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1. 基于ICESat-2 ATLAS数据的DEM高程精度评价

丁夏萌, 张继贤, 郭婧, 张鹤, 常亚茹

测绘通报 2022, 0 (12): 84-90. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0361

摘要（504）

为探究ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM和AW3D30 DEM 3种开源DEM数据的高程精度，本文以高精度ICESat-2 ATLAS测高数据为参考数据，利用GIS统计分析、误差相关分析及数理统计对DEM的高程精度进行对比评价。结果表明：①AW3D30的质量最稳定；SRTM1 DEM在平原精度最高；在高原山地精度由高到低依次为AW3D30 DEM、ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM。②DEM数据高程精度受地表覆盖影响较大，且与地形因素密切相关，在相同地表覆盖的两个研究区中DEM数据高程精度表现情况不一致，SRTM在平原地表覆盖下精度表现最好，平均误差为3.15 m，AW3D30 DEM在山地地表覆盖下精度表现最好，平均误差为7.61 m。③坡度对DEM数据的高程精度影响较大，在两个研究区3种DEM数据的高程误差均随坡度的增加而增加；坡向对DEM数据的高程精度影响较小，未发现明显的规律。

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2. 三维建筑模型单体化的深度学习技术实现

王文娜, 张弓, 吴侃, 王瑞, 亓立壮

测绘通报 2022, 0 (12): 14-18,23. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0350

摘要（474）

倾斜摄影三维建模技术能够快速建立目标区域的实景三维模型，但是该机制下的模型为连续不规则三角网（TIN），无法对其中具体的地理对象进行分析。本文采用深度学习语义分割方法提取建筑物，并与传统面向对象的影像分析提取结果进行对比。研究表明语义分割方法能够有效提取倾斜模型对应数字正射影像中的建筑物。通过对提取结果进行后处理得到建筑物矢量面，为每个建筑物添加基本属性信息，利用矢量面实现建筑物单体化并发布三维模型和数据服务，能够更有效地利用倾斜摄影模型展示研究区域地理空间和建筑物信息。

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3. 矿山生态修复监测指标体系构建与应用

岳永胜, 罗志远, 姬霖

测绘通报 2022, 0 (12): 136-140. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0370

摘要（394）

目前，国内外对矿山生态修复工程实施后，修复成效监测缺少一套完整的监测指标体系。为推动矿山生态修复监测指标体系的构建，本文从矿山生态修复监测的基本内容、监测指标选取等方面开展研究，从水环境、土壤环境、地表环境、地质环境、生态修复综合效益5个方面，构建了一套科学评价矿山生态修复成效的监测指标体系。将指标体系应用于陕西省神木市某煤矿的生态修复监测，并采用GIS分析和样本监测等手段进行验证，评价矿山生态修复的整体效果。试验结果表明，土壤环境各指标中，反映土壤物理性质的土层厚度指标较好；地表水质污染较少，基本没有微生物和有机物污染，水质偏碱性，与矿区内土壤一致偏碱性；植被覆盖和生境质量指数较好；矿山生态修复区域的沉降区域比例较小；矿山生态修复的综合效益指标表现不佳。

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4. 面向对象的精细化建模分析

李佳俊

测绘通报 2022, 0 (12): 1-6. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0348

摘要（381）

本文首先利用像片与点云融合建模的技术方法，提出了面向对象的精细化建模思路，从数据采集、数据处理及模型生产3个阶段对某一景观小品进行了实践与探索。然后通过对比分析，得出不同类别传感器所获取的数据在模型成果中的优缺点。最后利用点云与像片融合建模的技术，解决了实景模型几何结构粗糙、纹理差的问题，为小尺度规划工作提供了可参考的基础数据。

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5. 一种改进的超体素与区域生长点云分割方法

韩英, 郑文武, 赵莎, 唐欲然

测绘通报 2022, 0 (12): 126-130. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0368

摘要（348）

点云分割作为识别地理场景的空间特征、探索和记录空间信息的关键处理步骤，其分割精度直接影响后续三维场景重建、地物特征提取等应用的效果。针对传统区域生长点云分割算法的不稳定等问题，本文结合超体素和区域生长算法对点云数据进行分割，并利用点云自身的色彩信息进一步改进分割结果。试验结果表明，相较于传统的区域生长和已有的结合超体素与区域生长的分割算法，本文算法对点云数据分割的效果更好，且其精确率与召回率均有提高。

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6. 基于Google Earth Engine的巢湖流域生态环境质量时空动态变化及影响因素分析

王滢, 李代伟, 张帆, 朱会子, 李龙伟, 李楠

测绘通报 2023, 0 (7): 7-13. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0193

摘要（303）

HTML （20）

PDF（pc）（6645KB）（199）

本文以巢湖流域为研究区,基于2000—2020年Landsat TM/OLI系列遥感数据,通过Google Earth Engine云计算平台构建遥感生态指数(RSEI),采用空间自相关与地理探测器等方法对巢湖流域生态环境质量进行大尺度、长时序动态监测分析与评价。结果表明:①研究区RSEI均值由2000年的0.70提升至2020年的0.74,整体上呈现改善趋势,研究区生态环境等级以优、良为主。②研究区全局Moran's I指数均大于0,巢湖流域生态环境质量在全局自相关上呈现聚类趋势,具有显著的空间正相关性,20年间“低-低”聚集区呈现先增加后减少趋势。③研究区生态环境受多因子影响,其中人为因素对2010年巢湖流域生态环境影响较大,进而导致生态环境质量下降。

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7. 利用GPT3模型的GNSS-PWV计算方法

高颖, 许思怡, 李黎, 卢厚贤, 何琦敏, 王晓明

测绘通报 2023, 0 (3): 44-48,103. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0070

摘要（294）

针对部分GNSS测站缺乏实测气象参数时无法实时计算可降水量（PWV）的问题，本文以长三角地区为例提出一种将GPT3模型参数与GNSS对流层总延迟（ZTD）融合获取高精度PWV的新方法。研究结果表明，GPT3模型的气象参数和各类对流层延迟参数在长三角地区具有较好的稳定性和精度，融合GPT3模型的干延迟（ZHD）、加权平均温度（ T _m）和GNSS-ZTD所得PWV的RMS为3.56 mm，接近GNSS-PWV的3.74 mm，远优于GPT3-PWV的11.12 mm。

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8. 倾斜摄影实景三维建模的孔洞修复方法

谢文军, 张加粮

测绘通报 2022, 0 (12): 24-28,34. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0352

摘要（293）

针对倾斜摄影测量构建实景三维过程的孔洞问题，本文提出了一种可以实现孔洞自动修复的方法。首先通过边界收缩方法，编制处理程序，利用倾斜摄影测量空三处理成果，实现实景三维模型孔洞自动修复。然后利用实际的无人机倾斜摄影实景三维建模项目，采用孔洞修复试验处理，验证了孔洞自动修复方法的可行性，孔洞修复处理后模型仍具有较高精度。

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9. 一种基于CityGML的三维模型单体化方法

倪晓东, 梁君达, 吴龙祥, 刘沐洋

测绘通报 2022, 0 (12): 29-34. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0353

摘要（289）

实景三维中国建设应满足自然资源管理与社会经济发展需求，因此需要对基础地理信息产品进行实体化改造，三维模型单体化正是实体化改造的关键环节。本文提出了一种基于CityGML的三维模型单体化方法，首先根据地物实体轮廓的二维矢量面提供的顶点坐标及高程信息，构造墙面、屋顶等多边形平面组成地物的简单三维表达，然后配合渲染到纹理技术（RTT）进行纹理贴图，基于CityGML为每个二维矢量面对应的地物重构出有语义、有LOD层级的三维模型。该方法能够高效地实现三维模型单体化，且成果模型容量小，可满足各种实景三维应用需求。

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10. 贴近摄影测量与BIM技术在濒危民族建筑部件级实景三维建设中的应用

蔡军, 江伟, 温日强, 封声凤

测绘通报 2022, 0 (12): 19-23. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0351

摘要（288）

为完善我国传统村落实景三维建设，并传承和保护传统村落濒危民族建筑，本文以广西传统村落部件级实景三维建设工程为依托，首先利用倾斜摄影测量技术对传统村落进行城市级实景三维建模，利用贴近摄影测量技术与BIM技术对濒危等级高的民族建筑进行部件级实景三维建模；然后将倾斜摄影技术建模与贴近摄影测量技术建模的模型相融合，形成传统村落部件级实景三维模型图；最后根据濒危民族建筑构件的外观特征、尺寸信息、濒危等级、所处年代、地理位置，利用BIM技术对其进行参数化建模、编码与入库，形成可查询的实景三维模型数据库。

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11. 黄土高原生态环境对气候变化与人类活动的双重响应

蒋秀伟, 师芸

测绘通报 2023, 0 (7): 1-6. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0192

摘要（273）

在气候变化和人类活动日益剧烈的背景下,为评估黄土高原地区生态环境质量时空变化,本文基于GEE平台,以黄土高原为研究区域,选用2000—2020年MODIS产品数据构建RSEI指数,采用趋势分析法、标准差椭圆法、残差分析法等方法分析黄土高原生态环境质量时空变化特征及其对气候变化和人类活动的响应。结果表明:①过去21年间,黄土高原RSEI呈升高趋势,其增长速率为0.005/a( p<0.01);②空间上,RSEI以增长趋势为主,占全区总面积的92.78%,且在未来一段时间内继续保持改善趋势;③迁移上,差等级迁移距离最大,为85.67 km,其次是良等级,为49.05 km,迁移距离最小的是中等级,为30.18 km;④气候变化和人类活动均对黄土高原RSEI产生正面影响,且人类活动是主要驱动因素。

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12. 基于MCS-SCKF的超宽带室内定位算法

张梅, 吕乐, 陈万利, 冯涛

测绘通报 2022, 0 (12): 91-96. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0362

摘要（267）

针对传统超宽带（UWB）室内定位中非线性跟踪问题，基于当前统计（CS）模型和容积卡尔曼滤波（CKF），本文提出了一种新的定位算法。即采用奇异值分解（SVD）代替标准CKF算法中的Cholesky分解，提高了算法的稳定性，构造了奇异值分解容积卡尔曼滤波器（SCKF）。首先在CS模型的基础上改进了先验参数的函数形式，得到改进的CS模型（MCS），实现模型参数的自适应调整；然后将MCS模型引入SCKF滤波器，实现滤波算法的自适应调整；最后利用MCS-SCKF算法对UWB定位系统模型进行解算，从而得到移动目标位置。仿真和试验结果表明，该算法优于CS模型-卡尔曼滤波算法（CS-KF）和CS模型-SCKF算法（CS-SCKF），提高了UWB室内定位的定位精度。

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13. ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量

钟静, 孙杰, 赖祖龙, 谌一夫

测绘通报 2023, 0 (7): 39-43. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0198

摘要（266）

目前卫星测深(SDB)被广泛应用于近海岸水深测量,然而常用的经验模型较简单,无法适用于各类复杂浅滩环境。为突破传统方法的局限性,本文提出一种ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量方法。以美国密西西比州猫岛(CI)、巴克岛(BI)为研究区,利用ICESat-2提取先验水深点,再基于Sentinel-2数据训练一维卷积神经网络(1-DCNN)以获取研究区水深图;同时采用波段比值模型(BR)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP)作为对比方法进行精度定量分析发现,本文方法在CI、BI测得水深的均方根误差和决定系数分别为0.20 m、0.94和0.95 m、0.95,精度验证优于其他方法,因此该方法提高了水深反演精度。

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14. 融合激光点云的城市级高精度建模技术

曾政祥, 何晶晶, 张婧

测绘通报 2023, 0 (3): 133-138. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0086

摘要（266）

实景三维建模目前存在因影像缺失导致的部分地物模型变形、拉花及建筑物底部纹理模糊的问题。针对倾斜摄影测量和车载激光点云两种数据源在构建高质量、高精度的城市级三维模型中存在的不足与缺陷，本文提出了利用TerraSolid软件将两者所获取的点云进行融合而后建模的主要技术流程和方法。结果表明，激光点云弥补了倾斜摄影测量盲区的几何结构，使三维模型地面更平整光滑，建筑物底部棱角、线条更加锐利清晰；将车载激光点云与倾斜摄影测量进行有机结合，可有效弥补采用单一数据源制作三维模型存在的缺陷，提高模型精细度。

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15. 改进ICP算法的激光雷达点云配准

许哲, 董林啸, 吴家跃

测绘通报 2024, 0 (4): 1-5. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0401

摘要（264）

PDF（pc）（3266KB）（227）

针对传统ICP算法在激光雷达目标点云配准中存在匹配时间长,以及受初值影响导致该算法应用在无人车SLAM技术中容易存在定位精度不高和稳健性较差的问题,本文提出了一种结合KD-tree算法的NDT-ICP算法。首先,通过Voxel Grid滤波对激光雷达获取的点云数据进行预处理,利用平面拟合参数的方法去除地面点云;然后,利用NDT算法进行点云粗匹配,缩短目标点云与待匹配点云距离;最后,通过KD-tree邻近搜索法提高对应点查找速度,并通过优化收敛阈值,完成ICP算法的精匹配。试验结果表明,本文提出的改进算法相比于NDT算法和ICP算法,在点云配准速度和精度上有明显提高,且在地图构建上精度和稳健性更好。

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16. 一种基于改进CoHOG的视觉SLAM算法

于尧, 孙新柱, 郭俊阳, 陈孟元

测绘通报 2022, 0 (12): 42-50. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0355

摘要（262）

移动机器人在SLAM的闭环检测环节计算量大、运行时间长、匹配误差大，从而导致闭环检测精度较低。针对该问题，本文在CoHOG闭环检测算法的基础上进行改进，将算法中的HOG描述符改进为GDF-HOG描述符，以增强图像特征表现，提高图像特征提取效率；在匹配环节前添加GDF-HOG全局粗匹配，以减少视觉模板的数量，提高算法的计算效率；在匹配环节后添加感兴趣区域（ROI）位置匹配进行检验，以减少闭环检测的假阳性，提高准确率。将本文闭环检测算法与RatSLAM相结合，在公开数据集与真实环境中进行测试，测试结果表明，本文算法在闭环检测环节的准确率较高，且对环境的适应能力较强。

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17. 自动化样本生成策略用于冬季作物制图——以兰陵县为例

肖芳芳, 张洪艳, 贺威, 张良培

测绘通报 2022, 0 (12): 121-125. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0367

摘要（261）

准确地获取作物空间分布是作物生长监测和产量预测的前提。目前，遥感图像处理需要足够的人工采集的训练样本，因此，大规模作物分布的自动获取仍然是一个挑战。以高效、经济的方式获得足够的训练样本成为作物制图的关键因素之一。因此，本文结合冬季作物物候特征与Sentinel-2时间序列影像，提出了一种自动化样本生成策略用于冬季作物制图。首先，利用归一化植被指数（NDVI）时间序列曲线进行冬季作物的判别；然后，通过时间序列曲线相似性度量的方法，判断样本点与标准的绿色叶绿素植被指数（GCVI）时间序列曲线的差距，从而为未知样本赋予正确的标签；最后，利用获取的样本训练随机森林模型，实现研究区域的冬季作物提取。最终精度评定结果：总体精度（OA）为98.46%，Kappa为0.973，表明该方法对于快速实现冬季作物自动制图的有效性。

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18. 基于卷积神经网络的区域滑坡易发性评价：以三峡库区万州区为例

杨延晨, 周超, 施佳湄

测绘通报 2023, 0 (11): 1-6. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0318

摘要（258）

开展区域滑坡易发性评价是滑坡气象预警与风险评价的关键。针对目前诸多易发性研究未考虑滑坡发生与邻接环境有关的情况,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的区域滑坡易发性建模框架。以三峡库区万州区为例,选取坡度、坡向等12个因子构建评价指标体系,通过信息量法分析因子对滑坡发育的影响程度,采用二维矩阵构建数据集,运用CNN进行易发性建模,得到易发性评价图,同时探究构建样本时二维矩阵的大小对精度的影响。研究结果表明,越靠近水库带越易发生滑坡,水系和人类工程活动对于滑坡发育具有较大影响;CNN模型精度为0.925,相比机器学习模型精度明显提升;增大构建样本时的二维矩阵可提高精度。CNN模型在多维空间数据处理方面具有优势,它考虑了滑坡位置及其邻接环境的影响,是一种准确可靠的区域滑坡易发性评价方法。

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19. 全波形激光雷达改进的降噪方法

石志远, 徐卫明, 孟浩

测绘通报 2023, 0 (3): 5-9. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0063

摘要（250）

在全波形激光雷达信号从发射到接收的过程中，针对受传播介质、扫测距离、物体性质等因素影响产生噪声的问题，本文提出了一种基于经验模态分解、排序熵和小波阈值的降噪改进方法。首先对波形信号进行经验模态分解或本征模态函数（IMF），计算各本征模态函数排序熵的值；然后应用该值计算小波阈值，并构造新的小波阈值函数，再对相应本征模态函数进行小波阈值降噪；最后将结果重新加和，得到降噪后的波形，从而提高不同噪声信号的降噪方法的自适应性。基于数值仿真和实测数据试验，将本文方法与其他降噪方法进行了对比，基于信噪比、波形相关性、均方根误差、平滑度计算归一化指标和综合指标对本文方法进行了评估，归一化信噪比提高10%~20%，其余指标改善5%~40%。因此，本文方法对不同噪声含量的回波信号均有较好的降噪效果，可以解决全波形激光雷达接收波形中存在的噪声问题。

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20. AprilTag图像识别应用于高差传递测量方法研究

曹泽强, 孙英惠, 洪琼, 陈文宇, 周立

测绘通报 2023, 0 (3): 27-32. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0067

摘要（244）

为促进计算机视觉及智能机器人技术等在传统高差测量中的应用，本文提出一种非接触式的应用AprilTag图像识别技术的高差传递测量方法。首先以Robomaster EP机器人作为高差测量平台，分别在已知点和待测点位放置AprilTag标签，机器人相机分别识别两侧AprilTag标签并进行相对位姿解算，得到两侧标签中心相对于机器人相机中心的三维坐标差。然后发挥机器人相机旋转中心的高差传递作用，计算得到待测点相对于已知点的高差。通过多组试验分别研究机器人相机的俯仰角 α、航向角 β的变化对高差传递测量精度的影响。试验结果表明，当机器人相机的俯仰角 α∈（-2.9°，3.9°］时，或航向角 β∈[-5.5°，1°]时，AprilTag图像识别的综合误差 E<0.4，识别效果较好，两点间高差误差 p _x小于5 mm，高差传递测量的精度可达毫米级。试验结果表明，使用计算机视觉及智能机器人等技术进行高差测量具有一定可行性，为未来测绘行业研发新型智能测量机器人提供一定理论依据和技术探索。

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