测绘学报

当期目录

2025年第54卷第10期刊出日期：2025-11-14

上一期

综述

空间格网互操作的研究进展与关键问题

赵学胜, 谢文澜, 孙文彬

2025, 54(10): 1727-1740. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250070

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空间格网具有离散性、层次性和规则性等优良特征，可作为构建实景三维的基础框架，而不同类型格网的高效互操作，则是实现多源异构数据融合与分析的关键问题之一。本文首先梳理了当前格网互操作的国内外研究进展，包括通用的经纬度中间件和“同构”“异构”格网编码映射转换等；然后，深入分析了目前互操作过程中存在的核心问题，即“异构”格网难以克服“异面”难题、立体及时空格网缺少互操作方法，以及互操作缺乏完备的可靠性评估及控制方法；最后，对未来研究方向进行讨论。本文提出：①聚焦“格点”探索格网底层统一描述以构建互操作基础模型；②开发“异构”格网编码高效映射算法以解决效率瓶颈问题；③扩展格网互操作维度以适应实景三维中国建设需要；④构建格网互操作“不确定性”评价体系以保障互操作的质量和可靠性。

大地测量学与导航

联合半参数规则学习的电离层TEC预报

潘雄, 赵子瑄, 平常, 金丽宏, 刘立龙

2025, 54(10): 1741-1756. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250209

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针对电离层球谐函数周期特征选取困难、影响因素众多的难题，本文引入规则学习，基于半参数模型建立了半参数与规则学习球谐函数组合模型（Semi-SH-RL）。首先，引入规则学习，基于电离层先验知识构建规则集和约束集，精准提取电离层的周期；其次，在规则学习的规则层中引入自注意力机制与剪枝层，优化特征权重并剔除冗余周期，得到电离层球谐函数的优化周期项；然后，为了减弱模型计算误差与窗宽参数的影响，将周期项估计值与窗宽参数综合考虑，建立半参数变系数球谐函数新模型；最后，利用欧洲定轨中心6 a的数据验证本文模型的适用性。结果表明：得到剪枝的特征后再通过自注意力机制赋权，能够有效改进规则学习神经网络模型，优化周期的选择，改进规则学习神经网络能捕捉到8层月周期和5层日周期特征，有效分解周期。Semi-SH-RL模型与QP、C1PG、LSTM、Semi-SH、Semi-SH-AR、Semi-SH-LSTM 6种模型对比，纬度方面小于0.5 TECU的残差均值改进率分别为41.01%、28.01%、22.40%、11.02%、12.63%和8.30%；单天预报平均误差在1、3和5 TECU以内占比分别为62.61%、94.95%、98.97%，均优于其他对比模型；滑动预报5 d较Semi-SH和Semi-SH-AR模型提升了4.80%和4.54%。本文模型的周期项特征对于不同阶次的球谐函数具有一致性，周期值经一次规则学习后就能精度收敛，预报效率显著提高。

综合利用GNSS PWV/垂向形变与GRACE/GRACE-FO数据反演综合干旱指数

姚朝龙, 游泓锐, 何玄晖, 陆钧雅, 谢依倩, 李琼, 朱双, 罗志才

2025, 54(10): 1757-1768. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250129

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联合多种干旱相关因子构建综合干旱指数（CDI），对全面、准确评估干旱状况至关重要。本文基于我国西南地区GNSS测站2011—2022年大气可降水量PWV/垂向形变和GRACE/GRACE Follow-On（GRACE-FO）卫星重力数据，针对异常值的影响及气象干旱与水文干旱存在的复杂响应关系，提出抗差估计与联合分布函数（Copula函数）相结合的数据融合方法，构建了一种气象-水文综合干旱指数。结果表明：①GNSS PWV和降水数据构建的气象干旱指数与降水异常、标准化降水蒸散指数（SPEI）具有很好的一致性，相关系数分别为0.88和0.73；②基于IGGⅢ的抗差Helmert方差估计和抗差主成分分析均能有效克服异常值对数据融合的影响，提高了多源数据融合的精度，但抗差Helmert方差估计结果整体精度更优；③利用Copula函数构建的CDI指数包含了大气水汽、降水、陆地水储量的信息，能同时有效反映气象干旱和水文干旱的演变过程。研究结果为拓展和深化GNSS气象学与水文大地测量学的交叉研究及其综合干旱监测应用提供了途径。

基于地球物理因素与多模型融合的GNSS高程时间序列预测方法

罗亦泳, 占奥文, 冯小欢, 鲁铁定

2025, 54(10): 1769-1785. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250257

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针对当前只考虑时间因素或固定地球物理因素进行GNSS高程时序预测时存在的不足，本文顾及多种地球物理因素，提出多模型融合（BO-BiLSTM-A-Bootstrap）的GNSS高程时序预测模型及结果不确定分析方法。针对GNSS高程变化影响因素空间差异显著的特点，提出物理因素优选策略。利用贝叶斯优化算法（BO）优化双向长短期记忆网络-注意力机制（BO-BiLSTM-A）参数并进行GNSS高程预测，同时基于Bootstrap算法估计预测结果的置信区间，进而分析预测结果的不确定性。从全球4个区域选择56个GNSS站数据验证了本文方法的有效性。试验结果表明，不同区域的GNSS高程变化影响因素差异明显，基于地球物理因素优选策略建立的GNSS高程预测方法比采用固定影响因素和仅考虑时间因素方法具有更好的预测精度和普适性；本文方法对全球56个测站预测结果的RMSE和MAE分别为4.60和3.62 mm，相比自适应提升、极端梯度提升、门控循环单元、长短期记忆网络模型分别提高3.6%~25.8%和4.2%~ 29.7%，精度指标分布更为集中，并且本文方法在不同月份的预测平均精度总体上优于其他方法，结果更加稳定；在95%置信水平下，本文方法预测结果的平均覆盖宽度的标准为25.95，平均连续排名概率得分为2.67，总体上优于其他模型，表明本文方法预测结果具有较好的精度及可靠性。

GNSS辅助下的InSAR对流层延迟垂直分层与湍流分量联合改正模型

陈海禄, 沈云中

2025, 54(10): 1786-1797. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250124

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GNSS基准站观测的对流层延迟量常用于改正InSAR对流层延迟误差，其实质是将GNSS点位观测到的延迟量推估（内插）至未测点位。传统方法只考虑湍流分量的空间相关特性，通过函数模型或随机模型建立干涉图误差改正模型，忽略垂直分层影响。本文提出兼顾垂直分层与湍流影响的InSAR干涉图误差联合改正模型，分别采用高程相关函数模型和随机模型建模垂直分层与湍流，并通过最小二乘配置同时估计确定性垂直分层模型参数与GNSS观测点位处的湍流分量，最后将二者推估至干涉图其他未测点位。应用本文方法处理美国南加州地区71景Sentinel-1数据，结果表明，本文方法可将70幅最短时间基线干涉图的平均标准差从4.7 rad降低至1.4 rad，改正效果优于GACOS（平均标准差下降至2.7 rad）、线性模型（平均标准差下降至4.1 rad）、GInSAR（平均标准差下降至2.9 rad）和LSC-GInSAR方法（平均标准差下降至1.8 rad）。此外，获得的线性形变速率揭示出试验区长波形变特征，与GNSS观测吻合良好（相关系数为0.67），验证了本文方法可有效改正InSAR干涉图的中长波长对流层延迟，适用于提取大尺度地表形变信号。

ChiGaM卫星静态重力场模型构建与分析

谭勖立, 李姗姗, 黄志勇, 潘宗鹏, 范雕, 万宏发, 裴宪勇, 徐振邦

2025, 54(10): 1798-1811. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250189

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中国重力测量计划ChiGaM（Chinese gravimetry augment and mass change exploring mission）的成功实施和持续运行，为实现独立自主恢复高精度地球重力场中长波信号提供了可能。本文研究了适用于ChiGaM卫星的高精度静态重力场模型构建方法，相较于传统动力学法反演过程：①估计了分段常加速度参数，选定了适用于ChiGaM卫星的参数先验方差；②采用PPS（pure predetermine strategy）策略估计KBR（K-band ranging）经验参数并考虑至3-CPR（cycle per revolution）项；③引入了抗差估计和经验剔除法，提高了模型反演精度。处理了卫星2022年3月至2024年5月间数据，构建了150阶静态重力场模型。为提高精度评估结果的可信度，引入RTM（residual terrain model）技术与超高阶重力场模型对地面、海洋重力数据不同频段信号进行分离。通过与频段信号分离后的地面和海洋重力数据对比，以及与GRACE（gravity recovery and climate experiment）卫星静态重力场模型横向对比，评估了所构建静态重力场模型精度。结果表明，本文方法可实现基于ChiGaM卫星的高精度静态重力场模型构建，同时验证了该卫星获取地球重力场中长波信号的能力。

智能手机多源数据融合增强的地磁SLAM方法

邵克凡, 李增科, 孙猛, 刘振彬, 吴祺

2025, 54(10): 1812-1825. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250266

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地磁同步定位与构图（simultaneously localization and mapping，SLAM）无须先验地磁指纹库，即可实现基于智能手机的未知室内环境定位。然而，智能手机地磁SLAM仍受限于惯性定位精度差、因子图优化算法动态适应能力不足及大型场景SLAM应用系统性能恶化等技术瓶颈。为解决此问题，本文通过设计方差时序递增机制和多源关键数据帧，提出一种面向大型室内场景的地磁SLAM增强优化算法。首先，为了提高惯性定位精度，本文挖掘行人运动过程中呈现出的特征规律构建观测方程，并融合地磁环境信息实现手机端地磁SLAM。然后，针对因子图优化算法动态适应能力不足，采用前端卡尔曼滤波与后端因子图优化相结合的定位框架提升时效性，同时设计方差时序递增机制，动态融合不同定位方法。最后，为了缓解大型场景地磁SLAM性能恶化，在时序维度上扩展关键帧概念和特征表达能力，有效缓解大型场景地磁误匹配问题；结合多源数据设计稳健回环探测与匹配算法，构建关键帧评分机制降低空间密度，从而提高算法效率。试验结果表明，本文实现了大型室内场景闭环情形下的地磁SLAM，相比惯性定位和经典地磁SLAM，本文提出的地磁SLAM增强优化方法的位置均方根误差降低了18%~67%；并且在仅利用标准方法22.6%的关键帧数量的前提下，本文方法仍能保持更高精度、更平滑的定位结果；通过试验探究了参数设置对定位精度和运行时间的影响，明确了地磁图构建首要因素基函数体素网格边长。

一种兼具精度与可解释性的Stacking-SHAP滑坡易发性预测集成方法

黄鑫, 叶健, 刘骋冰, 曾秋雨, 郭万新, 郭志凯

2025, 54(10): 1826-1840. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250139

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滑坡易发性预测及诱因分析对于制定科学有效的滑坡灾害防治策略至关重要。然而，当前仍缺乏能够兼具高预测精度与可解释性的滑坡预测模型。为此，本文提出了一种基于可解释性增强的集成学习方法，构建Stacking-SHAP模型，以提升滑坡易发性预测的准确性与诱因分析的可靠性。本文方法采用Stacking集成框架，融合XGBoost、Cat Boost、Light GBM、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）等多种机器学习分类器，在保证预测精度的基础上，引入SHAP（shapley additive explanations）算法，以增强模型的可解释性。试验结果表明，Stacking-SHAP模型的AUC值达到0.920，显著优于单一分类器模型，如XGBoost（0.893）、CatBoost（0.894）、LightGBM（0.879）、RF（0.859）和LR（0.794）。更重要的是，相较于SHAP集成单一机器学习模型，Stacking-SHAP可解释增强集成模型在滑坡诱因分析方面表现出更优的综合性能，提高了滑坡致灾因素分析的可信度。整体而言，本文方法兼具高精度预测与高可靠性解释，为滑坡易发性预测与诱因分析提供了一种创新性方法，在滑坡防治与减灾领域具有重要的理论与应用价值。

海洋测绘

水下地形匹配定位抗差粒子滤波算法

李根, 柴洪洲, 靳凯迪, 展昭

2025, 54(10): 1841-1851. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240469

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地形匹配辅助导航（TAN）系统可以修正水下无人航行器（UUV）的位置误差，实现UUV水下绝对定位。针对单波束测深值易受粗差影响，导致基于粒子滤波（PF）的TAN系统易发散的问题，本文提出了一种基于抗差粒子滤波的水下地形匹配定位方法。通过分析测深粗差影响UUV水下地形匹配定位的作用机理，在PF地形匹配中引入抗差估计方法，使用IGG Ⅲ函数设置抗差因子，动态调节粗差观测值对后验状态参数的贡献。蒙特卡洛仿真试验表明，导航结束时，相较于标准PF算法，本文算法的精度与稳定性分别提高了12.20%与58.81%。引入抗差因子后，本文算法面对不同类型粗差时，均表现出了良好的精度与稳定性。

摄影测量学与遥感

利用秩自相似特征的光学和SAR图像快速匹配方法

熊新, 靳国旺, 崔瑞兵, 李烁, 杨鹤

2025, 54(10): 1852-1862. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250200

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为了解决光学和合成孔径雷达（SAR）图像辐射差异及SAR图像固有相干斑引起的两类图像匹配难题，本文提出了利用秩自相似（RSS）特征三维相位相关（PC）的光学和SAR图像快速匹配方法。本文方法采用偏移均值滤波实现图像RSS特征快速提取，利用快速傅里叶变换实现三维PC高效模板匹配。在公开数据集中随机选取200个光学和SAR图像对进行匹配试验，结果表明本文方法能够实现快速且可靠的光学和SAR图像匹配。光学图像和天绘二号SAR图像的匹配结果进一步验证了本文方法的有效性。

面向极简交互的遥感地物精确批量提取框架

张志力, 姜慧伟, 胡翔云

2025, 54(10): 1863-1876. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250161

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高分辨率遥感影像地物提取是支撑智慧城市建设、自然资源监测等关键领域的重要技术，但现有全自动方法在实际应用中仍面临模型适应能力不足和人工标注成本高昂的双重挑战。针对上述问题，本文提出了一种基于极简交互（如点、一笔画、框等）的遥感影像地物高精度批量提取框架。通过系统分析现有交互式分割技术的局限性，本文创新性地构建了一个集成交互分割与同类地物批量检测算法的联合提取框架。该框架包含两大核心算法：①基于微调策略的一次性提示精确提取算法，实现在极简交互条件下的高质量地物分割；②同类地物快速检测算法，通过利用已有分割掩模实现同类地物的高效批量标注。此外，提取框架还包括地物提取结果的矢量化、规则化等后处理。试验结果表明，在建筑物、水体、林地等典型面状地物的标注任务中，本文方法在保持高精度的同时，显著减少了人工交互次数，其性能优于当前先进的SAM、EISeg等通用交互分割模型。本文方法为遥感影像样本的高效标注提供了创新性解决方案，对提升遥感信息智能解译的自动化水平和实际应用价值具有重要意义。

地图学与地理信息

智能驱动的并行地理计算引擎框架

高凡, 路威, 甘麟露, 章繁, 荣凤娟, 汤士涵

2025, 54(10): 1877-1892. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250127

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地理空间计算特征的捕捉与强度预测是高性能地理计算领域中的核心问题，也是智能计算范式下的关键。经验知识驱动的研究范式存在难推广、难建模、低精度的问题，易造成负载失衡和资源浪费。因此，本文以“智”驱“计”，整合地理计算元智能、感知智能、认知智能，提出一种智能驱动的并行地理计算引擎框架。在元智能层级，从形态结构、集合数量、空间分布和拓扑关联特征出发，构建了通用的地理空间计算域特征表达空间。在感知智能层级，引入定制化的机器学习和深度学习模型，支持地理空间域计算强度自动感知。在认知智能层级，提出了结合大强度任务优先和任务窃取的自适应动态调度策略。以多边形空间相交和可视域分析为例，验证了智能化并行地理计算引擎框架的可行性和高效性，结果表明本文方法在负载均衡性能上提升了20倍以上。

数据模型知识协同驱动的隧道围岩高精度数字孪生建模方法

吴浩宇, 朱庆, 丁雨淋, 鲍榴, 刘利

2025, 54(10): 1893-1906. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250170

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隧道围岩高精度数字孪生模型是工程优化设计与安全质量效益多目标精准管控的关键基础。围岩孪生建模主要融合多源异质感知数据对围岩属性和结构进行动态三维建模，由于数据在模态、语义及空间分布等方面存在显著差异，现有建模方法难以自动化、智能化融合处理。为此本文提出数据模型知识协同驱动的建模方法，利用体素结构集成多源数据以统一模态及空间分布，联合地球物理、岩土力学等多模型求解围岩物理力学属性，引入分级规则消除与实测指标的语义差异，动态接入探测数据优化机理模型参数，通过知识图谱引导数据模型知识协同驱动的自动化更新建模，共覆盖16种关键要素。选取典型铁路隧道进行验证，构建了随施工动态更新的0.5 m分辨率围岩体素模型，质量评价指标分类准确率高于85%，相比现有方法提升约10%。

博士论文摘要

基于SLR数据的地心运动及地球扁率变化研究

于红娟

2025, 54(10): 1907-1907. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240028

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多源卫星测高数据反演南海最佳重力场

于道成

2025, 54(10): 1908-1908. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240037

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