测绘通报

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1. 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（539）

PDF（pc）（1978KB）（205）

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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2. 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（396）

PDF（pc）（2931KB）（213）

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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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（350）

PDF（pc）（2039KB）（118）

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. 结合DS-InSAR和LSTM的矿区地面沉降监测与预测

王本浩, 王延霞, 项学泳, 胡洪

测绘通报 2024, 0 (11): 44-48. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1108

摘要（331）

PDF（pc）（3558KB）（162）

针对常规InSAR技术在矿区沉降监测中点密度较低且分布不均匀的问题,本文利用2020年8月至2023年8月的36景Sentinel-1A影像数据,采用DS-InSAR技术获取了安徽省滁州市琅琊山矿区的地表形变信息;利用LSTM神经网络模型对该矿区地面沉降严重区域未来沉降趋势进行了预测,了解矿区地表沉降未来发展趋势。研究结果表明:①DS-InSAR技术相较于传统的PS-InSAR技术,能够显著增加矿区监测点的数量,更全面地反映矿区地表沉降信息;②监测时段内,矿区共存在3处形变区,最大沉降量达32.4 mm,最大沉降速率为10.8 mm/a;③利用选取的6个沉降特征点,通过与GM(1,1)模型对比发现,LSTM神经网络模型展现出更高的预测精度;④针对累计沉降量最大的区域,采用LSTM模型对该区域内的6个特征点未来12个月的累计沉降量进行预测,结果显示,该区域的未来沉降量在一定范围内波动,暂未观察到明显的沉降趋势。

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5. 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（326）

PDF（pc）（1953KB）（199）

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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6. 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（324）

PDF（pc）（4123KB）（156）

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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7. 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

测绘通报 2025, 0 (3): 21-26. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0304

摘要（321）

PDF（pc）（8280KB）（212）

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 km ²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 m ²,基于DEM数据计算的土方回填总量为0.017 km ³,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。

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8. 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（317）

PDF（pc）（3246KB）（241）

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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9. 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（291）

PDF（pc）（2352KB）（154）

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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10. 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（282）

PDF（pc）（3612KB）（115）

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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11. 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（273）

PDF（pc）（2142KB）（101）

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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12. 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（271）

PDF（pc）（2863KB）（79）

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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13. 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（265）

PDF（pc）（1834KB）（102）

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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14. 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（252）

PDF（pc）（11904KB）（220）

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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15. 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（252）

PDF（pc）（2083KB）（184）

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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16. 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（252）

PDF（pc）（2387KB）（129）

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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17. 智能驾驶高精地图数智化审查研究

吴佳桐, 狄琳, 黄龙

测绘通报 2024, 0 (10): 174-178. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1029.

摘要（247）

PDF（pc）（1335KB）（197）

智能驾驶高精地图作为地图的一种新业态,含有高丰富度、高精度、高鲜度的地理信息数据,事关国家主权、安全与利益。当前高精地图审查工作缺乏有效的自动化审查技术、标准数据库和制度保障,难以满足智能驾驶对地图鲜度的需求,会对智能驾驶产生一定的影响。本文总结了智能驾驶高精地图数智化审查的发展现状,梳理了相关政策动态,系统分析了数智化审图的关键技术和规模化应用的难点,并结合地图审查业务模式,提出了针对智能驾驶高精地图的数智化审查技术路线,为实现高效、可靠的高精地图审查提供了参考。

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18. 利用多地物指数自动提取水体方法

张宝文, 赵展

测绘通报 2024, 0 (11): 21-26. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1104

摘要（241）

PDF（pc）（3268KB）（133）

目前常用的水体提取仍然是半自动的方式,其效率较低且容易出现漏提与误提的现象。本文提出一种利用多地物指数自动提取水体的方法,利用植被指数、水体指数、改进的水体指数及建筑用地指数进行水体与非水体样本的自动提取,训练分类器,进而实现高精度全自动的城市水体提取。选择国内外4种典型的不同地理条件的试验区域,与传统的提取方法进行对比分析,该方法下4个试验区域均取得了较高的提取精度,Kappa系数均达0.94以上。与单一波段阈值法相比,Kappa系数平均提升7.2%;与水体指数法相比,Kappa系数平均提升3.8%。

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19. 高空间分辨率遥感影像地形校正方法比较

王岩, 刘英杰, 武晋雯, 孙龙彧, 刘婧楠, 许常华

测绘通报 2024, 0 (10): 91-97. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1015.

摘要（240）

PDF（pc）（10205KB）（146）

在地形复杂的山区,地形阴影对遥感影像信息提取造成了极大的影响,因此应对遥感影像进行地形校正,从而消除地形效应,恢复地形阴影区域的地表反射率。本文以辽宁东部林区(辽东林区)为研究区域,采用空间分辨率为16m的GF-1 WFV遥感影像,分别使用SCS+C、Minnaert+SCS和SCEDIL校正模型对原始影像进行地形校正,通过目视分析、光谱保留效果、地形校正效果、分类精度验证和阴阳陡坡光谱反射率一致性等评价指标对校正前后的影像进行对比,最终确定适合于林区的最佳地形校正模型。研究结果表明:①对连续山地丘陵且地形起伏较大的林区,SCS+C相比Minnaert+SCS和SCEDIL模型光谱保留性更好,校正前后各波段反射率均值相差小于4.32,且不存在过校正现象;通过校正后近红外波段反射率与太阳入射角余弦相关性判断3种模型的地形校正效果,SCS+C模型相关性最小,地形校正效果最好,Minnaert+SCS相关性略大,SCEDIL模型存在过校正现象;SCS+C模型校正后影像分类精度比校正前提高近3%,与Minnaert+SCS及SCEDIL模型相比高出近2%。②基于地形校正原理新增阴阳陡坡光谱反射率一致性评价方法,利用校正前后对阴阳陡坡NDVI的影响作为地形校正效果的评价指标,SCS+C校正效果最佳,两个典型区域校正前后阴阳陡坡光谱反射率均值的绝对偏差(10 ^-2)分别由1.14减小至0.58和由1.67减小至0.49,校正后阴阳陡坡光谱一致性提升。综上所述,SCS+C模型优于Minnaert+SCS和SCEDIL,更适用于林区的地形校正。

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20. 遥感图像农田识别的跨类别小样本分割方法

王星, 倪欢

测绘通报 2024, 0 (10): 77-83. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1013.

摘要（231）

PDF（pc）（1894KB）（170）

深度学习驱动的遥感图像语义分割方法依赖大量人工标记样本,且对未知任务泛化能力差,尤其是在类别体系不断更新的精细化语义分割任务中,未知类别(训练样本中不存在的类别)的识别精度亟待提升。基于此,本文面向多类农田类别,提出了一种跨类别小样本分割方法。该方法设计了一种双分支结构,即支持分支与查询分支,其中支持分支用于分割先验的提取,查询分支用于完成分割先验的传播,获取查询图像的分割结果。此外,该方法应用查询特征生成自支持查询原型,显著提高了原型的表达能力;在支持集和查询集之间引入原型对齐正则化机制,充分利用来自支持集的知识,提升了分割器的判别能力。试验同时引入高空间分辨率和高光谱图像土地覆盖数据集,对本文方法性能进行了充分验证。试验结果表明,相较于现有小样本分割方法,本文方法在小样本条件下能够获得更为优异的跨类别农田识别结果。

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