状物,得到候选路灯点集;最后,根据路灯点云的空间几何特征,通过随机森林算法构建决策树实例化模型对候选路灯进行匹配分类,实现路灯点云的精准提取。试验结果表明,面对规则独立分布或部分遮挡的路灯点云,本文方法具有良好的提取精度和稳健性,以及较强的实际应用价值。

基于双路全局信息优化网络的遥感影像海陆分割算法

谢巴图, 胡佳睿, 潘俊

2025, 0(3):  52-58,86.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0309

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针对高分辨率遥感影像中靠岸地物对海陆边界精细化分割的影响,本文提出了一种基于双路全局信息优化网络(DGIONet)的遥感影像海陆分割算法。在编码端,该网络设计基于矩形条带卷积的多尺度空间注意力特征提取模块,利用不同尺度下垂直构建的矩形条带卷积实现多尺度大内核卷积效果,依靠提取到的多尺度特征与模块内的点卷积实现空间注意力机制,从而有效提高网络关注海陆大尺度特征的能力,实现海陆全局信息及上下文信息的特征提取。在解码端,该网络设计双路全局信息优化解码器,解码器内依靠深度可分离空洞卷积信息优化模块和Hamburger全局特征恢复模块,分别利用提取到的全局信息及上下文信息实现特征恢复,同时将编码端提取到的阶段特征与阶段恢复特征融合,以实现更好的信息优化。为验证本文方法的有效性,构建分辨率优于0.3 m的高分辨率遥感影像海陆分割数据集,在此数据集基础上进行对比试验。结果表明,相较于目前主流语义分割方法Vision Transformer,本文方法像素精度提高了3.01%,平均交并比提高了10.51%,即在高分辨率遥感影像的精细化海陆分割问题中具有优势。

多特征模板匹配的多源盾构隧道螺栓孔精准识别

王少宁, 杨元维, 许磊, 顾世成, 高贤君, 尹正浩, 钟康, 刘振宇

2025, 0(3):  59-65.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0310

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螺栓孔作为盾构隧道的关键力学结构,对隧道整体结构的稳定性至关重要。由螺栓失效引发的渗水和裂缝等病害现象,对隧道的安全运营构成潜在威胁。为消除检测人员的安全隐患并提高螺栓孔的检测效率,本文提出了一种基于多特征模板匹配的多源盾构隧道螺栓孔精准识别方法。首先,将隧道断面点云的几何中心作为视点,将隧道点云进行圆柱投影展开成2.5维点云;其次,通过DBSCAN聚类方法提取螺栓孔点云并采用欧式聚类生成其中心坐标集;然后,以扫描测线为单元对2.5维点云及螺栓孔中心坐标集进行逐测线投影,将三维点云信息融入二维图像中以此锁定目标检测区域;最后,通过多特征模板匹配的方法对螺栓孔进行精准识别。本文设计的基于点云形状特征的DBSCAN聚类方法能够提取点云数据中所有的螺栓孔,同时识别率和平均相似度分别能够达到98.76%和98.79%,且在耗时相近的情况下,平均偏差更小,表现出更好的稳健性。本文充分考虑螺栓孔点云的形状特征,实现了螺栓孔点云的精准分类,并通过融合盾构隧道的三维与二维数据进一步提高了盾构隧道图像上目标识别的精度。

基于改进的DeepLabV3+网络的Sentinel-1影像水体提取

赵兴旺, 赵妍, 刘超, 刘春阳

2025, 0(3):  66-70.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0311

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为了提高雷达影像提取水体的精度,本文以2023年Sentinel-1系列影像为数据源,在DeepLabV3+网络模型的基础上优化主干网络,并融合SE通道注意力机制,提出了一种改进的深度学习网络模型SEDeepLabV3+,针对改进的模型进行了消融试验,并以7月31日北京市昌平区水体提取为例,对该模型进行了验证。试验结果表明,使用改进后的SEDeepLabV3+方法提取水体时,平均交并比与像素准确率能够达到88.55%和93.49%,与DeepLabV3+、HRNet、U-Net相比,平均交并比分别提高了2.26%、2.31%和5.08%,平均像素准确率分别提高了0.76%、0.80%和3.07%,改进后的SEDeepLabV3+不仅具有更轻量级的网络结构,而且能够有效地提高水体提取精度和效率。

基于陆探一号SAR卫星的北盘江光照水电站滑坡隐患识别

徐青松, 胡君, 崔文刚, 刘绥华, 胡丹, 宁飞, 李蔓

2025, 0(3):  71-75,132.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0312

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陆探一号(LT-1) SAR卫星是我国首颗L波段全极化民用干涉SAR卫星星座,由两颗参数相同的SAR卫星组成,跟飞模式下重访周期可达4 d,具有高分辨率、重访周期短、全极化成像等优点,有利于复杂地区滑坡隐患识别。本文以北盘江光照水电站为研究区域,获取了13景2023年4月2日至2023年6月21日LT-1升轨SAR数据,利用合成孔径雷达差分干涉测量技术(D-InSAR)开展滑坡隐患识别,并结合光学遥感影像验证识别结果的可靠性。结果显示,北盘江光照水电站共存在6处滑坡隐患区域,主要分布在库区北-东方向,通过综合降水量和光学遥感影像,详细分析了两处典型隐患区域的时空演化特征,发现降水是影响坡体稳定性的因素之一,证明了LT-1卫星在滑坡隐患识别中的可行性与有效性,为地质灾害防治行业提供了新的数据源。

垂直航空摄影三维模型构建与优化

刘金沧, 袁磊, 马德富, 夏进亮

2025, 0(3):  76-80.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0313

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垂直航空摄影一般用于获取影像数据并制作正射影像图,为进一步挖潜影像数据价值,支撑实景三维中国建设,本文以垂直航空摄影获取的影像为基础,构建三维模型并探索模型效果优化的方法。具体包括:①分析基于垂直航空影像构建三维模型的可行性;②研究通过在不增加航摄成本的情况下,加大影像重叠度以增强三维模型效果的方法;③提出建筑物顶部信息约束的模型优化方法。通过理论分析和实践证明:重叠度对基于垂直航空影像三维模型构建的完整性影响较大,采用航向80%的重叠度采集数据,可在不增加航摄工作量的情况下大幅提升建模效果;建筑顶部信息约束建模方法对改善模型完整性非常有效,可在保留建筑顶部细节信息的前提下,大幅度优化建筑边缘形态,在城市规划、执法监测等领域可发挥重要作用。

基于AMR聚类的北斗卫星导航系统多路径误差自适应格网划分建模方法

王亚伟, 伍百发, 黄磊, 刘华光, 吴志文, 詹艳春, 李海洋

2025, 0(3):  81-86.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0314

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针对固定间隔格网划分的多路径误差半天球格网点建模方法(MHGM)在多测站应用中计算资源消耗过大的问题,本文首先利用北斗卫星导航系统多路径误差效应的空间域先验分布信息,实现了半天球格网的自适应划分,减少了MHGM的待估参数;然后通过试验验证了该方法的有效性,该方法可以合并多路径误差变化平缓的区域,并合理加密多路径误差影响较大区域。试验结果表明,随着自适应阈值参数k的增大,虽然北斗系统多路径误差改正效果略有下降,但仍优于作为先验信息的ESM模型。当k=0.9 cm时,相比固定分辨率模式,模型待估参数下降77.2%,参数估计的内存占用仅为固定划分模式的5.2%,显著降低了计算资源消耗。在保证北斗系统多路径误差改正效果的同时,拓展了该方法在大规模测站多路径误差整体建模中的应用价值。

一种新型的拖曳式水深测量系统

沈蔚, 王张江尧, 王梓程, 丁子涵, 冯奇滨

2025, 0(3):  87-92.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0315

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针对当前大范围水域调查和测深工作的迫切要求,本文设计了一种新型拖曳式水深测量系统。该系统对现有单波束水深测量装置进行了创造性改进,设计了模块化的电子仓和浮体,利用无人机等设备快速布放和回收,并以水面拖曳的方式快速开展水深测量。CFD仿真分析和实地测试表明,该系统在不同水流速度下均表现出良好的阻力性能和稳定性,当水流速度最大为3 m/s时,该系统所受阻力为53.36 N;系统在开放水域开展水深测量的内符合精度为0.024 5 m,对比无人船内符合测量精度为0.034 2 m,试验精度符合国家相关规范的要求。该系统精度可靠、运行稳定,可快速布放和回收,特别适用于边坡陡峭、无人船无法布放或密集排列的坑塘等的测量。研究结果验证了该系统在复杂水域中的应用潜力,为水深测量工作提供了创新的解决方案。

复杂场景下二阶HMM的自适应地图匹配算法

郭思雨, 郭圆, 李必军, 吴超仲

2025, 0(3):  93-98.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0316

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随着城市交通系统的复杂性显著上升,现有地图匹配方法在处理交叉路口、高架遮挡等复杂城市交通场景时仍面临较大的挑战。针对上述问题,本文提出了一种针对复杂城市道路的地图匹配算法。首先,通过方向性和连通性两部分特征,量化匹配过程中轨迹点所处路网场景的复杂程度并实现轨迹分段;然后,对简单轨迹使用加入方向约束的隐马尔可夫模型进行匹配,对复杂轨迹段则采用二阶模型,利用路网复杂度作为权值参数自适应地调整HMM中观测概率和转移概率的权重比,提高复杂路网的地图匹配精度和效率;最后,与传统HMM方法和ST-Matching方法的匹配结果进行对比。结果表明,本文算法在复杂场景下的匹配准确率分别提高了5.4%和6.0%,具有更高的匹配效率。

基于多源地理数据的长时序贫困度估算——以孟加拉国为例

蒋铭, 张福浩, 赵习枝, 欧尔格力, 于浩

2025, 0(3):  99-104.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0317

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贫困是发展中国家普遍面临的重大社会问题。针对长时间序列贫困度数据缺失的问题,本文提出了一种基于家庭调查数据的可比财富指数(CWI)构建方法,用于贫困度表征。在此基础上,提出了一种基于多源时空特征和随机森林算法的贫困度估算方法,并利用夜间灯光遥感、道路、土地覆盖、数字高程模型、洪水淹没区等数据对孟加拉国2014—2021年的贫困度进行估算。试验结果表明,本文提出的CWI构建方法和贫困度估算方法具有可行性,贫困度估算模型R²为0.88,具有较高的精度。研究成果可为其他发展中国家的贫困度估算和分析提供参考。

基础测绘赋能城市建设

基于深度学习的隧道超高分辨率图像病害检测框架

马海志

2025, 0(3):  105-110.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0318

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现有隧道检测技术采集的数据通常会获得超高分辨率图像,而隧道中病害的实际面积较小,使得图像经过简单预处理(如缩放)后会发生病害信息丢失,且在有限的计算资源下训练的深度学习模型可能会出现物体检测率降低、训练不稳定等现象。针对上述问题,本文提出了一种基于深度学习和隧道超高分辨率图像的病害检测框架,通过对超高分辨率图像进行预处理,将原始图像分割成更小的补丁图像,将超高分辨率图像调整到合适的大小,以提高检测模型的性能,该框架适用于任何深度学习模型。试验结果表明,相较于常规检测流程,本文所提框架下的模型性能提高了约77.19%;且该框架适用于一般的超高分辨率图像,可以有效识别隧道以外的一般结构的损坏。

基于超分辨率生成对抗网络的混凝土裂缝检测算法

李响

2025, 0(3):  111-116.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0319

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随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围内精准检测裂缝的方法。因此,本文首先提出了一种基于超分辨率生成对抗网络的学习结构,适用于任何分割网络,然后提出了一种有效构建训练数据的方法,应用于所提出的学习结构,最后对本文方法在1606张质量随机退化的裂缝图像上进行了性能评估,结果表明,本文所提出的学习结构下,裂缝检测IoU及F1分数分别达63.686%和77.811%,方差分别为0.900 8和0.501 5,有效提高了裂缝的检测性能,且对输入数据具有较高的稳健性。

SHAP解释下随机森林预测的越江盾构隧道病害发展分析

徐鹏宇, 王勇, 王红雪, 高翔

2025, 0(3):  117-121.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0320

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我国轨道交通建造技术愈发成熟,但也无法改变富水环境下隧道变形的现状。工程领域对隧道病害成因、影响因素、控制与治理等方面均有较为深入的研究,但对于隧道尤其是越江盾构隧道的病害分布与发展预测领域的研究却很少。为弥补越江盾构隧道病害发展预测领域的空白,本文基于三维激光测量技术对某越江段盾构隧道全断面扫描的历史监测数据,利用SHAP解释的随机森林模型预测未来一期监测数据;预测结果精度评估合格后,分析预测数据判断隧道变形发生位置和程度,为地铁运营维护提供依据。

一种探地雷达与深度学习的隧道衬砌健康评价方法

张广伟

2025, 0(3):  122-126,149.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0321

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隧道在其服役期内,受多种因素影响,隧道壁后会产生空洞、不密实等多种结构病害,影响服役性能,探地雷达(GPR)无损检测技术广泛应用于隧道质量检测领域,但由于雷达数据的解译工作较为复杂,数据量大,检测效率有待提高。近年来,深度学习因其出色的数据处理能力和信息提取能力而备受瞩目,提供了多种高效、可靠的病害分类模型。本文基于GPR图像,提出了一种多级病害分类方法用于评估隧道衬砌健康状况。首先,获取雷达图像数据,并进行人工解译,创建样本数据库,用于模型的输入和输出,以训练和测试深度学习模型;然后,针对数据库的小样本特点,利用Vision Transformer网络和改进后的Compact Convolutional Transformer对数据进行分类。结果显示,Vision Transformer算法可以实现基于雷达影像的隧道衬砌健康评价,相较于其他版本,具有更好的结果及较高的准确率。

技术交流

浙江省多特征内陆水体精细化提取

王兴坤, 李佳鑫, 冯存均, 詹远增, 朱校娟, 周伟, 邓小渊

2025, 0(3):  127-132.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0322

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针对多特征内陆水体卫星遥感自动提取精度不足的问题,本文以浙江省为研究区,讨论Vision Transformer (ViT)视觉大模型对不同特征内陆水体的提取精度。通过历史地理国情监测成果获取大规模样本,得到预训练模型;结合浙江省内陆水体多层次感知特点,利用UPerNet网络,从场景、对象、部分、材质和纹理等不同方面对ViT模型输出层进行全方位的优化,进一步增加了ViT模型对多尺度多特征水体的感知能力。本文算法精度、召回率均在90%以上,相比传统指数阈值法精度提升15%,比预训练模型精度提升10%,可以满足浙江省水面面积调查监测的精度要求。结果表明,特征优化后的视觉大模型可以很好地适用于多特征内陆水体提取,服务于全国水资源调查工作。

改进的DeepLabV3+模型用于四川县域大小春作物识别

张璇, 杨本勇, 文武, 邓维熙, 周何帆

2025, 0(3):  133-137,167.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0323

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传统的农业灌溉水资源分配模式存在严重的分配不均及浪费现象,通过遥感技术准确获取作物空间分布数据能解决农业灌溉水资源分配中作物分布缺失的问题。本文以四川省成都市新津区为研究区,引入对比学习和特征增强机制改进DeepLabV3+模型,使用GF系列影像数据实现大小春作物的准确识别。结果表明,改进后的IM-DeepLabV3+模型在对新津地区油菜、小麦、水稻、玉米的识别精度上有所提升,分别达91.73%、89.93%、80.18%、72.08%,能够为农业灌溉水资源科学分配提供科学的作物分布数据支撑。

基于无人机遥感影像多维特征的茶树种植信息提取方法

杨家芳, 尹林江, 张洪亮, 赵卫权, 李威

2025, 0(3):  138-143.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0324

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茶树作为重要经济作物,快速测定其种植面积对茶叶估产、茶园管理决策优化等具有重要价值。本文首先通过无人机获取茶树多光谱遥感影像,选取植被指数、纹理特征及其组合特征作为多元分析指标;然后利用随机森林模型与相关性分析,对多元分析指标进行重要性评估与相关性检验;最后采用最大似然法(MLC)、支持向量机(SVM)及随机森林(RF)3类监督分类算法,对研究区域的茶树种植分布进行高精度识别研究。结果表明:①在SVM和RF算法下,使用纹理特征或多特征组合相较于单一植被指数特征能够显著提升分类精度;②可见光植被指数和纹理特征联合应用为研究区的最优分类特征组合,SVM算法下分类总精度高达95.5%,Kappa系数为0.917;③基于全量特征和特征降维数据集未显著提升分类精度,但后者分类结果稳定性最高,且分类精度仅次于最优分类特征组合。综上,利用SVM算法,基于可见光植被指数与纹理特征组合,能有效区分茶树与其他地物,实现茶树种植信息的高精度提取,从而为作物种植信息精准提取提供实践指导。

无人机摄影测量在砂质海岸生态系统调查中的应用

余威, 刘敏聪, 王孟, 刘悦, 李济坤, 阳杰, 李团结

2025, 0(3):  144-149.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0325

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砂质海岸是非常优质的旅游资源,具有很高的旅游悠闲价值和美学价值。应用无人机摄影测量技术生成砂质海岸正射影像的平面精度达厘米级,数字高程模型的高程精度达到亚米级别。本文基于无人机正射影像,分别应用绿叶指数(GLI)、绿红植被指数(GRVI)和红绿蓝植被指数(RGBVI)识别沙滩后滨植被面积,并与GIS数字化结果进行对比,误差分别为24.4%、7.4%和25.2%,绿红植被指数(GRVI)识别的结果与GIS数字化的结果最接近。大梅沙沙滩后滨植被种类有66种,多为园林绿化植被,原生植被较少。沙滩面积为16.3 hm²,其中干滩面积为8.1 hm²,潮间带面积为8.2 hm²。无人机未接入RTK信号,根据生成的DEM提取高程数据与地面RTK实测高程平均差值为0.598 m,无人机实测的高程低于RTK实测结果。采用五镜头相机获取真实地物信息,构建了沙滩实景三维模型,生成了沙滩雕塑和沙滩后方局部建筑物实景三维模型。

改进的U-Net卷积网络在遥感影像地物分类中的应用

苟长龙, 庞敏, 杨扬

2025, 0(3):  150-155.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0326

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地物分类在环境监测、资源管理和城市规划中具有重要作用,但光谱相似性、噪声干扰及自然与人造地物混杂等因素,使得分类过程面临各种挑战。为提高分类精度,并增强模型的稳健性,本文提出了一种基于U-Net卷积网络架构且结合Transformer自注意力机制的深度学习网络。在兰州市遥感影像数据集上的试验表明,该模型在平均分类精度(mAcc)、平均交并比(mIoU)和平均F1分数(mF1)等指标上均优于PSPNet、DeeplabV3、Segformer和Swin-T模型。该模型不仅提高了分类精度,还实现了较高的推理速度,展现出在复杂地物场景中的应用潜力,为遥感影像分类提供了新思路。

面向小样本地下排水管道缺陷的识别方法

琚锋, 钱强强, 杨珍, 尤加俊

2025, 0(3):  156-160.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0327

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城市地下排水管道检测、评估和维修是保障排水管道系统安全运行的必要手段。深度学习为排水管道缺陷检测识别的自动化和智能化提供了新的方法。然而,部分管道缺陷样本集匮乏和各缺陷类型间样本不均衡极大地影响了管道缺陷识别模型的泛化能力和稳健性,导致现有排水管道缺陷识别模型易出现错检、漏检、识别准确度较低等问题。针对上述问题,本文基于度量学习提出了一种面向小样本管道缺陷的识别方法,采用深度细部特征表征检测图像,依据支持集中不同缺陷检测图像特征向量与查询集图像之间的度量值识别其缺陷的类型。试验结果表明,该方法识别非常见管道缺陷类型的准确率为65%左右,可为排水管道缺陷样本不充足不均衡情况下智能识别提供参考。

一种基于改进U-Net算法的建筑垃圾堆放检测与识别方法

邹伟林, 周文, 张永利, 高思岩, 王普亮

2025, 0(3):  161-167.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0328

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当前我国在实际生产建设中产生的建筑垃圾体量大且成分复杂,若未经妥善处理,部分成分会与周围环境发生反应造成健康隐患,导致的后果难以估量。此外,在“无废城市”建设政策的要求下,建筑垃圾成为当前解决环境问题的重要议题。本文在自主采集的建筑垃圾数据集的基础上,提出了一种U-Net算法改进模型。该模型依托于原始U-Net网络,将主干网络引入ResNet残差网络、小波变换和注意力机制模块,不但有效解决了原始模型出现的梯度消失、边缘特征模糊等问题,还在mIoU、mPA、F1分数等性能指标上,与其他模型相比有较大的提升,且模型的整体性能较平稳,可成功且高效地完成建筑垃圾堆放识别与检测任务。以河南省平顶山市卫东区下辖街道作为试验区域进行应用验证,结果表明,该识别检测模型可有效识别检测出建筑垃圾的覆盖范围,且精度达到实际应用要求,可为实现建筑垃圾管理与处置提供重要的决策支持。

测绘地理信息成果智能化提取模式研究与实践——以绍兴市柯桥区为例

熊岚, 黄伟祥, 何龙刚, 王强, 陆光灿, 张畅

2025, 0(3):  168-173.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0329

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本文在对现有测绘地理信息成果管理方法的研究基础上,依据自然资源部对构建测绘地理信息新安全格局的要求,研究了测绘地理信息成果分发过程中的一种智能提取模式,构建了该模式下的成果管理流程体系,并结合绍兴市柯桥区“地信智服”省级试点建设开展实践。结果表明,该模式具备可行性,且对于各级成果分发工作具有一定的参考价值,有效提高了成果分发的效率和精准度,提高了成果数据的安全性。

测绘地理信息技术应用案例

“空-地-人”协同构建实景三维模型:以海棠亭为例

乔月

2025, 0(3):  174-177.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0330

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针对单一数据源在抢救性数字化保护项目的重建或建模过程中数据缺失等问题,本文结合多源数据,以环秀山庄海棠亭为例,采用“空-地-人”协调强化采集海棠亭的空间信息,包括建筑基础信息调查和建筑本体测绘,并构建抢救性数字化保护项目的高质量实景三维模型,为古建筑保留全方位数据信息。一方面,为制定古建筑保护长效管理机制提供翔实的信息资料,维持建筑保护与利用的良性循环,实现古建筑的活化更新,以及古建筑全方位、高精度现状信息的留存;另一方面,为研究中国传统建筑、促进传统建筑工艺的传承,以及今后古建筑的修复和重建提供有力的数据支撑。

基于无人机的智能化堆场管理平台设计与实现——以日照港为例

程杰, 钟勇, 杨玉刚, 焦保童, 张福升

2025, 0(3):  178-182.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0331

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随着全球贸易的持续增长,港口作为物流链的关键节点,其运营效率与管理水平直接影响到整体物流体系的效能。山东港口日照港,作为我国重要的散货运输枢纽港,面临着堆场管理复杂、效率低下等难题。本文针对日照港的实际需求,设计并实现了一套基于无人机的智能化堆场管理平台,旨在结合人工智能等信息化手段,提升堆场管理的智能化水平,通过无人机智能跑跺提高堆场利用率,降低运营成本。本文详细阐述了平台的设计思路、技术架构、关键功能及创新点,并以日照港为例进行了实证分析,盘垛效率提高90%以上,提升堆场垛位管理的作业效率,其次,分析评估堆场堆存能力,港区堆存能力将提升10%以上。