测绘学报

当期目录

2019年第48卷第8期刊出日期：2019-08-20

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综述

智能高精地图数据逻辑结构与关键技术

刘经南, 詹骄, 郭迟, 李莹, 吴杭彬, 黄鹤

2019, 48(8): 939-953. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20190125

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以车辆自动驾驶、无人驾驶为研究对象，讨论定义了智能高精地图，认为智能高精地图作为未来出行的关键一环，是交通资源全时空实时感知的载体和交通工具全过程运行管控的依据。智能高精地图作为一种全新的地图形式，与传统导航电子地图相比，在地图学理论和应用需求等方面有其鲜明特点。为推动智能高精地图研究与应用进展，需要对其关键特征与问题展开分析讨论。本文从地图学理论上提出智能高精地图信息传输模型；从实际应用上结合轮式机器人自主智能控制流程，提出智能高精地图数据逻辑结构，并分析其在自动驾驶中的应用；从计算模式上总结"众包+边云协同计算"计算模式，并针对如何提高众包数据质量的问题，开展关键技术分析；从应用场景上分析未来智能高精地图的有效应用场景；最后提出对本领域未来发展的一些思考与建议。

地图学与地理信息

测绘地理信息产品抽样检验的两类错误概率

蔡艳辉, 程鹏飞, 张莉, 徐彦田

2019, 48(8): 954-959. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180108

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针对测绘地理信息产品抽样检验的要求，给出了两类错误概率的计算方法，并通过各种不同抽样方案的两类错误概率值，分析了现行的国标GB/T24356-2009抽样检验的特点。同时针对大批量整体抽样检验和分批抽样检验，通过实例计算，说明了大批量整体检验与分批检验对整体通过概率的等价性以及分批检验的不合理性。基于"纳伪"概率值分析，提出了低合格率总体条件下，抽样检验自身的高"纳伪"概率将导致抽样检验的失效性，并通过实际算例计算了导致检验结论失真的质量边界，对测绘地理信息产品的质量风险控制具有重要意义。

车载激光扫描数据中实线型交通标线提取

方莉娜, 黄志文, 罗海峰, 陈崇成

2019, 48(8): 960-974. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180579

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本文提出一种基于路面点云强度增强的车载激光点云实线型交通标线提取方法。首先通过预处理提取路面点云，获取各激光点与轨迹线的距离。然后逐段对路面进行强度增强，集合多滤波器集成的策略进行强度变换和去噪，消除距离、点密度、磨损等因素对反射强度值影响，增强路面点云和标线的强度差异。基于增强后的反射强度，采用k均值聚类和连通分支聚类等方法对标线进行分割，并利用归一化图割方法优化强度分割结果。最后利用实线型标线的语义信息和空间分布特征从分割后标线对象中识别实线型交通标线。试验采用四份不同车载激光扫描系统获取的数据用于验证本文方法有效性，实线型标线提取结果的准确率达到95.98%，召回率达到91.87%，综合评价指标F₁-Measure值达到95.55%以上。试验结果表明本文方法能够有效增强受扫描距离、路面磨损及点密度分布不均等因素影响的点云强度信息，实现不同车载激光扫描获取的复杂道路环境下实线型交通标线的提取。

案例支撑下的朴素贝叶斯树状河系自动分级方法

段佩祥, 钱海忠, 何海威, 谢丽敏, 罗登瀚

2019, 48(8): 975-984. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180370

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河流分级是树状水系综合的关键。现有方法大多根据河段的局部几何特征进行主支流识别，较少顾及河流和河系的整体结构特征，且使用多指标综合评价判别时对权重的设定缺乏科学的方法，对综合知识利用较少，应用的灵活性有待提高。对此，本文从案例学习的角度出发，针对河段主支流关系识别，提出一种基于朴素贝叶斯的树状河系自动分级方法。首先，从已有成果数据中提取出主支流分类的案例，利用朴素贝叶斯机器学习方法进行训练得到主支流分类模型；对于待分类树状河系，使用分类模型，从河口出发自下游向上游依次计算各上游河段分类为主流的概率，以概率最大的上游河段作为主流河段，将各主流河段依次连接得到主流河流；主流河流以外的支流部分，重复以上步骤进行层次结构化实现河系分级。试验证明，本文方法能很好地模仿专家意图，对树状河系的主支流进行很好地识别分类，并构建合理的层次结构，分级效果良好。

摄影测量学与遥感

面向高光谱影像分类的显著性特征提取方法

余岸竹, 刘冰, 邢志鹏, 杨帆, 杨其淼

2019, 48(8): 985-995. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180499

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针对高光谱影像分类问题，提出了一种显著性特征提取方法。首先，利用超像素分割算法将高光谱影像3个相邻波段分割为若干个小区域。然后，基于分割得到的小区域计算反映不同区域的显著性特征。最后，沿着光谱方向采用大小为3、步长为1的滑窗法获得所有波段的显著性特征。进一步将提取的显著性特征与光谱特征进行结合，并将结合后的特征输入到支持向量机中进行分类。利用Pavia大学、Indian Pines和Salinas 3组高光谱影像数据进行分类试验。试验结果表明，与传统的空间特征提取方法和基于卷积神经网络的高光谱影像分类方法相比，提取的显著性特征能够获得更高的高光谱影像分类精度，且结合光谱特征能够进一步提高分类精度。

采用PPI算法改进的一种数学形态学端元提取方法

徐君, 王彩玲, 王丽

2019, 48(8): 996-1003. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180475

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自动形态学端元提取（automated morphological endmember extraction，AMEE）算法将结构元素内最纯像元与混合度最大的像元之间的光谱角距离定义为形态学离心率指数（morphological eccentricity index，MEI）来定量化地表示像元的纯净度。然而作为参考标准的混合度最大的像元在不同的结构元素内也是不同的，尤其是当结构元素内的纯净像元占大多数时，像元的均值光谱将更接近纯像元，此时像元的MEI越高，纯度反而越低。针对这一问题，本文提出一种像元纯度指数（pure pixel index，PPI）算法与AMEE算法相结合的端元提取算法PPI-AMEE。在结构元素内，利用PPI指数代替AMEE算法中的MEI指数来寻找最纯像元。变换结构元素时，只有最纯净的像元始终能够投影到随机生成的直线的两端，其PPI值会不断累计增大，而其他像元的PPI值则无法持续增大。累计记录每个像元的PPI值，直至满足迭代终止条件，最终形成一幅PPI图像，端元将在PPI值较大的像元中选取。PPI-AMEE算法只在相对较小的结构元素内运行PPI算法，然后再结合数学形态学中的膨胀操作对整幅图像进行处理，其同时兼顾了图像的光谱信息和空间信息。最后，采用模拟数据及美国内华达州Cuprite地区的机载可见光/红外成像光谱仪（airborne visible infrared imaging spectrometer，AVIRIS）高光谱数据对提出的PPI-AMEE算法进行试验验证。试验结果表明，PPI-AMEE算法的端元提取精度总体上优于AMEE算法和PPI算法。

拓扑插值与光谱特征结合的复杂城区边界提取

于莉楠, 宁晓刚, 王浩, 刘纪平

2019, 48(8): 1004-1013. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180126

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复杂城区边界通常存在建筑物大小差异较大、周边林区高低起伏、散点建筑成片出现的情况，对城区边界提取算法造成严重干扰。针对这一问题，本文提出一种基于拓扑插值和光谱特征的高分辨率遥感影像复杂城区边界提取方法。一方面，通过对大型建筑特征点进行拓扑插值，避免由于大型建筑特征点稀疏造成的城区边界缺失；另一方面，利用植被光谱特征来滤除城区周边高低起伏的林区和散点建筑带来的冗余特征点，从而有效抑制城区误提取。通过试验和对比分析表明，本文方法在提取复杂城区边界方面，具有较好的稳健性和较高的精度。

加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法

黄鸿, 石光耀, 段宇乐, 张丽梅

2019, 48(8): 1014-1024. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180229

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高光谱遥感影像数据量大、波段数多，容易导致"维数灾难"。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征，忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入（WSCPE）的维数约简算法。首先采用加权均值滤波（WMF）方法对高光谱影像进行滤波，以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性，通过采用加权空-谱联合距离（WSCD）来融合像素点的光谱信息和空间信息，有效选取各像素点的空-谱近邻，并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构，提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明，总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时，有效融合了影像的空间-光谱信息，故能提高影像特征的鉴别性，并提升分类性能。

遥感影像条带噪声去除的小波变分法

王昶, 张永生, 王旭, 纪松

2019, 48(8): 1025-1037. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180394

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为了避免条带噪声去除过程中丢失影像细节，提出一种基于小波变分法去除遥感影像条带噪声。首先，对含有条带噪声的遥感影像进行小波分解；其次，通过构建的条带保留变分模型（SPVM）去除低层高频分量（含条带噪声）中的细节信息而保留条带噪声，从而有效分离出低层高频分量（含条带噪声）中的细节信息；通过构建的条带去除变分模型（DVM）去除高层高频分量（含条带噪声）中的条带噪声，从而有效地保留高层高频分量（含条带噪声）中的细节信息；最后，通过小波重构，获得去噪影像。试验证明本文方法在去除条带噪声的同时基本没有丢失影像细节，去噪后的影像对比度及质量都是最优的。

全极化雷达遥感影像的迭代优化非局部均值去噪法

马晓双, 吴鹏海

2019, 48(8): 1038-1045. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180034

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相干斑的存在严重降低了全极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar，PolSAR）的影像质量，对相干斑进行抑制是使用PolSAR数据必不可少的预处理程序。本文提出了一种迭代优化的PolSAR非局部均值去噪方法。该方法在每次迭代去噪过程中，通过同时考虑原始影像全极化噪声统计特性和前一次迭代所得影像的全极化信息来完善像素间极化相似性的度量，从而实现对影像更精准的估计。试验部分利用模拟的PolSAR数据和真实的PolSAR影像进行了算法效果的验证。结果表明：去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时，也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。

级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测

余东行, 郭海涛, 张保明, 赵传, 卢俊

2019, 48(8): 1046-1058. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180471

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传统遥感影像飞机目标检测算法依赖于人工设计特征，对大范围复杂场景和多尺度的飞机目标稳健性较差，基于深层卷积神经网络的目标检测算法通常难以有效应对大幅影像的目标搜索和弱小目标检测问题，针对上述问题，本文提出了一种基于级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测算法。首先根据全卷积神经网络能够支持输入任意大小图像的特点，采用小尺度浅层全卷积神经网络对整幅影像进行遍历和搜索，快速获取疑似飞机目标作为兴趣区域，然后利用较深层的卷积神经网络对兴趣区域进行更精确的目标分类与定位。为提高卷积神经网络对地物目标的辨识能力，在卷积层中引入多层感知器，并在训练过程中采取多任务学习与离线难分样本挖掘的策略；在测试阶段，建立影像金字塔进行多级搜索，并结合非极大值抑制消除冗余窗口，从而实现由粗到精的飞机目标检测与识别。对多个数据集下多种复杂场景的遥感影像进行测试，结果表明，本文方法具有较高的准确性和较强的稳健性，可为大幅遥感影像的飞机目标检测问题提供一个快速高效的解决方案。

GNSS-R/IR监测地表冻融状态对延迟多普勒波形和多路径数据影响分析

吴学睿, 夏俊明, 白伟华, 张兴刚

2019, 48(8): 1059-1066. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180038

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将GNSS-R/IR技术的应用领域拓展到地表冻融状态的监测中，本文利用冻融土混合介质介电常数模型计算土壤介电常数，采用双站全极化相干反射率模型和随机粗糙面散射模型，分别计算了经冻融土反射的GPS相干反射量的镜像反射率，以及GPS非相干反射分量的漫散射特性。模拟分析了冻融转换时，GPS多路径信息（GNSS-IR）以及包含漫散射信号的延迟多普勒图（GNSS-R）的变化特征。理论研究表明冻融转换过程中，地表介电常数的变化导致GPS多路径信息和延迟多普勒图的明显变化。本文从散射机理上揭示了利用GNSS-R和GNSS-IR遥感进行地表冻融特性监测的理论依据。

博士论文摘要

公开DEM辅助的国产卫星影像无地面控制点定位技术研究

陈小卫

2019, 48(8): 1067-1067. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180354

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Swarm卫星精密定轨与加速度法恢复地球重力场

张兵兵

2019, 48(8): 1068-1068. doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180377

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