测绘通报

1995—2019年北莉岛人工水产养殖遥感监测

董迪, 魏征, 曾纪胜

2022, 0(7): 1-6. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0194

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有效监测人工水产养殖水面的分布变化对于海洋资源管理、生态环境保护、防灾减灾具有重要意义。本文以Landsat 5、SPOT 5和GF-1卫星影像为数据源,选择广东省北莉岛为研究区,使用线性光谱解混方法获取中等空间分辨率卫星影像的人工水产养殖水面面积,通过面向对象多尺度分割的方法结合支持向量机分类算法提取高空间分辨率卫星影像的人工水产养殖水面分布。研究结果表明,与单一卫星影像相比,综合多源中高空间分辨率卫星数据延长了人工水产养殖水面变化分析可追溯的时间跨度,提高了监测精度;联合光谱解混和面向对象分类方法开展人工水产养殖长时序遥感监测是可行的。近20多年来,北莉岛人工水产养殖水面的面积经历了先增加后缓慢减少的变化过程,1995—2000年平均增速为23.39 hm²/a,2000—2006年平均增速为23.95 hm²/a,2006—2019年平均减少速度为1.96 hm²/a。

基于历史数据的黄海浒苔爆发规模预测

刘璐, 罗年学, 赵前胜

2022, 0(7): 7-11. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0195

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依据黄海浒苔初始覆盖面积及最大覆盖面积的历史数据,选取温度、光强、降水3种对于浒苔生长扩散最重要的影响因子,本文提出并建立了基于BP神经网络确定转换系数R的浒苔覆盖面积预测模型,可在浒苔出现初期即实现对本年度浒苔最大覆盖面积的模拟预测,并通过历史数据进行验证。结果表明,所预测的浒苔最大爆发情况与真实情况相符,研究成果可为浒苔的应急准备工作争取更多的时间提供一定参考。

茅尾海入海河口池塘养殖污染状况遥感调查

胡义强, 杨骥, 荆文龙, 彭小燕, 蓝文陆, 彭梦微, 张雨萌

2022, 0(7): 12-17,53. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0196

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针对广西茅尾海入海河口池塘养殖污染问题,本文利用无人机多光谱遥感影像和实测水质数据,建立了反映水体营养状态的叶绿素a (Chl-a)、化学需氧量(COD)、悬浮物(SS)、总氮(TN)、总磷(TP)5种水质参数,反演光谱特征及遥感反演模型,并利用湖泊综合营养指数法对水体富营养化状态进行评价。研究结果表明:①Chl-a与蓝、近红外波段相关性显著,COD与红、红边波段相关性显著,SS与红边波段相关性显著,TN与近红外波段相关性显著,TP与蓝、绿波段相关性显著;②在建立的几种水质参数反演模型中,二次多项式函数反演模型综合效果最佳;③池塘养殖区水体富营养指数多集中在60～80,属于中度和重度富营养化程度,且近岸水体富营养化程度大多低于远岸。

OSM辅助车载LiDAR点云三维道路边界精细提取

王艳军, 林云浩, 王书涵, 李少春, 王孟杰

2022, 0(7): 18-25. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0197

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道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。

基于CNN海上钻井平台检测模型的构建及训练算法分析

柳林, 孙毅, 李万武

2022, 0(7): 26-32,99. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0198

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卷积神经网络(CNN)是深度学习(DL)中最具代表性的一种网络结构。合成孔径雷达(SAR)图像具有位置结构关系,CNN模型可以利用图像的位置结构关系,能够更好地提取图像特征,因此更适合采用CNN模型检测海洋目标。本文首先基于CNN框架构建了海上钻井平台检测的DL模型Ocean TDAx,并对模型进行训练和测试。试验结果表明,Ocean TDA9模型精度最高。然后针对Ocean TDA9模型,采用Adam、RMSprop、Stochastic gradient descent (SGD)、Adagrad、Momentum等7种模型训练算法进行试验,比较不同算法的训练损失和精度与训练批次的相关性。最后基于渤海海域的极化SAR数据,对提出的Ocean TDA9模型、已有的CNN模型及VGG模型进行海上钻井平台检测对比。结果表明,构建的Ocean TDA9模型在钻井平台检测中整体性能优良。

CatBoost模型在水深反演中的应用

孔瑞瑶, 谢涛, 马明, 孔瑞林

2022, 0(7): 33-37. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0199

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在多光谱遥感水深反演研究中,由于影响反演精度的因素较多,传统的水深反演模型具有一定局限性。机器学习算法在解决非线性高复杂问题上较有优势,将其应用在某些特定区域水深反演可提高反演精度。本文利用Sentinel-2多光谱遥感影像和LiDAR测深数据,以瓦胡岛为研究区域,构建CatBoost水深反演模型,与传统水深反演模型及Boosting中的XGBoost和LightGBM模型的反演精度进行比较。试验结果表明,经过参数优化后的CatBoost水深反演模型的决定系数、均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为96.19%、1.09 m、0.77 m和9.61%,准确性最高,效果更佳。

高光谱和LiDAR联合反演森林生物量研究

温雨笑, 吕杰, 马庆勋, 张鹏, 徐汝岭

2022, 0(7): 38-42. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0200

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估算森林地上生物量(AGB)对于全球实现碳中和目标至关重要。本文以美国缅因州Howland森林为研究区域,借助地面实测样地数据,对比分析协同不同数据源(高光谱和LiDAR)和机器学习算法(随机森林、支持向量机、梯度提升决策树和K最邻近回归)的研究,以改善Howland森林的生物量估计精度。结果表明,采用LiDAR和高光谱植被指数变量模型的最佳精度分别为0.874和0.868,协同高光谱和LiDAR变量并采用梯度提升决策树回归模型的精度为0.927,即多源遥感数据要优于单一数据源。高光谱和LiDAR数据的协同使用对于提高类似于Howland地区或更广泛区域的生物量估计的准确性,具有普遍的适用性与一定的应用前景。

基于逐日夜间灯光遥感的新冠肺炎疫情变化信息快速提取——以北京市为例

江泽霖, 邓健, 栾海军, 李兰晖

2022, 0(7): 43-48. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0201

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针对国内外日益复杂的疫情形势,本文以2020年6月北京疫情为例,利用NPP-VIIRS卫星的逐日夜间灯光数据,分析疫情受影响区域及疫情的控制与恢复状况,探索与人口密度等社会经济因素的关系。研究结果表明,逐日夜间灯光遥感可以有效提取疫情影响的区域范围及反映该区域受影响程度,所提取的受影响区域与国家划定的中高风险区域情况一致;同时基于逐日夜间灯光遥感能够及时监测疫情发展及疫情防控措施状况,区域夜间灯光强度随着疫情及防控的进展呈现明显的变化;平均夜间灯光损失强度及恢复强度同疫情暴发期区域人口密度均具有较强的相关性,相关性指标R²分别为0.97和0.91。本文研究结果表明逐日夜间灯光影像在快速提取新冠肺炎疫情变化信息方面有较大潜力。

结合扩展卡尔曼滤波与基于点线的最近点迭代扫描匹配算法的机器人位姿自适应估计

岳胜杰, 王红旗, 刘群坡, 赵荣亮

2022, 0(7): 49-53. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0202

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针对机器人利用单一位姿估计方法累积误差大、精度低的问题,本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和基于点线的最近点迭代扫描匹配算法(PL-ICP)的机器人位姿自适应估计方法。为了减少轮式里程计造成的累积误差,利用Mahony算法对陀螺仪和加速度计进行姿态解算,进而基于扩展卡尔曼滤波融合轮式里程计初步估计机器人位姿;为了减少轮子变形、打滑等对机器人位姿的影响,利用PL-ICP点云匹配算法构建单线激光里程计,对机器人位姿再次进行估计;为了提高位姿估计的准确度,提出了一种基于两种位姿总均方差和前后时刻位姿误差构建累积误差的自适应修正算法,通过分析两种位姿总均方差及前后时刻位姿误差,得到全局最优权重因子和局部动态权重因子,实现累积误差修正因子的自适应调整,得到机器人更精确的位姿估计。试验结果表明,该方法可对机器人的位姿累积误差进行修正,显著提高机器人的位姿估计精度。

自相似性和边缘保持分解的超分辨率重建算法

郑艳, 何欢, 卜丽静, 金鑫

2022, 0(7): 54-59. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0203

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针对目前遥感图像超分辨率重建中存在边缘细节信息重建效果不佳的问题,本文提出了—种自相似性特征和边缘特征保持分解的超分辨率重建方法。首先,为了充分利用原始低分辨率图像自身的相似性信息,通过局部自相似性重建方法得到图像的初始重建结果;然后,为进一步增加不同尺度的边缘信息,采用加权最小二乘法对初始重建结果进行多尺度边缘保持分解,并对分解的细节层进行加权线性组合;最后,通过优化计算,得到融合多尺度边缘、细节信息及局部相似性特征的超分辨率重建图像。利用多组仿真和遥感卫星图像进行对比试验。结果表明,该方法可有效提升遥感图像的边缘信息和细节信息。

地基SAR在滑坡形变监测中的应用

周志伟, 程翔, 周伟, 郝卫峰, 肖海斌, 陈鸿杰, 杨魁

2022, 0(7): 60-63. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0204

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地基InSAR是近年发展起来的基于地基SAR (GB-SAR)获取地表形变的一种新的技术手段,分辨率高、可实时监测,实现毫米级形变监测精度,为近距离滑坡实时监测与预警提供了先进的技术手段。本文首先以澜沧江某滑坡体为研究对象,在滑坡体对岸设立固定站点,按固定频率进行GB-SAR数据采集;然后通过先后两景影像形成干涉对,利用相干阈值方法提取相干点目标;最后利用形变模型提取滑坡体形变结果。研究表明,地基SAR可获得整个滑体形变边界、形变大小空间分布及时间变化历程,对滑坡体灾害实时监测非常有效,可为滑坡灾害监测及预警提供参考。

时序InSAR监测京雄城际铁路河北段地面沉降

葛鹏飞, 刘辉, 陈蜜, 李昱, 丁瑞力, 刘菲

2022, 0(7): 64-70. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0205

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本文以京雄城际铁路河北段固安站至雄安站沿线作为研究区,利用2018—2020年共34景Sentinel-1B影像,基于小基线集雷达干涉测量技术(SBAS-InSAR)获取京雄城际铁路河北段沿线的地面沉降时空分布信息,结合空间自相关分析方法,揭示研究区地面沉降的空间分布格局,并对沉降原因进行初步分析。研究结果表明,京雄城际铁路河北段沿线地面沉降发展由北向南存在一定的差异。北部年均沉降速率小于10 mm/a,南部沉降较为严重,最大年均沉降速率达-105.6 mm/a,且沿线西部年均沉降速率高于东部区域。通过分析影响因素得知,地面沉降量与地下水埋深值存在相关性,地下水埋深高的地区地面沉降量较高。同时结合研究区土地利用变化结果发现,城市化建设所产生的静载荷对京雄城际铁路沿线的地面沉降产生一定的影响。

优化先验模型参数的矿区多轨InSAR三维形变监测

史健存, 杨泽发, 吴立新

2022, 0(7): 71-77. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0206

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监测煤矿开采导致的地表三维形变对于矿区地质灾害防控和开采沉陷机理研究至关重要。针对单轨道InSAR和先验模型融合解算矿山三维形变存在精度不高、时间分辨率差的问题,本文提出了一种通过优化先验模型参数的矿区多轨InSAR三维形变解算方法。首先,利用Weibull模型同步4个轨道LOS向形变位移,以此削弱不同轨道之间时间异步对三维形变解算精度的影响,并采用加权最小二乘求解矿区垂直向和东西向形变;然后,根据垂直向和东西向形变优化矿区开采先验模型参数;最后,解算南北向形变位移。利用覆盖大同矿区的TerraSAR-X数据和3个轨道Sentinel-1 InSAR数据集对本文方法进行验证。研究结果表明,与地面GPS监测点相比,本文方法可以获得相对精确的三维形变结果,垂直向RMSE、东西向RMSE和南北向RMSE约为1.1、1.4和2.1 cm。

高斯过程回归辅助下的GPS干涉反射积雪深度估测

贾秀丽

2022, 0(7): 78-82. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0207

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本文对全球定位系统干涉反射技术进行了研究。以美国板块边界天文台计划提供的P101测站的GPS监测数据为基础,利用GPS卫星高度角低于某一角度时多路径效应明显的特点,构建高斯过程回归(GPR)辅助的GPS干涉反射积雪深度估测模型,并监测了测站周围的积雪深度。结果表明,GPR辅助的GPS干涉反射积雪深度估测模型输出的雪深估测值的精度,相比传统单星反演结果有不同程度的提高,并且更贴近实测雪深的变化,为地表雪深反演提供了新思路。

温变环境下RSSI测距温度改正建模

席广永, 高俊, 邹东尧, 邵肖亚

2022, 0(7): 83-86. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0208

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现有RSSI测距中的路径损耗模型多依赖于经验模型,其环境适应能力较差。温度变化是影响RSSI观测的主要因素之一,进而影响RSSI测距精度。因此,构建包括温度改正项的信号传播路径损耗模型是温变环境下提高RSSI测距精度的关键。本文基于对数距离路径损耗模型,分析了将路径损耗指数视为温度函数和RSSI直接温度改正的两种温度改正建模方法,并提出了3种具体的RSSI测距温度改正模型。利用温变试验的RSSI实测数据,分析了RSSI随温度变化的特性,建立了RSSI测距温度改正模型。结果表明,RSSI测距温度改正的多项式改正项和混合改正项所建立的模型均具有较高的测距改正精度;但随着节点间距的增大,建模的误差也随之增大。

面向数字孪生城市的自然场景构造方法

贺彪, 郭仁忠, 张琛, 马丁, 王伟玺, 洪武扬, 陈业滨

2022, 0(7): 87-92. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0209

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自然场景内要素种类繁多、结构复杂,在数字孪生城市中还原自然场景具有挑战性。数字孪生城市中的自然场景不仅要使用高逼真的三维模型,还要能表现自然环境中要素的生长过程、结构组成和分布规律,同时满足不同尺度下的场景变换,构造出既符合空间分布规律又具有沉浸式体验的场景。本文从自然场景构造过程的角度分析了场景构造的4个关键技术问题,回顾了目前场景要素建模和场景构造方法,并提出了一种面向数字孪生城市的自然场景构造技术框架。

一种自身全局最优的道路网Stroke生成方法

吕峥, 孙群, 温伯威, 马京振

2022, 0(7): 93-99. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0210

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Stroke在道路网研究中发挥着重要作用,目前Stroke连接策略大多限于局部,对Stroke的全局表现考虑不足。针对以上不足,本文提出了一种自身全局最优的道路网Stroke生成方法,以起始路段为根结点,以连接规则为约束构建Stroke树,并通过随机森林算法投票选出每棵树的最优Stroke。经试验验证,自身全局最优的道路网Stroke生成方法在视觉认知和网络功能方面的表现均优于自身适合策略、自身最大适合策略及每对最大适合策略。

陕北干旱区景观生态风险空间分异特征及驱动因素分析

钟祺康, 王志一, 王娜, 郗富瑞

2022, 0(7): 100-106. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0211

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陕北黄土高原属于生态脆弱区,是国家生态修复重点项目区。本文以陕北榆林市2000—2020年3期土地利用数据为数据源,用网格法构建基于景观格局的综合生态风险指数模型,定量分析了榆林市景观生态风险时空分布,并采用地理探测器、R和Origin软件等工具定量分析了土地利用与生态风险的耦合关系。结果表明:2000—2020年该地区生态风险整体趋于下降,低生态风险区面积增加、高生态风险区面积逐渐较少且向西北方向偏移;中风险区域面积逐年增加,该区域仍存在较强潜在生态风险;在人类活动影响下的林地、草地面积变化,以及自然胁迫是驱动景观生态风险变化的主要因素。

甘肃省积石山县泥石流空间分布及分析

强德霞, 马海政, 朱自平, 苟彦梅

2022, 0(7): 107-111,117. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0212

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泥石流灾害突发性强,成灾速度快,危害严重,易给人民生命财产和社会基础建设造成严重损失。本文以甘肃省积石山县2018年8月2—3日泥石流发生时的降雨数据为临界值,结合该地区地形地貌、土壤土质、植被覆盖、水文等环境变量数据,利用GIS技术进行数据分析,发现积石山县刘集乡、石塬乡、大河家镇等为泥石流灾害高危易发区域。引发当地泥石流的原因主要为:①植被破坏严重,土体不稳定,强降雨引起泥石流;②研究区属于黄土高原地貌,水体侵蚀导致极易发生泥石流;③对黄河沿岸破坏较为严重,夏秋汛期,黄河水量猛增,对没有植被保护的土壤剧烈冲刷,为泥石流的发生提供了物质条件。

利用无人机多光谱影像提取树冠信息

冉崇宪, 李森磊

2022, 0(7): 112-117. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0213

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树冠作为树木主要组成部分之一,是树木长势监测、树种识别等内容的重要参数,对森林资源调查和生态研究具有重要意义。与传统的实地调查相比,运用无人机遥感技术提取树冠信息具有高效、便捷等优势。本文基于无人机多光谱影像提取树冠信息,在树冠点探测上结合局部最大值法与Mean Shift优化策略,较原始局部最大法探测精度提升约10%。此外,提出了一种新的树冠边界提取算法,运用动态规划思想进行全局最优边界提取。与以往分水岭分割算法相比,本文算法在较密集林区和稀疏林区均有更好的提取效果,在试验样区稀疏林区F测度提升12%,较密集区F测度提升28%。

人机融合智能的遥感解译生产新方法

刘立, 董先敏, 刘娟, 文学虎

2022, 0(7): 118-123,137. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0214

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以深度学习与测绘生产技术深度融合为基本理念,本文阐述了测绘地理信息技术跨界融合发展给现有遥感解译生产流程带来的变革,分析了现有软硬件环境下智能化生产面临的关键问题,提出了一种人机融合智能的遥感解译生产新方法。该方法突破了多GPU并行训练、滚动反馈训练和分布式微服务应用等多项关键技术,研发出了自然资源深度学习遥感智能解译平台和自然资源深度学习动态解译插件,并在全球地理信息资源建设与维护更新等测绘工程项目中的关键生产环节,进行了规模化的生产应用。经过多个项目实践验证,机器智能与人类智能在遥感解译生产中,通过渐进式人机交互操作进行高效融合,不仅大幅减轻了生产人员工作量,还提升了遥感解译的科学性和时效性,为测绘生产和自然资源调查监测工作提供了强有力的技术支撑。

近20年哈尔滨市呼兰区土地利用覆盖变化及驱动分析

艾敏, 景慧, 田禹东, 郭兰勤, 裴渊杰

2022, 0(7): 124-128. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0215

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本文基于哈尔滨市呼兰区1998—2018年Landsat TM影像数据和社会经济数据,通过ENVI、ArcMap等软件,采用监督分类、土地利用变化模型、典型相关分析法等方法,科学系统地分析了1998—2010、2010—2018、1998—2018年3个不同时段的土地利用覆盖变化特征,并对土地利用覆盖变化驱动因素进行了分析。结果表明,哈尔滨市呼兰区20年间呈居民地和水域面积增加、耕地变化不大、林草不断减少的土地利用覆盖变化格局,且前8年的变化速度和幅度大于后12年。该区土地利用覆盖变化的影响因素包括自然环境因素、社会经济因素及人口因素。

一种基于机载激光点云的门型电塔精确提取方法

刘玉贤, 阮明浩, 闫臻

2022, 0(7): 129-133. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0216

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随着无人机技术的发展,越来越多的电力部门采用机载激光雷达及倾斜摄影测量技术代替传统的人工方法,进行电力巡检、电力部件检修等工作。门型电塔为目前电力走廊中比较常见的一种高压电塔。在无数据标签的电网点云数据中,对门型电塔进行精确点云提取是门型电塔日常维护的重要工作。本文从包含有地面、植被、电力线、门型电塔的电网点云数据入手,首先对点云进行体素化分割,对体素网格进行高程连续与高程阈值的筛选,并对电塔顶部进行扩展搜索,达到去除地面点及植被点的目的。然后根据门型电塔水平投影成条状的特点,利用门型电塔的圆柱杆塔部分得到门型电塔的水平投影直线,再通过距离阈值判断去除点云中多余的电力线点。本文介绍的方法实现了从无标签的电网点云数据中对门型电塔的精确提取,为进一步进行门型电塔的三维建模、维护检修等工作提供了数据基础。

地质雷达+三维测量内窥镜的城市道路病害检测与应用

刘国超, 彭卫平, 杨水华, 胡周文

2022, 0(7): 134-137. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0217

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城市道路病害体作为城市安全的重要隐患,具有隐蔽性、突发性等特点,需及时予以检测和处理。地质雷达利用电磁波反射确定地下介质分布,以其无损、快捷及浅层高分辨率优势广泛应用于城市道路病害检测中,但要对病害体作进一步处理,需要对病害体做进一步精细勘测。本文利用地质雷达在道路病害检测中的优势,结合三维测量内窥镜技术的实时视频和测量功能,实现道路地下病害体的准确定位和精准测量,为后续防治和治理提供有用数据。

加权全极化SAR图像分类下的功能区土地时空变化特征提取

杨俊, 刘灵辉

2022, 0(7): 138-142,153. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0218

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为准确分析功能区土地时空演变情况,需准确区分土地时空变化的相关特征,本文设计了功能区土地时空变化特征提取模型。首先采用全极化分解和灰度共生矩阵,对SAR图像中反映功能区土地时空变化的、不同地物的各类散射特征和纹理特征进行分类。然后确定最佳加权全极化特征组合,将该组合输入随机森林模型,完成最终图像中地物分类。最后以湖南省某市生态功能区土地时空变化特征为例,实现功能区土地时空变化特征分类提取。测试结果表明,该模型采用加权全极化特征组合,可准确描述地物分布情况,保证地物的可靠分类,能实现较好的提取效果。

GNSS+INS组合定位在矿山无人驾驶卡车的应用

张波, 刘强, 徐国梁, 蔡仁澜, 程风

2022, 0(7): 143-147. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0219

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面向矿山无人驾驶卡车场景,针对GNSS定位不连续且容易被干扰、INS存在累计误差的缺点,本文提出了一种基于GNSS+INS组合的导航算法,该算法融合了两种算法的优点,提高了定位的精度和可靠性。分别将RTK算法和组合导航算法结果与开源软件RTKLIB和NovAtel板载输出结果对比。试验结果表明,本文算法在精度上与NovAtel板载输出结果基本持平,明显优于RTKLIB软件。本文算法平面和高程误差均值及STD均优于5 cm,姿态误差均值和STD优于1°,可以满足矿用无人驾驶卡车的定位精度需求。

新型基础测绘质检技术探讨

韩文立, 张继贤, 陈海鹏, 黄海英, 章力博, 葛娟, 沈晶, 卢遥

2022, 0(7): 148-153. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0220

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针对新型基础测绘在理念、技术、产品和组织模式等方面的创新为质检带来的技术需求和挑战,本文以提升自动化智能化质检能力为目标,构建了新型基础测绘的质检技术框架,提出了现代化质检基础设施与装备、新理论和共性技术、实时化数据处理与质检技术、网络化质检服务模式等研究内容和方向,以推动大数据、知识图谱、区块链、云服务等技术在测绘质检中的应用,提升新型基础测绘的质量保障能力与水平,支撑基础测绘的转型和高质量发展。

基于TEA算法的地理信息数据安全保护技术及验证分析

陶肖静

2022, 0(7): 154-157,167. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0221

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地理信息数据是国家国防建设和国民经济发展的重要基础数据,随着数字化、信息化及云计算等技术的发展,地理信息数据的安全威胁日益严峻,本文面对移动平台上地理信息数据安全存储、高效传输和实时信息解密及处理等挑战,提出了一种基于TEA算法的地理信息数据安全保护技术,该技术采用循环迭代的移位和异或运算实现对地理信息数据的加密和解密,可以实现移动平台端地理信息数据的高安全加密存储和高性能实时解密处理,并采用该算法对SRTM数据进行处理和分析。试验结果表明,基于TEA算法的地理信息数据加密技术可以有效实现地理信息数据的加密及解密处理,满足移动系统对地形数据的高安全存储和高性能处理的要求。

一种基于用户异步轨迹的身份识别智能方法

蔡柔丹

2022, 0(7): 158-162,167. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0222

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针对传统的轨迹身份识别存在的特征选择主观性强、精度有限等问题,本文提出了一种融合双向循环神经网络模型(ConvGRU-Bidir)。首先采用一维卷积和一维池化压缩轨迹数据,提取高维特征;然后采用双向GRU,分别从时间正序和时间逆序学习轨迹特征,最终实现用户身份ID识别。研究采用GeoLife轨迹数据集,来自122名用户的10837个轨迹样本参与模型训练及测试。结果表明,本文提出的模型对于异步轨迹数据的身份识别精度达97.28%,相比现有方法精度至少提高30%,由此证明了深度学习在此类问题上的可行性和有效性。

多平台融合的测绘类专业学生创新能力培养

黄良珂, 王式太, 周吕, 付波霖, 陆琴, 刘立龙, 李景文, 姜建武, 黄军胜

2022, 0(7): 163-167. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0223

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本文以“科技创新” “社会实践”“科技竞赛”三大平台为出发点和落脚点,以测绘类专业学生创新能力培养为目的,通过具体分析多平台构建对测绘类专业学生创新能力提升的实现路径,挖掘多平台协同育人机制,拓展多平台融合对测绘类专业学生创新能力培养的效用,探索适合测绘类专业学生创新能力培养的模式,以期对国内其他地方高校测绘类专业学生创新能力培养提供经验借鉴。

多平台点云数据的单木参数提取精度分析

周烨, 刘云波, 郑丽波, 龙泱君

2022, 0(7): 168-172. doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0224

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以浙江省海宁市4种代表行道树(广玉兰、无患子、悬铃木、香樟树)为研究对象,结合无人机(UAV)影像和三维激光扫描数据,利用ContextCapture、LiDAR360软件完成点云拼接、滤波、降噪和编辑,通过迭代最近点算法实现点云精细匹配,完成多平台点云数据融合,进而得到数字表面模型与数字高程模型,并制作冠层高度模型;采用分水岭分割算法对不同行道树树种的冠层高度模型进行单木分割,并综合局部最大值法实现单木树高、冠幅的参数提取。结果表明,本文方法进行行道树单木分割的精度高,树高、冠幅参数提取值的效果好,满足行道树几何参数调查要求。

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