测绘通报

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1. 基于U-Net、U-Net++和Attention-U-Net网络的遥感影像水体提取

李振轩, 黄敏儿, 高飞, 陶庭叶, 吴兆福, 朱勇超

测绘通报 2024, 0 (8): 26-30. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0805

摘要（482）

PDF（pc）（1871KB）（364）

目前,深度学习在高分辨率遥感影像水体提取方面的应用已成为遥感领域的研究热点。其中基于U-Net网络的算法在水体提取中表现出较好的性能,但鲜有研究对不同U-Net网络算法在水体提取任务中的性能差异进行深入比较。因此,本文选择U-Net、U-Net++和Attention-U-Net 3种卷积神经网络,基于GID数据集,进行试验与定量分析。结果表明:U-Net++的训练精度最高,其次为U-Net、Attention-U-Net,三者分别为0.912、0.907、0.899;U-Net++的边缘提取能力优于其他两种网络;在分割不同类型水体和区分遥感影像中与水体区域相似的非水体区域上,U-Net++的提取效果显著,U-Net和Attention-U-Net易出现漏提现象,效果欠佳。

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2. 多源点云融合技术在城市更新数据采集中的应用

牟翠伟, 王召泽

测绘通报 2024, 0 (11): 151-155. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1126

摘要（327）

PDF（pc）（1978KB）（185）

多源点云融合技术在城市更新数据采集中扮演着越来越重要的角色。该技术通过融合不同设备和传感器获取的点云数据,实现对城市地物的全面、精确感知。在城市更新过程中,采用多源点云数据融合技术,可以快速、高效地获取城市基础空间数据,为城市更新规划、设计和决策提供丰富的空间数据信息。本文通过对使用车载移动测量系统、摩托车载移动测量系统、无人机载移动测量系统和站式三维激光扫描仪等数据采集设备获取的点云数据进行融合处理和分析,快速获取了城市更新所需的各种基础空间数据,进而对该数据的平面坐标精度进行了深入的分析研究,从而推动了该技术在城市更新数据采集中的普及应用,为加快城市更新工作智能化、精细化发展提供了有益帮助。

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3. 面向矿区地表全域沉降监测的多源数据融合方法及应用

杜玉柱, 梁涛

测绘通报 2024, 0 (11): 120-125. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1121

摘要（321）

PDF（pc）（2039KB）（112）

随着无人机、传感器和数据处理技术的发展,轻小型低成本无人机可搭载多种传感器获得种类多样的高精度观测数据。针对矿区开采沉陷的特点,本文设计了融合航空摄影与LiDAR的轻小型无人机矿区地面监测方案,对多期多源数据配准、沉降监测点选取和地表岩移观测线构建等关键技术进行了研究,提出了有效的解决方案,并按照研究成果开展了应用试验。结果表明,采用融合点云和影像的轻小型无人机测量可获取全范围的矿区地面沉陷模型,沉降模型精度优于0.25 m。

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4. 基于GINav的GNSS RTK/INS组合桥梁变形监测软件设计与实现

马维豪, 戴吾蛟, 余文坤, 李鑫

测绘通报 2024, 0 (8): 1-7. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0801

摘要（289）

PDF（pc）（6633KB）（316）

大型桥梁监测中,受桥梁吊索、桥塔、围栏遮挡,以及过往车辆反射等环境因素的影响,GNSS定位精度和可靠性严重受限。惯性导航系统(INS)技术在初始对准后完全处于自主状态,可消除外界环境的影响。通过组合GNSS和INS技术,可有效提高GNSS的抗干扰能力和定位精度。为此,本文面向桥梁变形监测要求和应用特点,基于组合导航开源软件GINav,设计并实现了具有监测站点可视化、原始数据自动匹配、IMU降采样、GNSS RTK/INS组合解算、结果分析与评估等功能的GNSS RTK/INS的桥梁变形监测软件。振动台模拟桥梁振动试验结果表明,与GNSS RTK技术相比,GNSS RTK/INS组合精度有明显提升,中误差可达到变形监测允许变形值的1/20,可满足桥梁变形监测的精度要求。

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5. 基于陆探一号SAR卫星的地质灾害普查监测技术研究及应用

于忠海, 闫立波, 刘茜, 路广博, 刘睿

测绘通报 2024, 0 (11): 97-101,176. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1117

摘要（283）

PDF（pc）（2931KB）（189）

为提升城市安全风险综合监测预警能力,进一步摸清城市安全风险的结构特点,济南市自2024年开始引入基于卫星的“天基”监测网络,将SAR卫星用于河堤、大坝、桥梁等重大基础设施、超高层建筑、矿山、地质灾害等的月度形变监测。本文利用LandSAR国产软件,基于陆地探测一号(LT-1)SAR数据对济南市南部地区2800 km ²范围区域开展了地表形变研究。研究结果表明,LT-1可有效用于地质灾害形变普查监测,济南市地质灾害隐患集中分布的南部地区地表较为稳定、无重大形变变化;同时,还监测到部分露天矿区存在明显沉降,也可为矿区安全生产等监管提供监测依据。

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6. 基于YOLOv5改进的交通场景目标检测算法HCAM-YOLO

王志涛, 张瑞菊, 王坚, 赵佳星, 刘严涛

测绘通报 2024, 0 (11): 61-67. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1111

摘要（266）

PDF（pc）（2352KB）（151）

交通场景下快速、准确的目标检测对智慧交通管理、智能驾驶路径决策具有重要意义。由于交通环境的复杂多变性及目标特征的多样性和稀疏性,传统的目标检测模型往往面临检测精度不足、漏检与误检率高的问题。为了克服这些困难,本文提出一种基于HcPAN特征融合网络的YOLOv5目标检测模型HCAM-YOLO。该方法的核心是针对PAN网络特征融合过程中局部信息易丢失的问题,设计了一种混合卷积注意力机制(HCAM),用于特征融合网络中的多尺度信息增强提取。将HCAM模块嵌入PAN底层结构,以提升局部关键特征敏感性,强化深层语义信息与浅层位置信息的融合效果。该方法的创新性在于利用注意力机制优化特征融合过程,从而提升模型在复杂交通环境中对行人、机动车辆等目标的检测性能。试验数据集由Rope 3D数据集与自制车流数据集Road Veh、自制行人数据集Road Ped联合组成。试验结果表明,HCAM模块比其他注意力机制更适合嵌入PAN底层网络中,最终算法模型HCAM-YOLO相比于基础模型YOLOv5,精确率和召回率分别提高3.4%和3.2%;平均精度均值提高3.8%。本文算法模型对复杂背景下交通场景目标检测任务具有良好的适应性。

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7. 基于无人机多光谱影像的农田土壤水分监测

赵贵平, 徐发俊

测绘通报 2024, 0 (11): 177-182. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1131

摘要（261）

PDF（pc）（1953KB）（174）

利用无人机进行土壤水分监测具有低成本、便捷、快速和准确的特点,对于农田地区智能化管理具有重要的实践意义。本文选取良丰农场作为研究区域,在该区域利用无人机搭载多光谱相机进行土壤水分监测。通过灰色关联度筛选,选择土壤水分敏感的光谱数据,并与实测的土壤水分数据进行回归分析,构建了基于无人机多光谱遥感的土壤水分反演模型。通过对比NIR-RE-G模型和B-R-G-RE-NIR模型得出的结果,发现决定系数 R ²均大于0.77。B-R-G-RE-NIR模型在 R ²与RMSE的精度评估结果上较优于NIR-RE-G模型,因此两模型整体上反演结果均精度较高。故本文验证了NIR-RE-G模型和B-R-G-RE-NIR模型在该区域土壤水分监测中的有效性和可行性,这为快速监测大范围农田土壤水分提供了有效的方法和可靠的参考依据。

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8. 基于GIS+BIM的新能源选址关键技术及应用

王雷, 苗程广, 韩晓亮, 陈佳婧, 侯鹏, 赵海峰

测绘通报 2024, 0 (10): 168-173. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1028.

摘要（257）

PDF（pc）（4123KB）（151）

随着双碳目标的提出,新能源的开发和利用得以日益增长。由于项目设计环节涉及的要素众多,土地、地理位置制约下的新能源选址难度较大,面对新能源项目爆发式增长,传统选址设计方式亟须提高效率,保障新能源项目的科学性和合理性。本文基于GIS+BIM技术原理及其应用现状分析,提出了新能源智能选址新的解决方案,基于GIS+BIM融合技术构建三维数字平台,通过平台充分分析地理位置、环境因数等多资源条件,实现了对新能源项目的全面评估和优化选址。应用分析表明,本文研究成果可确保选址科学性和合理性,设计效率提高了15%,提升了选址精度,降低了成本,促进了新能源项目可持续发展。

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9. 基于实景三维与GIM技术的滑坡地质灾害勘查应用

马建雄, 明镜, 周成涛, 甘泽

测绘通报 2024, 0 (11): 74-77,161. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1113

摘要（256）

PDF（pc）（3612KB）（113）

伴随基础设施建设脚步的不断加快、工程建设质量要求的不断提高,对滑坡工程勘查的精度也提出更高的要求。本文以重庆市两江新区长江右岸某项目为例,采用基于实景三维+GIM技术的地质精细化调查方法,实现了山地城市滑坡工程三维精细化勘查应用技术的突破,为滑坡的应急处置和工程实施提供了支撑。结果表明:①基于实景三维模型实现了对滑坡地质灾害关键要素的解译,对地质灾害勘查提供了有力的辅助决策和依据;②通过以GIM技术为核心的三维地质建模方法,实现了对研究区精细化三维地质信息模型的构建,具有快速、精确、可靠的特点;③通过实景三维模型与GIM技术的一体化融合应用,勘查成果更加精细,为滑坡的应急处置和工程实施提供了有效的数据支撑和科学决策。

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10. 实景三维场景下的地质灾害识别特征与潜力分析

王德富, 刘立, 李永鑫, 张志强, 罗超, 廖洋洋

测绘通报 2024, 0 (8): 20-25. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0804

摘要（251）

PDF（pc）（9379KB）（230）

地质灾害的准确识别与分析是防治预警前的关键环节,相比二维解译环境,实景三维因其立体化、真实化特点,突显出了更加有利的数据优势。本文以实景三维建设为契机,采用三维视觉分析方法,建立滑坡拉张裂缝、剪切裂缝、新鲜滑塌、滑坡壁、下挫台坎,崩塌危岩、坡脚堆积,泥石流物源区、流通区和堆积区共12种三维识别标志特征;采用三维WebGIS技术解析滑坡、崩塌立体特征,并从几何信息、影像特征、微地貌等方面,分析总结了实景三维应用潜力。结果表明,实景三维为地质灾害解译提供了新的纬度,增强了地质灾害识别能力,解译结果更符合实际,有助于提高解译精度。研究成果可为实景三维应用提供启示,为地质灾害隐患高质量识别研究提供借鉴价值。

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11. 地铁隧道病害检测深度学习模型优化及应用

尤相骏, 赵霞, 龙四春, 王嘉伟, 郑颖, 邝利军

测绘通报 2024, 0 (8): 96-101. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0817

摘要（250）

PDF（pc）（3414KB）（155）

本文针对地铁隧道中渗漏水、裂纹裂缝、结构抹灰开裂及剥落掉块4种常见病害,研究了基于激光雷达扫描点云数据和深度学习的地铁隧道病害检测方法。首先,引入ACmix注意力模块,使网络兼顾全局特征和局部特征,提升对裂纹、裂缝等小目标的检测效果;然后,优化回归损失函数,提高收敛平稳度和回归精度,降低检测误差;最后,实现正射投影图像预处理、批量检测、结果融合及检测结果报表的一体化生成,提高大尺度正射投影图的病害检测率。试验结果表明,在选取IoU阈值为0.5的条件下,改进后的YOLOv8算法在隧道病害测试检测中正确率由90.65%提升至91.18%,基本实现了基于激光雷达扫描的地铁隧道4类常见病害的智能检测,并在实际隧道运维工程中得到成功应用。

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12. 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

测绘通报 2025, 0 (3): 15-20. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0303

摘要（249）

PDF（pc）（3246KB）（211）

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 km ²,其中0.280 4 km ²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 R ²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 R ²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。

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13. 基于PSO_GA-RBF神经网络模型的元谋干热河谷区土壤水分反演

杜金明, 罗明良, 白雷超, 吴秋声

测绘通报 2024, 0 (11): 1-6. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1101

摘要（237）

PDF（pc）（2083KB）（172）

土壤水分对水文和气候过程有重要影响,充分、准确地掌握土壤水分状态对水文模拟、生态治理等具有十分重要的研究价值。本文针对元谋干热河谷区土壤水分反演问题,利用PSO_GA组合优化的RBF神经网络构建了一种新的土壤水分反演模型。试验利用Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据,首先采取适用于研究区低矮植被覆盖类型的水云模型校正植被散射影响;然后将得到的VV和VH极化的土壤直接后向散射系数及交叉极化差代入构建的模型中,实现了对云南省元谋县干热河谷区土壤体积含水量的遥感反演;最后将反演结果与实测的土壤体积含水量数据进行对比验证。结果显示,两者的均方根误差为0.55% m ³/m ³,决定系数( R ²)为0.855,对比传统RBF神经网络模型,精度提升明显。将反演结果与NDVI值进行相关分析,结果显示两者的决定系数( R ²)为0.512 7。因此,基于Sentinel-1雷达影像数据,利用水云模型和PSO_GA组合优化的RBF神经网络反演的土壤体积含水量具有极高的精度,验证了在干热河谷区大范围土壤水分监测的可行性。

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14. 基于多波束测深系统在海岛(礁)地形测量中的应用

孙栋, 丁仕军, 李晓红, 刘元, 刘海滨

测绘通报 2024, 0 (11): 90-96. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1116

摘要（235）

PDF（pc）（2142KB）（94）

随着海洋综合调查工作的不断深入,海岛(礁)作为海洋中的重要要素,其完整的水上水下地形数据是了解岛礁和规划岛礁的基础。本文首先通过多波束测深系统配合三维激光获取海岛礁水上水下一体化地形数据;然后结合山东省东部一座典型海岛进行试验,重点探讨基于多波束测深系统在岛礁地形数据获取中的应用;最后进行精度评定,并对数据成果进行展示。试验结果表明,利用高低潮差采用船载测量系统配合无人船测量系统,可以一次性获取完全覆盖岛礁水陆交界区域,数据完整且精度高。水上水下全覆盖数据成果能够真实地反映岛礁及周边范围的地形情况,为规划建设和生态监测提供数据支撑。

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15. 结合颜色补偿和卷积神经网络去雾模型的水下图像色彩恢复研究

马振玲, 陈源, 范城城, 潘燕

测绘通报 2024, 0 (11): 68-73. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1112

摘要（234）

PDF（pc）（1834KB）（101）

水下视觉测量技术已被广泛应用于海洋测绘、水下精密工程测量、水下考古和水下环境监测等领域。然而水下图像存在颜色失真、图像模糊和对比度低的问题,限制了水下视觉测量技术在实际环境中的应用。针对这些问题,本文提出了一种结合颜色补偿和卷积神经网络(CNN )去雾模型的水下图像色彩恢复方法,分步对水下图像进行增强处理。首先分析水下图像色偏情况,采用自适应的颜色补偿策略,结合灰度世界白平衡算法,实现水下图像的色彩校正;然后根据水下图像特点,设计了基于CNN的去雾模型,通过对综合性参数的估计,实现对水下图像的去雾处理;最后采用限制对比度的自适应直方图均衡化CLAHE方法增强水下图像对比度。结果表明,与其他经典水下图像增强算法相比,在处理各种环境下的水下图像时,该方法成功地提高了图像的清晰度,降低了受损水下图像的色彩偏差,具有优越的水下图像色彩恢复能力。

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16. 无人机倾斜摄影技术在高陡边坡危岩体识别及稳定性评价中的应用

陈富强

测绘通报 2024, 0 (10): 132-137. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1022.

摘要（231）

PDF（pc）（11904KB）（210）

无人机倾斜摄影技术凭借高精度、多视角还原真实地貌的能力,已在地形地貌测绘、城市三维建模、工程勘察建设、土地利用规划等领域得到了广泛的应用。本文采用无人机倾斜摄影+遥感综合解译+落石轨迹模拟的综合研究评价方法,基于西藏某新建公路两侧高陡边坡实景三维倾斜模型,对该区域发育的危岩体开展了详细的解译分析,共识别危岩体67处,通过稳定性及其对下方公路威胁性分析,得出危岩体对该区域西侧中部、北侧坡面东部及南侧坡脚部分区域具有明显威胁性,易对公路来往行人及车辆造成危害。研究成果为现场危岩体清理、防护治理提供了重要的技术依据,有效弥补了现场人员无法到达、勘察作业困难的缺陷,具有重要的理论及实际意义。

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17. 基于GNSS和InSAR技术的矿区建筑物形变监测

赵奇

测绘通报 2024, 0 (11): 126-132,166. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1122

摘要（231）

PDF（pc）（2387KB）（126）

矿区建筑物是煤矿生产的重要组成部分,一旦发生危险变形,会严重威胁到煤矿的正常生产,甚至造成安全事故。为了实现高精度的矿区建筑物形变监测,本文提出了融合GNSS和InSAR技术建筑物形变监测方法,以提高时序形变监测结果精度。以内蒙古锡林浩特市北郊矿区建筑物为例,采用30景Sentinel-1A卫星影像数据和35个站点GNSS数据,获取了地表时序形变。试验结果表明,GNSS-InSAR融合监测结果比InSAR监测结果精度高43.9%,能更好地为矿区建筑物形变监测与安全评估服务。结合降水量、温度数据分析表明,温度是矿区建筑形变的主要原因,周边采动对矿区建筑物的直接影响较小。此外,在监测周期内,矿区所有建筑物的各项变形阈值均小于允许变形值,未发生危险变形,可以继续安全运营。

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18. BDS-3 B1C/B2a长基线相对定位研究

方卓, 王立诗云, MICHAEL Floyd

测绘通报 2024, 0 (8): 31-36,53. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0806

摘要（227）

PDF（pc）（2244KB）（167）

为了验证北斗三号卫星导航系统(BDS-3) B1C/B2a长基线相对定位的精度,本文首先对2023年DOY(304～313)澳大利亚地区8个MGEX测站连续10 d观测数据进行质量分析;然后使用改进的GAMIT10.76软件对观测数据进行长基线相对定位解算;最后评估BDS-3和GPS不同频点信号组合数据质量和双频无电离层线性组合基线解算,以及网平差的精度。试验结果表明,B1C/B2a、B1C/B2b和B1C/B3I频点信号组合数据质量、载噪比和伪距多路径误差基本相当,优于L1/L2;B1C/B2a的标准化均方根(NRMS)略优于B1C/B2b和L1/L2,显著优于B1C/B3I;B1C/B2a和B1C/B2b模糊度固定率基本相当,显著优于B1C/B3I,差于L1/L2。试验结果进一步表明,B1C/B2a相对于B1C/B3I的基线分量东(E)、北(N)和天顶(U)3方向标准差(STD)均值和三维点位误差均值分别降低了29.4%、27.0%、30.0%和41.0%。

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19. 基于GF-1多光谱影像的河道碍洪物遥感AI识别模型

顾祝军, 刘斌, 朱骊, 丘仕能, 任小龙, 吴家晟, 肖斌, 廖广慧, 姚露露

测绘通报 2024, 0 (8): 84-89. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0815

摘要（223）

PDF（pc）（5569KB）（147）

河道碍洪物是洪涝灾害的重要影响因素,对其进行高效精准监管需引起高度重视。传统的人工巡查难以满足高效精准的应用需求,因此结合人工智能(AI)的遥感技术应用是必经之路。然而诸多的AI模型在遥感应用中的表现尚不清晰,亟待深入探讨。本文以广西大藤峡库区为例,研究河道碍洪物遥感AI识别模型构建方法。基于GF-1遥感影像,构建碍洪物训练样本集,以ResNet101为核心网络,采用当前主流的6种语义分割模型,包括PSPNet、PAN、MANet、FPN、DeepLabV3+和UNet++,进行碍洪物识别模型训练,进而评估其精度和效率。结果表明:①利用ResNet101作为骨干网络的深度学习模型,在河道碍洪物识别中表现优异,所有模型的 F1得分均大于0.70,交并比(IoU)均大于0.58。其中,结合洞卷积和全局池化技术的DeepLabV3+模型的 F1得分为0.82,IoU为0.72,体现了其在捕捉上下文信息和微观特征方面的显著优势。②PSPNet在参数量较低的情况下表现出较高的处理效率和精度,每批次能处理8个样本,帧率高达10.49。综上,DeepLabV3+在精确识别和轮廓描绘方面的表现尤为突出,而PSPNet在大规模数据处理上显示出巨大潜力。研究结果可为AI遥感模型构建提供参考,并为河道安全监管提供技术支撑。

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20. 基于改进YOLOv7的无人机图像铁路接触网部件目标检测方法

宋宗莹, 王兴中, 曾杉, 张正军, 尹太军, 柳红利

测绘通报 2024, 0 (11): 108-114. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1119

摘要（223）

PDF（pc）（2863KB）（74）

接触网作为电气化铁路的重要设备,为列车提供能源并保证列车正常运行。若接触网系统部件出现损坏,会威胁列车运行安全,因此对接触网部件状态进行巡检至关重要。近年来,无人机在铁路接触网重要部件状态监控任务中得到了广泛的应用。但无人机拍摄的接触网图像背景复杂多变、部件目标尺度变化大、小目标较多等因素导致现有检测算法对接触网部件存在误检和漏检频繁的问题。为此,本文提出了一种基于改进YOLOv7的接触网部件目标检测方法。通过引入改进感受野模块,加强网络的特征提取能力,获得更具辨别力的目标特征表示;在相邻尺度特征图的融合过程中加入改进的坐标注意力机制,突出接触网部件目标特征并抑制冗余的背景信息;采用基于Wasserstein距离的边框损失函数对原始损失函数进行改进,有效提高检测精度。在铁路接触网部件数据集上的试验表明,改进YOLOv7算法能更准确地检测无人机拍摄图像中的各类接触网部件,平均精度达97.27%,相比改进前提高了3.83%。本文算法增强了无人机对接触网重要部件状态的高精度、快速检测能力,为更好地实现无人机智能化巡检提供了技术支撑。

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