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1. 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（369）

PDF（pc）（5233KB）（104）

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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2. 多源数据融合的BIM逆向建模技术在历史文化街区保护中的应用

邢旺, 方正, 徐毅, 张仓皓, 孙联曾, 王召泽

测绘通报 2025, 0 (8): 159-163,178. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0826

摘要（336）

PDF（pc）（3507KB）（130）

本文针对既有建筑传统建模在历史文化街区保护中存在的模型完整度低、数据精度不稳定等问题,提出了“全域采集-数据融合-智能重建”技术体系。通过三维激光扫描与多视角摄影测量技术,分别获取建筑毫米级几何框架与高分辨率纹理信息,采用改进的SICP算法实现多源点云精准融合,最终利用BIM逆向建模构建蕴含建筑信息的实景三维模型。结果表明,该方法模型几何精度达毫米级,完整度超98%,支持多维时空信息叠加分析,为街区预防性保护、虚拟修复及活化利用提供全生命周期解决方案。

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3. 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（336）

PDF（pc）（3350KB）（62）

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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4. 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（331）

PDF（pc）（3762KB）（103）

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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5. 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（329）

PDF（pc）（2654KB）（120）

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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6. 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（326）

PDF（pc）（11938KB）（108）

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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7. 融合SBAS-InSAR形变与机器学习模型的滑坡易发性评价

李文东, 叶禹, 李霞, 魏伟, 辛存林

测绘通报 2025, 0 (7): 126-131,146. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0720

摘要（309）

PDF（pc）（3493KB）（84）

本文综合运用InSAR和机器学习技术,对甘肃省夏河县北部滑坡重点区进行易发性评价,将SBAS-InSAR获取的形变信息作为动态评价因子参与到11个静态因子中,使用随机森林(RF)、逻辑回归(LR)、极端梯度提示(XGBoost)3种模型进行易发性评价,并对其评价性能进行对比分析。结果发现,3种评价模型中,XGBoost模型性能最佳,且加入形变量后的XGBoos模型评价精度高于仅使用静态因子的XGBoost模型,其综合性能指标AUC值达0.93,召回率、准确率、 F1分数分别达0.896、0.894、0.898。因此,将SBAS-InSAR技术获取的地表形变量作为滑坡易发性评价因子,可以提高模型预测的准确性,并能增加评价的实效性。

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8. 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（305）

HTML （25）

PDF（pc）（2024KB）（136）

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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9. 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（303）

PDF（pc）（5997KB）（119）

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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10. 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（302）

HTML （16）

PDF（pc）（3117KB）（176）

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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11. 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（300）

PDF（pc）（4419KB）（52）

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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12. 基于SBAS-InSAR技术的喀喇昆仑公路盖孜河谷段形变监测与影响因子分析

莫丹丹, 火久元

测绘通报 2025, 0 (8): 32-42. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0806

摘要（296）

HTML （14）

PDF（pc）（14386KB）（106）

喀喇昆仑公路(KKH)盖孜河谷段地质条件复杂、气候特殊多变、沿线滑坡灾害多发,因此针对该区域的滑坡灾害调查与监测研究工作对防灾减灾具有重要意义。本文使用小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR) 技术结合光学遥感影像,对KKH盖孜河谷段进行地表形变监测和时序形变特征分析。①基于覆盖研究区的64景 Sentinel-1A影像数据,利用 SBAS-InSAR 技术获取了研究区域在研究时段内的形变分布图及时序形变特征,研究区 2017年3月—2022年8月雷达视线向(LOS) 的形变速率值为-33.5～11.6 mm/a,最大累积形变量为179.4 mm;②结合研究区内4 处典型滑坡区域的光学遥感影像和前人研究成果验证了形变监测结果的准确性,表明 SBAS-InSAR技术是滑坡灾害形变监测方面的有效手段;③利用高程、坡度、月均降水量、逐月平均温度、月最高气温、月最低气温、表层土壤水旬度、冰川分布数据、地震目录、IGBP土地覆被等数据对时序形变曲线进行分析,进而挖掘不同因素对研究区滑坡地表形变的影响,为灾害早期识别和防治提供科学依据。

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13. 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（295）

PDF（pc）（6381KB）（121）

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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14. 兰坪县InSAR形变监测与滑坡灾害早期识别

李若凡, 李勇发, 左小清, 黄成, 邢明泽, 李永宁, 张荐铭, 石超, 顾晓娜

测绘通报 2025, 0 (7): 40-45. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0707

摘要（290）

HTML （15）

PDF（pc）（5814KB）（145）

针对兰坪县地质灾害易发、频发,而传统方法难以实现广域滑坡早期识别的问题,本文采用SBAS-InSAR技术对兰坪县开展了滑坡的早期识别与分析研究。首先,针对兰坪县高山峡谷区SAR影像几何畸变影响严重的问题,利用R指数法提取该地区几何畸变区域,以确保InSAR形变结果的准确性和可靠性;然后,利用SBAS-InSAR技术获取兰坪县2021年1月—2023年12月的地表形变信息,并结合光学影像对兰坪县滑坡灾害进行识别;最后,选取典型滑坡灾害点进行时空演化特征分析。研究结果表明,本文方法能有效提高高山峡谷区滑坡灾害识别的准确性,兰坪县共探测到42个形变区,主要分布在澜沧江流域两侧,研究成果可为兰坪县地质灾害防治工作提供科学依据。

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15. 大型引水工程地面沉降PS-InSAR监测与分析

熊春宝, 安贺雯, 苏广利

测绘通报 2025, 0 (7): 19-25,72. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0704

摘要（281）

HTML （16）

PDF（pc）（8173KB）（69）

南水北调工程是一项旨在缓解南北方水资源分配不均问题的国家战略工程,对工程沿线进行地表形变监测可以识别安全隐患,对这一大型引水工程的安全运行具有重要意义。本文首先基于覆盖南水北调中线工程天津支线2020年7月至2023年6月的45景Sentinel-1A影像数据,采用永久散射体干涉测量技术(PS-InSAR)对研究区域进行地表沉降监测,得到了该地区的年平均沉降速率和累积沉降量;然后与全球导航卫星系统(GNSS)数据对比,验证了PS-InSAR技术测量地表形变的可靠性。结果表明,研究时间内研究区平均地表沉降速率范围为-72.26～17.30 mm/a;天津支线工程经过两个明显的沉降区,分别位于保定市雄县和廊坊市固安县交界处、廊坊市霸州市东部;影响该地区地面沉降的主要原因包括地下水的过度开采、城市基础设施建设及工业化进程加速导致的地面荷载增加;通过对地下水位的变化曲线与地面累计沉降量的对比可知,研究区的地表形变整体上相较于地下水位变化滞后约1～3 年。

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16. 面向海岸线排污口的无人机目标识别数据集

殷俊婕, 关戴婉静, 李浩, 张晓阳, 马于杰, 邢汉发

测绘通报 2025, 0 (8): 112-117. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0818

摘要（281）

HTML （8）

PDF（pc）（3975KB）（42）

海岸线排污口识别是实现海域监管的重要内容,能够为海域的生态和资源安全提供重要保障措施。针对当前无人机视角下海岸线排污口检测领域存在的专用数据集匮乏及目标识别算法精度不足等问题,本文构建了高质量的海岸线排污口数据集,并提出了一种基于改进YOLOv8n模型的检测方法。首先,以广东省阳江市海岸区域为研究区,通过无人机多高度采集影像,构建了涵盖多样排污口特征的数据集;然后,在YOLOv8n模型中引入SimAM无参数注意力机制,优化特征提取与融合,并融合NWD与CIoU损失函数,解决了边界模糊与目标重叠问题。试验验结果表明,改进模型在精度、召回率及mAP等指标上均优于原始模型,mAP达98.27%。本文为海岸线排污口监测提供了智能化解决方案,为海域监管与污染治理提供了技术支撑。

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17. 融合多源多视角数据的真彩三维重建技术

张莉君, 高云涵, 邹小凡, 史航, 解杨敏

测绘通报 2025, 0 (6): 62-67. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0611

摘要（277）

PDF（pc）（5938KB）（93）

随着数字化需求日益增长,单一传感器数据已经难以完成复杂建模任务,且单视角容易存在数据稀疏或遮挡问题。针对该问题,本文提出了两套三维重建系统,搭载激光雷达、单目相机及IMU等多传感器,分别应用于室内、室外多视角数据采集。另外,本文还提出了一种融合多源多视角数据的真彩三维重建技术。首先通过联合标定获取各传感器之间的坐标系转换关系;然后利用视觉惯性耦合系统进行运动估计,以获取准确姿态和轨迹,基于此对单视角激光点云进行去畸变优化及真彩赋色;最后基于色彩几何混合信息进行多视角点云拼接,获取扫描对象的真彩三维模型,在室内室外场景下进行了测试验证。试验结果表明,本文方法三维重建精度高于先进算法,建模误差能达到厘米级,且算法稳健性更高。

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18. 基于遥感影像综合生产平台智能协同的DOM生产技术

王英谋, 李雷

测绘通报 2025, 0 (8): 142-148. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0823

摘要（270）

PDF（pc）（9843KB）（65）

DOM因其内容直观、立体感强,在城市规划、土地管理、环境分析、灾害防治、国土资源调查等多个领域发挥着重要作用,具有广泛的运用价值。本文以遥感影像综合生产平台为基础,结合像控点数据库技术,构建一种基于遥感影像生产平台智能协同的DOM生产技术。该技术将INPHO、天工二维一体化和DPGrid等软件的功能优势相结合,实现了从空三加密到DOM生产的全流程优化。结果表明,相比传统的DOM生产方法,该技术能有效提升DOM的几何精度和视觉效果,并显著提高生产效率,尤其是像控点数据库的建立,实现了对历史像控点数据的整合和高效利用,大幅减少了外业工作量、降低了生产成本,具有较大的推广运用价值。

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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（264）

PDF（pc）（2126KB）（180）

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. 联合SBAS-InSAR和DS-InSAR的特高压输电通道形变监测与预测

王身丽, 刘毅, 韩昊, 杜勇

测绘通报 2025, 0 (6): 130-135,141. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0622

摘要（257）

PDF（pc）（25364KB）（114）

本文结合SBAS-InSAR和DS-InSAR技术对五峰县特高压输电通道的形变进行了监测与预测,以提高输电线路的安全性和灾害预警能力。首先结合这两种技术,建立了一个多尺度的形变监测模型,为输电线路的风险评估提供了更加精细的数据支持。然后,引入了长短期记忆(LSTM)神经网络模型,对地面沉降趋势进行了时间序列预测。对2023年10月至2024年10月的Sentinel-1A卫星数据进行训练与测试,LSTM模型表现出较高的预测精度,最大绝对误差为3.28mm,最小绝对误差为0.13mm,均方根误差(RMSE)为1.32mm,验证了该模型在地面形变预测中的有效性和可靠性。研究表明,LSTM模型能够捕捉沉降变化的长期趋势,并为输电通道的维护和灾害预警提供了有力支持。

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