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2026年 第0卷 第2期    刊出日期：2026-02-25

上一期   

水陆环境监测与资源评估

融合多尺度雷达后向散射特征深度学习的多极化SAR影像山区水体高精度提取

原志芳, 李俊晓, 康倩

2026, 0(2):  1-6.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0201

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针对山区阴影、植被茂密和SAR相干斑噪声易导致水体误提和水体边界细节保持困难等问题,本文综合利用多极化SAR数据,提出了一种融合多尺度雷达后向散射特征深度学习的SAR影像水体提取方法。该方法采用多分辨率残差卷积和多尺度特征恒等映射来更好地表征山区复杂环境下多极化SAR影像丰富的多尺度地物特征,以提高水体提取的精度和完整性。试验采用覆盖山西省某水库的Sentinel-1双极化数据,并选择经典SVM、MRF算法和U-Net网络模型与本文算法进行水体提取性能的定性定量对比分析。F1、Kappa系数、IoU和OA分别达到92.14%、91.39%、85.43%和98.62%,表明本文方法水体提取综合性能最优,而且能够较好地保持水体提取的边界细节。

卫星反演测深在库容监测中的应用

王青青, 张中流, 卢刚

2026, 0(2):  7-11.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0202

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针对传统水库库容监测方法成本高、周期长的问题,本文提出了一种高效、低成本的动态监测技术,为中小型水库管理提供了新方案。以句容水库为研究对象,集成Sentinel-2与实测数据,采用随机森林算法构建水深反演模型,结合水位数据建立水下地形,进而生成库容曲线。结果表明,水深反演精度良好(R²=0.90, RMSE=0.43 m),反演库容与官方数据趋势一致,并建立了面积-库容增量线性关系。相比传统方法,本文方法缩短了库容曲线更新周期,降低了成本。因此,卫星反演测深法能实现库容动态监测,具有快速、经济、便捷等优势,适用于中小型水库的常态化管理,为水利部门提供了切实可行的技术手段。

基于SBAS与DS-SBAS的小浪底库区沉降监测对比

李鹏豪, 李爱国, 张诗玉

2026, 0(2):  12-17.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0203

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小浪底水库是黄河水沙调控的核心,对其进行沉降监测是保障其长期有效运行的关键。为准确获取小浪底水库的沉降信息,本文分别采用常规SBAS技术和DS-SBAS技术对2018—2024年60景Sentinel-1A卫星影像进行了时序干涉处理,并对两者结果进行对比。结果表明,SBAS与DS-SBAS得到的同经纬度监测点沉降速率相关系数为0.96,表明两种监测结果一致性较高;DS-SBAS提取的高相干点数量比SBAS提取的提高约54%,对沉降速率为0～5 mm/a的监测效果更加明显。因此,DS-SBAS可作为库区沉降监测的有效手段。

湖泊湿地多源数据融合水陆一体DEM的构建与应用——以三汊河国家湿地公园为例

魏灵辉, 李宝, 陈良松, 高阳, 孙伟

2026, 0(2):  18-23,45.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0204

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湖泊湿地地形环境复杂,单一测量手段难以满足高精度地形数据获取和高精度三维表达需求。本文提出了一种多源协同测量方法,通过无人船单波束测深、无人机LiDAR测高,结合GNSS和测深杆对小范围区域进行补充测量,实现水陆地形高效、高精度、高密度的数据采集。基于水域矢量边界采用约束Delaunay三角网算法,实现水上与水下地形数据的无缝融合与平滑过渡,构建了高精度水陆一体化数字高程模型(DEM),进而建立地表水储量计算模型。研究结果表明,多种测量技术的协同应用可显著提升水陆一体DEM的数据采集效率与精度。该方法能为水资源调查、管理与可持续利用提供可靠的技术支持。

塔里木河流域地下水储量的时空演变及其驱动机制

牛芳鹏, 卢震林, 曹彪, 寇靖, 马雪燕

2026, 0(2):  24-30.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0205

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本文针对我国西北干旱区塔里木河流域水资源稀缺与地下水过度开采等问题,基于遥感与地面观测数据,通过水储分量分解技术构建了该区域地下水储量的精确估算模型,旨在为区域水资源可持续管理提供科学依据。研究整合了陆地水储量(TWS)与地表水等多源数据,经预处理与空间重采样构建统一时空数据集,系统分析了2002—2024年间地下水储量的长期变化趋势、季节波动特征及空间分布差异。结果表明,塔里木河流域地下水储量整体呈显著下降趋势,年均下降速率为-8.6 mm/a(p<0.01),累计亏损量超过198 mm,相当于全流域约2340亿m³ 的水量损失。空间上,喀什绿洲、库尔勒灌区和台特玛湖区域地下水消耗尤为严重,年平均下降速率普遍超过-10 mm/a。本文研究为干旱区地下水动态监测与水资源合理配置提供了数据支持,且对后续相关研究具有参考意义。

学术研究

控制片引导的卫星影像几何校正精度提升

王睿轩, 郭浩宇, 张永军, 周碧莲, 王广帅, 万一

2026, 0(2):  31-37.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0206

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针对高分辨率卫星影像生产中依赖正射影像控制源、几何精度受限及人工选取地面控制点效率低的问题,亟须提出高效、自动化的几何精度提升方法。本文提出一种基于控制片的自动化几何控制框架,融合自适应影像分割与核线几何约束,设计控制点自动匹配与分级控制平差流程,稳定整合多源控制信息,提升几何约束能力。试验结果表明,本文方法在多个典型区域中均实现了与人工操作相当的控制点匹配精度,匹配误差稳定控制在合理范围内,且跨分辨率场景下保持良好稳定性。该方法具备良好的控制数据可扩展性,可显著提升高分辨率卫星影像产品的自动化处理效率与几何精度,具有工程应用价值。

联合IGS、Sentinel-1、ERA5多源数据的中国台湾岛大气水汽反演

周磊, 李德伟, 李晓红, 狄桂栓

2026, 0(2):  38-45.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0207

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针对GNSS和InSAR技术在大气水汽反演过程中存在的各项差异导致的结果不确定问题,本文提出了一种联合IGS、Sentinel-1、ERA5多源数据的高精度、空间连续的大气水汽反演方法。首先以中国台湾岛为研究区,利用2023年72景Sentinel-1A数据生成的干涉图提取对流层延迟;其次利用IGS站干延迟验证并校正InSAR干延迟;再次通过映射函数克服GNSS与InSAR观测几何差异对结果的影响;然后利用ERA5气象再分析资料计算研究区空间连续的水汽转换系数;最后利用探空站、IGS站PWV数据验证InSAR PWV反演的精度。结果表明,与探空站和IGS站PWV相比,InSAR PWV的平均偏差均小于0.71 mm,均方根误差均小于1.63 mm。通过GNSS对干延迟和水汽转换系数计算的质量控制,InSAR可以实现高精度、空间连续、纹理细致的大气水汽提取,为山区复杂地形区域的大气水汽监测打下基础。

京雄城际铁路沿线InSAR地表沉降监测与影响因素分析

林羊, 于冰, 田馨, 张冠军, 刘成, 甘俊, 李广宇

2026, 0(2):  46-53.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0208

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为解决京雄城际铁路沿线地表沉降及其驱动因素量化研究较少、现势性不足的问题,本文采用SBAS-InSAR技术、莫兰指数和多尺度地理加权回归模型对铁路全线及周边2022年11月—2024年11月地表形变进行监测和分析。结果表明:铁路两侧4 km缓冲区垂直向最大年均形变速率为-127 mm/a,沉降主要集中在雄安站至霸州北站西侧,累计形变量空间聚集性显著;驱动因素按贡献大小排序为,水位埋深变幅、距断裂带距离、距河流距离、地表粗糙度、距道路距离。累计形变量与水位埋深变幅呈负相关,地下水抽取加剧沉降,雄安—霸州北西侧沉降与距断裂带距离呈正相关,推测牛东断裂是导致该段两侧出现沉降差异的原因。研究结果可为铁路运营维护及地下水资源管理提供科学依据。

融合多源高分辨率遥感影像的农村宅基地利用状态识别

谢嘉宁, 刘振波, 杨宇挺

2026, 0(2):  54-59,67.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0209

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精准识别与分类评估农村宅基地利用状态,为乡村聚落空间重构、低效宅基地盘活及精准土地治理提供了数据支撑与决策依据。本文结合深度学习与机器学习技术,构建了多源高分辨率遥感数据驱动的农村宅基地利用状态识别框架。研究表明:①基于高分影像和Google Earth影像的宅基地识别总体精度均超过84%;②XGB 模型对有人居住宅基地的识别性能突出,精确率为94.6%,RF模型在闲置宅基地识别中表现最优,精确率为77.8%;③综合ROC和PR曲线的评估,RF算法性能最优,其中基于Google Earth影像的绿视率指数特征重要性达12.7%。本文研究证实了融合多源遥感与机器学习技术能够有效识别农村宅基地利用状态,为推进农村土地节约集约利用与可持续管理提供了重要技术支撑。

基于SBAS-InSAR和水准数据融合的采动沉陷盆地边界稳健识别方法

陈元非, 王磊

2026, 0(2):  60-67.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0210

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InSAR监测技术难以获取采动沉陷区大变形数据,且在沉陷边界易受干扰而影响边界范围的准确划定。为此,本文引入随机采样一致性(RANSAC)算法,提出了耦合玻尔兹曼(Boltzmann)函数的采动沉陷数据稳健融合方法(BRAN)。通过随机采样SBAS-InSAR像素点,以像素内点数量为评价准则,重复反演直至得到内点数量最多的稳健参数解,最后用模型预测值替代异常像素和失相干数据,完成沉降数据稳健融合。模拟试验和淮南朱集东矿案例表明,BRAN方法能够识别并剔除异常像素点的干扰,融合的沉降量相对均方根误差为6.4%,获取的沉陷盆地边界符合采动沉陷特征。该研究成果为矿区多元数据稳健融合提供了新思路,对矿区沉陷灾害的监测和预警具有一定应用价值。

基于改进YOLOv8s的无人机影像车辆目标检测算法

滕敏, 张博, 徐佳伟, 林聪, 沈雨, 储征伟

2026, 0(2):  68-73,80.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0211

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准确、实时的车辆检测跟踪结果是交通流估算、智慧交通管理的重要数据支撑,无人机影像已经成为车辆检测任务的重要数据源。针对现有YOLO模型在复杂场景中识别小目标的能力弱、无人机车辆检测任务数据集匮乏等问题,本文提出了面向车辆检测任务的YOLOv8s-VOD模型,并制作开源数据集NJVOD。该方法通过构建C2F-PTB和BiFPN-GLSA模块,实现了全局-局部特征的协同提取及多尺度语义-边缘信息的有效融合,在降低网络复杂度的前提下,提高了检测精度。试验结果表明,YOLOv8s-VOD在最小参数量的情况下达到了最高的检测精度,相较于已有方法,在VEDAI和NJVOD数据集上分别提升了2.4～12.2个百分点和4.1～5.3个百分点。本文提出的C2F-PTB、BiFPN-GLSA模块均能有效提升小目标检测精度,制作的NJVOD数据集对相关研究工作有重要的支撑作用。

基于机载LiDAR点云的DEM生成及海岸线提取分析

李莹莹, 李笑娜, 孙亮, 张宝金, 闫行, 纪雪, 张培晅, 孙玉梅

2026, 0(2):  74-80.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0212

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海岸线形态和位置变化对海洋生态、资源开发及沿海经济影响深远。本文以美国伊利诺伊州立海滩公园海滩为研究对象,首先采用2018—2024年14期机载点云数据进行处理以优化数据质量;其次针对海洋点云稀疏问题,利用泊松重建方法补充,以提高DEM的完整性与准确性;然后结合DEM等高线粗提取和监督分类方法初步拟合海岸线,并参考机载影像精确调整,确保海岸线数据准确可靠;最后对比分析精确提取的海岸线的长度、曲折率等信息。研究发现,该区域海岸线长度与曲折率基本稳定,呈现轻微上升趋势,表明存在海水侵蚀现象;但在2023年春季启动的人工干预项目有效减缓了海岸侵蚀,增强了海岸带的稳定性。

环境因子特征约束的GNSS垂向形变预测优化模型

张永琪, 肖海平

2026, 0(2):  81-86,125.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0213

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在传统时间序列分析过程中,环境因素对预测性能的影响被忽视,限制了模型的预测精度。考虑环境因子对GNSS站点垂向形变的影响,本文构建了基于VMD、GOOSE算法优化和环境因子特征约束的BiLSTM模型。通过试验对比,选取2006—2019年14个GNSS站点的数据,使用WQE指标评估预测精度。结果表明,VMD-GOOSE-Ef-BiLSTM模型的平均WQE比BiLSTM、VMD-BiLSTM和VMD-Ef-BiLSTM模型分别降低了84.2%、66.2%和50.2%,证明该模型具有较高的预测精度和较强的稳健性。试验结果表明,本文模型在GNSS垂向形变预测中具有显著的适应性和精度,能够为地表形变监测提供有效的技术支持。

复杂场景下智能手机GNSS定位因子图优化方法及性能分析

周子健, 徐晓磊, 宾元岑, 封博卿, 杨美皓, 刘唯佳

2026, 0(2):  87-91.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0214

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为了解决城市复杂场景下智能手机GNSS定位受多路径效应、信号遮挡及硬件噪声影响导致的精度不足问题,本文提出了一种基于因子图优化(FGO)的定位方法,联合伪距与多普勒观测值,通过滑动窗口技术融合多历元数据,优化接收机位置、钟差及系统间偏差等状态参数。试验采用华为Mate20(静态)和P40(动态)手机数据,通过对比扩展卡尔曼滤波(EKF)表明,FGO显著提升了定位精度:静态试验中,东、北、高程方向误差分别降低21.2%、9.0%和15.2%;动态试验高程误差降低37.7%。滑动窗口大小为30时,可平衡精度与实时性,多系统数据融合进一步抑制定位发散,可为复杂场景下的高精度移动定位提供有效解决方案。

一种融合激光雷达与MEMS_IMU的定位算法

沈蔚, 冷佳昕, 汪晓丹, 冯奇滨, 王梓程, 钱恩泽

2026, 0(2):  92-96.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0215

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针对城市河道、桥下、高桩码头下等GNSS遮蔽环境下的定位难题,本文提出了一种融合激光雷达(LiDAR)和微机电惯性导航单元(MEMS_IMU)的定位算法,以实现轻算力要求和低成本硬件条件下的测量船只较高精度的定位。该算法通过MEMS_IMU校正激光点云运动畸变,利用NDT算法实现点云匹配和激光里程计功能,并结合KD-tree加速点云搜索效率,最终将激光里程计与MEMS_IMU输出的里程信息输入粒子滤波器,以实现水面遮蔽场景的融合定位。室内模拟试验中,本文算法定位平均终点误差为0.20 m,较NDT算法精度提升2倍,较ICP算法精度提升10倍。室外桥下试验中,本文算法建图精度也显著优于ICP算法和NDT算法。本文算法以较低成本实现了较高定位精度(室内外优于0.2 m),可广泛用于测量船/车在遮蔽环境下的实时定位,具备良好的应用前景。

融合点线特征与地磁约束的视觉惯性SLAM方法

王耀辉, 张祖浩, 陈国良, 王腾

2026, 0(2):  97-103.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0216

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针对传统视觉惯性同步定位与建图算法(VI-SLAM)在复杂条件下定位漂移严重、回环检测误检、漏检率高的问题,本文提出了一种结合点线特征提取与地磁优化的SLAM方法。该方法在现有视觉惯性里程计(VIO)中引入线特征提取方法Fast-EDLines,在计算中使用AVX2指令集加速计算并采取长线段合并与短线段剔除策略,提高线特征提取效率;同时,在回环检测中融合九轴IMU中磁力计数据,利用地磁约束并结合关键帧暂存缓冲区策略,动态调整视觉匹配阈值,减少误检、漏检率。将该算法在公开数据集VECtor Benchmark中开展测试,相较于传统VINS-Mono和PL-VINS,定位精度分别提升7.0和2.9倍,有效提升了SLAM算法在复杂环境下的定位精度与稳健性。

融合GB-RAR及多传感器技术的超高层建筑动态变形规律监测及可视化研究

张国建, 岳成朝, 桑文刚, 靳奉祥, 刘胜震, 杨军, 姬祥, 闵凡文

2026, 0(2):  104-110.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0217

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在长期运营过程中,受超长荷载和材料老化等因素的影响,超高层结构稳定性及承载能力逐渐降低,易发生安全事故。因此,必须对超高层建筑进行实时变形监测,了解其健康状态。以山东国际金融中心和云鼎大厦为研究对象,融合地基真实孔径雷达(GB-RAR)技术、双轴倾角传感器和GNSS技术等,从多维度监测超高层建筑动态变形特性;并基于手持和站式LiDAR技术实现山东国际金融中心室内外融合建模,搭建超高层建筑变形监测及预警可视化平台。结果表明,GB-RAR测量精度达0.016 5 mm,能够满足变形监测的精度要求。山东国际金融中心变形规律呈现摆动+振动协同演化的时空特性,摆动主方向为东南-西北方向,摆动周期约为20 d。400 m处摆动幅度约为180 mm,平均摆动速度约为1.5 mm/h。330 m处为平衡超高层结构偏心轴力的结构转换层,摆动幅度约为551 mm,平均摆动速度约为5.19 mm/h,是导致超高层建筑整体空间状态在S形、双曲线形和斜线之间来回切换,从而呈现非线性弹性变形特征的重要原因。

滑坡灾害时空演化过程增强可视化方法

付林, 张俊杰, 谢明轩, 熊俊楠, 肖坤洪, 王科

2026, 0(2):  111-117.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0218

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现有数值模拟研究方法侧重于滑坡滑动过程机理研究与表达,缺乏灾前灾后信息展示,难以展现灾害场景复杂时空过程。虚拟地理环境能够再现灾害时空过程,实现灾情信息可视化表达与共享,对灾害应急管理现代化发展有重要意义。为此,本文提出了一种滑坡灾害时空演化增强可视化方法,实现滑坡数值结果与多源地理实体融合建模,通过多层次语义约束的多维视觉变量增强表达滑坡时空演化过程。研发原型系统开展试验与分析时,在前端系统展示灾害地理场景,实现完整的灾前、灾中、灾后过程视觉增强可视化表达。研究表明,该方法能有效融合滑坡数值结果与虚拟地理场景,为灾害时空演化过程提供更直观且信息丰富的可视化支持。

基于精细地形与DBSCAN-PCA算法的山区铁路排水设施选址

陈柳廷, 张璇钰, 董秀军, 刘桂卫, 孙琪皓, 邓博

2026, 0(2):  118-125.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0219

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铁路水毁灾害是铁路线路危情中发生频率最高、范围最广、危害程度最大、中断行车最长的一类,而山区铁路因地形复杂和气候多变导致水毁灾害频发,对铁路安全运输造成严重影响,而传统人工选址耗时费力且难以进行区域宏观优化调配。为解决山区铁路排水设施智能选址问题,本文通过提取三维精细化地形特征,在DBSCAN密度聚类算法和主成分分析(PCA)基础上,提出一种“空间聚类-降维联合”排水设施选择智能优化分配算法,并以湖南省某山区铁路为例,对铁路排水设施的选址进行预测。结果表明,预测结果与实际工程布设的涵洞位置吻合度达92%,排水沟设计覆盖高风险区域,优化后的排水系统可减少路基积水概率,显著提升铁路抗水毁能力。研究结果验证了基于该分配算法的排水设施选址方法,在复杂地形条件下的适用性,为山区铁路排水设施选址设计和优化提供了一定的参考依据。

应用大语言模型的无人机精确着落框架

陈立军, 陈青

2026, 0(2):  126-130.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0220

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在动态、非结构化的环境中,无人机语义感知能力有限,且依赖于固定的、对上下文不敏感的安全系数,传统着落方法往往存在不足。为了解决这些问题,本文提出了一种混合框架LLM_Land,将大语言模型(LLM)与模型预测控制(MPC)相结合,从视觉语言编码器(VLE)(如BLIP)开始,将实时图像转换为简洁的文本场景描述。由配备检索增强生成(RAG)的轻量级LLM(如 Qwen 2.5 1.5B 或 LLaMA 3.2 1B)处理,以对场景元素进行分类,并推断出上下文感知安全缓冲区,如行人3 m,车辆5 m,由此产生的语义标志和不安全区域随后被输入MPC模块,从而实现实时轨迹重新规划,在保持高着陆精度的同时避免碰撞。在ROS-Gazebo模拟器中验证了本文框架,其性能始终优于基于视觉的常规MPC基线。结果表明,动态障碍物导致的近失事故大幅减少,同时在杂乱环境中保持了精确着陆。

技术交流

基于空三加密精度的数字航空摄影像控点布设跨度阈值研究

姚娜, 苏鹏浩, 李德重, 王燕平, 薛永军, 丛小欧

2026, 0(2):  131-136.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0221

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像控点稀少化布设是提升大比例尺数字航空摄影经济性的关键环节。本文面向内蒙古自治区自然资源调查监测体系建设制作1∶2000高精度实景三维监测底板建设需求,设计11组航向基线跨度与旁向航线跨度组合对照试验,定量验证跨度对空三加密精度的影响。结果表明:定向点误差受跨度影响甚微;检查点精度随跨度增大而降低,平面精度对航向跨度更敏感,高程精度受旁向跨度影响更显著。据此提出平地地形下兼顾精度与效率的像控点布设跨度阈值,为数字航摄提供精度与经济性平衡的工程决策依据。

基于改进U-Net3+模型的无人机正射影像语义分割

姜磊, 梁聪, 赵旭, 王鹏, 闫文凯, 杨宏鼎, 吴继忠

2026, 0(2):  137-143.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0222

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为解决U-Net3+模型在无人机正射影像语义分割时特征抽象层次不足与跨尺度特征冗余的问题,本文提出了一种改进的U-Net3+模型。改进模型引入基于残差网络架构的深度卷积神经网络ResNet50作为特征提取主干网络,同时引入卷积注意力模块作为轻量级注意力机制。试验结果表明:改进U-Net3+模型的总体准确率、平均交并比、F1分数比原始U-Net3+分别高出8.3%、2.6%和1.9%,且优于FCN、U-Net、U-Net++和DeepLab系列主流语义分割模型,改进U-Net3+模型在典型场景下表现出更强的特征区分能力和更高的准确性;仅引入ResNet50或CBAM无法达到最佳效果,ResNet50与CBAM的协同作用可显著增强模型在复杂场景下的识别能力。改进U-Net3+模型的分割精度有明显改善,为无人机正射影像语义分割提供了有效的技术解决方案。

基于全局和局部特征融合的作物细粒度分类算法

张欢, 黄秋影, 刘胜, 王奇, 李凯

2026, 0(2):  144-148.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0223

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全国国土变更调查中,人工目视解译实地拍摄举证照片效率低,通过识别作物种类判定土地利用性质是解决该问题的关键思路,但作物种类识别面临类内差异大、类间差异小的难题。本文提出了一种基于全局和局部特征融合的作物细粒度分类算法。利用原图提取全局特征,通过检测器获取目标区域提取局部特征,并经特征压缩与融合后输入分类器。采用指数移动平均方法更新网络参数,选用加性角度交叉熵损失函数完成模型训练。在国土变更调业务真实数据上的试验结果显示,该算法在精确率上优于对比算法,有效提升了作物细粒度分类精度,为国土变更调查等相关业务提供了高效的智能解译技术支持。

基于新型国产陆探一号SAR卫星的合肥市地表沉降特征

王迎春, 李金超, 王承志, 李水平, 陶庭叶

2026, 0(2):  149-155,173.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0224

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陆探一号(LT-1)卫星是国内首颗L波段差分干涉SAR卫星,具有高空间分辨率、短重访周期、全极化等性能优势。目前利用该新型传感器获取的SAR影像进行分析应用的研究十分欠缺。本文选取合肥市为研究对象,利用2023年7月—2024年5月的3景LT-1高分辨率雷达影像,采用D-InSAR、GACOS大气校正模型和德罗尼最小费用流相位解缠法,获取合肥市的地表沉降图像。结果表明,合肥市地面形变状态较为平稳,大部分区域累计沉降量为-20～20 mm,但局部地区存在一定的形变趋势。选取形变较为明显的5个区域,对其形变进行深入分析,并与同期的哨兵观测结果进行对比,验证了LT-1数据监测结果的可靠性。试验结果表明,LT-1影像能够检测到更细微的形变信号,获得较高精度的沉降信息,可为城市安全维护监测提供信息支持。

面向高压输电线路的三维点云语义分割

高书涵, 周超, 荣梦琪, 刘养东, 刘辉, 沈浩, 贾然, 刘传彬, 张洋, 刘嵘, 申抒含

2026, 0(2):  156-160.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0225

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由于高压输电场景中目标类别的样本存在不均衡的现象,高压输电线路智能巡检系统对少样本目标的识别精度通常较低。针对该问题,本文提出了一种融合类别感知的三维点云语义分割方法。首先,引入自适应动态采样策略,通过密度感知的区域划分优化点云数据分布,提升数据均衡性;然后,设计了类别感知上下文特征增强模块,利用类别嵌入信息动态融合点云特征,以增强模型的判别能力;最后,构建加权损失函数以缓解长尾分布带来的学习偏差。在高压输电线路实采点云数据上的试验结果表明,该方法在提升整体分割精度的同时,对少样本类别具有更优的识别性能。本文研究可为电力巡检中复杂结构目标的智能识别提供有效技术支撑,具有良好的工程应用前景。

基于多尺度特征融合的无人机紫外成像220 kV高压设备局部放电检测

纪硕磊, 黄恒英, 李宇程, 陈海林

2026, 0(2):  161-167.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0226

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针对220 kV变电站高压设备局部放电紫外成像检测中存在的弱信号易受干扰、特征提取困难等问题,本文提出了一种基于多尺度特征融合网络(MSFF-Net)的无人机紫外成像局部放电检测方法。首先,采用改进Retinex算法与自适应小波阈值去噪对紫外图像进行增强,提升放电区域信噪比;然后,构建多尺度特征融合网络,结合并行空洞卷积与注意力机制,提取不同感受野下的关键放电特征。在典型220 kV变电站数据集上,该方法显著提升了微弱放电信号敏感度,成功识别出90%以上的早期放电缺陷。本文有效增强了紫外图像中放电信号的检测能力,提升了高压设备状态评估的准确性与可靠性。

基于无人机的废弃采石矿山生态修复监测

王建彬, 陈秋计, 崔创义, 牛宝琪

2026, 0(2):  168-173.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0227

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构建基于无人机遥感影像的矿山生态修复监测评价方法,揭示矿山植被恢复空间分布特征及影响因素,可为生态系统管理提供依据。本文以渭北旱腰带某废弃采石矿山为研究区,采用无人机获取研究区治理后的遥感影像,结合治理前的高分辨率卫星影像,计算生态修复前后的研究区绿叶指数(GLI),采用自然断点法,对研究区植被覆盖度进行分区,采用盒维数法计算GLI的分形维数,评价治理前后的生态环境变化情况,结合地理探测器,识别影响生态修复效果的影响因素。治理后研究区GLI值和植被覆盖度显著提升,植被类型呈现多样性。坡度是制约研究区植被恢复的关键因素,重构土壤的理化特性对区域生态恢复也有较大影响。研究成果为矿山生态系统调控提供了基础资料,丰富了生态修复效果评价的技术与方法。

测绘地理信息技术应用案例

基于AI+GIS的多维度智能选址选线应用研究

戴志敏, 王海燕, 张兴, 汤浩, 唐铭, 钟勇, 吴宝佑

2026, 0(2):  174-179,186.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0228

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为解决传统电网选址选线过度依赖人工经验、数据整合效率低、多维度评价滞后等问题,本文构建了基于AI+GIS 的多维度智能选址选线应用系统。以GIS为空间数据载体,集成遥感解译实现地形、植被、建筑等的自动化提取;融合人工智能算法,构建包含环境影响、工程成本、电网安全等维度的评价模型,对选址选线方案进行智能计算。通过实际项目应用验证,该系统可替代传统人工勘察中70%以上的重复性工作,将选址选线周期缩短40%,且方案合规率与经济性评价准确率均提升至90%以上。研究表明,AI与GIS的深度融合能有效突破传统方法的局限性,为电网规划选址选线提供科学、高效的技术支撑,对推动电网规划智能化转型具有重要意义。

耦合机器学习模型的地表沉降预测方法

朱伟刚, 金圣博, 蒋少华

2026, 0(2):  180-186.  doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0229

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地表沉降预测是保障基础设施安全与施工风险管控的重要环节。针对单一预测模型在地表沉降预测中存在的泛化能力不足、误差偏移明显及异常值响应能力弱等问题,本文提出了一种耦合机器学习模型的地表沉降预测方法。以长春某地铁站点沉降监测项目为工程背景,耦合CatBoost、GBDT与AdaBoost机器学习模型进行地表沉降预测。研究结果表明,耦合模型能够有效消除系统性偏移并抑制异常尖峰波动,其决定系数(R²)达0.97,平均绝对误差(MAE)降至0.007 3,均方根误差(RMSE)降至0.009 6,展现出更高的预测精度与更强的泛化能力。本文成果为地铁工程长期变形监测与风险预警提供了技术支撑,也为提升地表沉降预测精度和保障施工安全提供了方法参考。