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1. 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（736）

PDF（pc）（8280KB）（246）

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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2. 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（435）

PDF（pc）（3246KB）（267）

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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3. 基于InSAR的广域地表及重要基础设施形变监测与预测

王祥, 刘艳霞, 宗琴, 孙伟, 刘涛, 杨霞, 方金玲

测绘通报 2025, 0 (7): 104-109. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0717

摘要（309）

PDF（pc）（5233KB）（92）

基于InSAR能获取高精度、高空间分辨率、连续的地表形变信息,地面沉降及高精度形变信息对保障城市公共安全有重要意义。本文利用PS-InSAR和广域地表形变快速提取算法,基于2012年6月至2024年6月武汉市域范围内1600 km ² COSMO-Skyed影像和2018年1月至2024年6月武汉市、鄂州市、黄冈市和黄石市32 177 km ² Sentinel-1影像获取地表形变时空分布信息,并依据GNSS和水准测量数据进行形变精度评估。结果表明,COSMO和Sentinel-1数据形变速率均方根误差分别在2.3～5.8和2.99~6.29 mm/a; COSMO和Sentinel-1时序形变均方根误差分别为4.96和5.2 mm。同时,提取地铁沿线、地铁保护区、大跨度建筑和基坑等重要基础设施区域形变信息,并分析形变与工程段起止时间等的相关性。最后,利用Logistic形变预测模型,对武汉市、鄂州市、黄冈市和黄石市地表沉降进行未来两年内地表形变预测,每季度预测一期,共8期。

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4. 多传感器数据融合的边坡滑坡预警模型与应用

王贻朋, 徐大伟, 魏明阳, 李波, 胡慧敏, 杨明生, 徐玉玲

测绘通报 2025, 0 (7): 169-173. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0728

摘要（271）

PDF（pc）（2654KB）（103）

边坡滑坡作为一种突发性、高破坏性的地质灾害,严重威胁着人类社会的生产生活安全。由于单一传感器对多因素耦合效应的识别能力不足,使得滑坡预警的全面性和准确性受到限制,因此本文提出了一种基于BP神经网络的多传感器融合预警模型。借助于BP神经网络非线性特征提取能力,分别对倾斜仪、GNSS位移传感器和雨量传感器的数据进行合理训练与预测,综合3种传感器归一化的预测数据,利用加权评分的方式融合多传感器预测结果,完成滑坡风险的最终评分,建设高效、准确的监测系统。该预警系统在某输油管道附近的边坡被成功应用并取得较好效果,具有较高的推广价值。

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5. 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

测绘通报 2025, 0 (3): 178-182. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0331

摘要（270）

PDF（pc）（3985KB）（100）

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。

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6. GPS与BDS-3融合非组合动态精密单点定位模糊度固定性能评估

翟燕, 谢瑞, 杨莉

测绘通报 2025, 0 (7): 1-4. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0701

摘要（267）

HTML （25）

PDF（pc）（2024KB）（126）

本文对比分析了GPS、BDS-3及GPS+BDS-3双系统融合非组合动态精密单点定位模糊度固定性能。结果表明,GPS+BDS-3双系统融合增加了可观测卫星数,优化了空间几何结构,有效地减少了首次模糊度固定时间,提高了模糊度固定率,改善了定位精度。GPS平均首次模糊度固定时间与固定率分别为28.7 min和98.6%,收敛后水平、高程和三维方向定位精度分别为0.9、1.7和1.9 cm;BDS-3平均首次模糊度固定时间与固定率分别为47.2 min和96.9%,收敛后水平、高程和三维方向定位精度分别为1.4、2.5和2.7 cm;GPS+BDS-3双系统融合平均首次模糊度固定时间与固定率分别达13.2 min和99.5%,收敛后水平、高程和三维方向定位精度分别为0.8、1.6和1.8 cm。

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7. Geo-Agent:支持自然语言交互的地理信息智能体架构

梁海磊, 王勇, 杜凯旋, 周伟祥

测绘通报 2025, 0 (10): 114-118,126. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.1019

摘要（260）

PDF（pc）（3350KB）（57）

传统的地理信息系统(GIS)在人机交互过程中常面临操作流程烦琐、智能化程度有限等多重挑战。随着通用人工智能技术的快速发展,以生成式AI为核心的新引擎正推动地理信息行业从数字化向智能化加速演进,典型实践包括Autonomous GIS、MapGPT和LLM-Find等创新型研究。现有研究已证实了大语言模型(LLM)在GIS知识问答和地图制图等任务中存在巨大的潜力,但目前研究还存在以下局限:一方面模型缺乏地理信息数据自主理解并实现复杂空间任务分析的能力;另一方面高度依赖大模型自身的任务解析及代码生成能力。此外,API调用的模式可能引发隐私和敏感地理数据泄露风险。针对上述挑战,本文提出了基于开源架构的地理信息智能体架构Geo-Agent。该框架提出了基于空间思维链的任务多级指令解析与面向图结构的数据检索策略,有效地解决了地理语义理解偏差与空间逻辑断裂问题。经试验验证,Geo-Agent实现了对地理信息数据的理解、管理及深度分析,并且能通过自然语言交互完成复杂的空间分析任务,为实现全自主智能化的下一代地理信息系统提供了创新路径。

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8. 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

测绘通报 2025, 0 (3): 138-143. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0324

摘要（258）

PDF（pc）（2619KB）（103）

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。

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9. 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

测绘通报 2025, 0 (3): 66-70. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0311

摘要（258）

PDF（pc）（2008KB）（212）

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。

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10. 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

测绘通报 2025, 0 (3): 27-32. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0305

摘要（255）

PDF（pc）（4075KB）（114）

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。

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11. 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

测绘通报 2025, 0 (3): 8-14,20. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0302

摘要（252）

PDF（pc）（6421KB）（161）

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。

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12. 南极地区星基精密单点定位服务精度分析及定位评估

刘洋, 柴洪洲, 王敏, 周英东, 孙爽, 张乾坤

测绘通报 2025, 0 (8): 1-6. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0801

摘要（250）

HTML （15）

PDF（pc）（3117KB）（168）

星基精密单点定位服务能在地面网络难以覆盖的环境下提供高精度定位,但在极区的应用研究较少。本文基于中国第40次南极考察的实测HAS数据,结合网络播发的MADOCA和CNES实时精密轨道和钟差产品,评估了不同产品在南极地区的GPS和Galileo的轨道和钟差改正数的可用性、精度及PPP定位性能。研究结果表明,HAS、MADOCA和CNES提供的GPS和Galileo改正数产品精度较高,均能够满足厘米级定位精度的需求,反映出这些实时产品在南极地区的适用性。HAS和MADOCA均能提供稳定可靠的PPP定位服务,HAS水平方向定位精度可达到0.2 m以内,垂直方向定位精度可达到0.4 m以内,符合服务标准。这为星基精密单点定位技术在极地及其他高纬度地区的应用提供了理论和实践依据。

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13. 基于目标检测算法YOLOv 9的滑坡隐患识别——以永新县为例

涂梨平, 陈美球, 冷鹏

测绘通报 2025, 0 (6): 37-42,102. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0607

摘要（248）

PDF（pc）（5997KB）（112）

滑坡灾害是最为严重的地质灾害之一,每年因滑坡灾害造成的财产损失与人员伤亡巨大,传统的基于影像人工排查工作量大、效率低。本文以永新县为研究区,首先基于高分辨率航空影像构建的207个滑坡样本,采用YOLOv 9目标检测算法构建滑坡识别模型,然后对模型精度进行评价,最后识别全县滑坡,并对识别的滑坡结果进行分析。结果表明,模型的精度为0.98,召回率为0.97,mAP为0.95;全县共识别滑坡312处(模型误判46处),经人工内业比对和外业调查验证,模型识别准确率为85.26%。研究表明,基于目标检测算法YOLOv9能有效识别南方地区滑坡,为大范围识别南方小规模滑坡提供了一种有效解决方法。

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14. GDS:无人机图像引导的跨视角图像地理定位

席泽馨, 李佳仪, 谢昊, 甘文建, 周杨

测绘通报 2025, 0 (7): 66-72. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0711

摘要（248）

PDF（pc）（4419KB）（46）

跨视角图像地理定位是指将地理坐标未知的地面视角图像与具有高精度空间坐标信息的基准卫星图像进行检索匹配,从而确定地面视角图像地理坐标的方法。当待定位地面视角图像和基准卫星图像之间的视角差异过大时,会导致检索匹配困难,因此,本文提出了一种无人机图像引导的跨视角图像地理定位方法(GDS)。该方法利用低空无人机倾斜摄影图像作为过渡,首先将待定位的地面视角图像与无人机图像进行检索匹配,然后将检索得到的无人机图像与具有精确地理坐标的卫星图像进行检索匹配,从而确定地面视角图像的地理位置。本文使用了基于卷积神经网络和Vision Transformer的ConvNeXt模型进行图像的特征提取,并通过使用InfoNCE损失作为训练目标进行对比学习,提高了图像查询的精度,同时采用随机采样的策略打乱并随机移除一小部分训练样本,提高了模型的泛化能力。在通用的跨视角数据集University-1652上的试验结果表明,本文方法在召回率指标上优于地面视角图像直接检索卫星图像的方法。本文方法使用地面视角查询无人机视角图像的精度为11.63%Recall@1,使用无人机视角查询卫星视角图像的精度为91.49%Recall@1,综合使用两段式检索方法从地面视角图像查询卫星视角图像的精度达10.64%Recall@1,与地面视角图像直接检索卫星图像的5.23%Recall@1相比,有了较大提升,具有有效性和先进性。

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15. 洞内外实景三维数据采集与融合技术——以宜兴善卷洞为例

郭震冬, 吴昊, 顾正东, 黄亮

测绘通报 2025, 0 (8): 149-152. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0824

摘要（247）

PDF（pc）（3762KB）（93）

针对实景三维建设中复杂室内及地下空间建模研究不足的问题,本文提出了一种融合三维点云与视频影像的实景三维建模方法。首先,利用SLAM技术获取洞内高精度激光点云数据,并通过贴近摄影测量采集多角度视频影像;然后,采用SFM算法生成密集匹配点云,结合ICP算法实现异源数据的精确配准,构建兼具结构特征与纹理信息的洞内三维模型;最后,将洞内模型与无人机倾斜摄影测量的洞外地形级实景三维场景融合,形成统一的数字孪生平台。研究结果表明,该方法实现了洞内外场景的高精度还原与虚实融合,为地下复杂空间建模提供了可靠的技术参考。

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16. SFR-YOLO:改进YOLOv8的无人机图像小目标检测算法

孙基源, 纪松, 高定, 李凯, 张芮莹

测绘通报 2025, 0 (7): 32-39. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0706

摘要（246）

PDF（pc）（11938KB）（98）

针对无人机图像中小目标像素占比少、特征易丢失,以及传统目标检测模型参数量大、难部署的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化小目标检测算法SFR-YOLO。首先,设计了一个轻量化的共享细节增强检测头(SDCDH),它不仅通过共享卷积降低检测头参数量,还在共享层中引入细节增强卷积(DEConv),以增强细节特征表示能力;然后,使用增加浅层特征融合支路和删除深层卷积的加权双向特征金字塔网络(BIFPN),改进特征融合网络,以提高小目标检测性能;最后,设计了CRFA模块,结合空间注意力和感受野特征,提升了模型主干网络的特征提取能力。试验结果表明,SFR-YOLO在VisDrone2019数据集中,相对YOLOv8n算法mAP提升了3.8%,不仅小目标检测效果得以提升,而且满足了模型部署的要求;此外,通过SFR-YOLO在CARPK数据集上的迁移试验,进一步验证了本文方法的有效性。

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17. 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

测绘通报 2025, 0 (3): 150-155. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0326

摘要（244）

PDF（pc）（2122KB）（179）

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(m F1)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。

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18. 多源遥感数据融合的大湄公河次区域森林地上生物量制图

袁丽莉, 杨欣慰, 李梦华, 陈玉权, 唐伯惠

测绘通报 2025, 0 (8): 43-47. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0807

摘要（240）

PDF（pc）（6381KB）（110）

准确估算森林地上生物量密度对于推动森林的可持续经营至关重要。本文以大湄公河次区域(GMS)为研究对象,基于星载全球生态系统动态调查(GEDI)数据、Sentinel-1、Sentinel-2和其他辅助数据提取了52种特征变量,通过应用LightGBM机器学习模型,绘制1 km分辨率的GMS森林地上生物量密度地图。结果表明,LightGBM模型的 R ²=0.65、RMSE=38.11 Mg/hm ²、EA=72.03%。在整个研究区范围内,生物量密度范围为15.16～423.87 Mg/hm ²。本文得到的生物量产品与GEDI L4B产品有较高的相关系数( R ²=0.52,RMSE=61.91 Mg/hm ²)。总而言之,开放获取的地球观测数据(EO)在估算森林地上生物量方面具有较大的潜力。

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19. 随机模型的处理策略对海底大地控制点定位的影响

吕志鹏

测绘通报 2025, 0 (6): 1-5. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0601

摘要（237）

PDF（pc）（2126KB）（179）

GNSS-A联合定位技术是确定海底大地控制点坐标的主要方式,换能器位置误差被认为是GNSS-A联合定位过程中不可忽视的误差来源。针对这一问题,可以采用如下3种参数估计方法:①忽略换能器位置误差影响的最小二乘(LS)估计;②将换能器位置误差合并到声学测距误差随机部分的改进最小二乘(ILS)估计;③将换能器位置误差引入水下声学定位模型的总体最小二乘(TLS)估计。本文通过蒙特卡洛模拟从估计偏差、有效性和计算效率等多方面对上述3种参数估计方法进行分析。结果表明,LS估计原理简单且计算效率最高;TLS估计偏差最小且最有效,但其计算效率最低且收敛可靠性较差;ILS估计作为折中方案,相较LS估计减小了估计偏差且提高了有效性,相对于TLS估计提高了计算效率且增强了收敛可靠性。

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20. 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

测绘通报 2025, 0 (3): 105-110. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0318

摘要（230）

PDF（pc）（4910KB）（58）

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。

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