测绘学报

当期目录

2020年第49卷第4期刊出日期：2020-04-20

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综述

智能时代泛在测绘的再思考

刘经南, 郭文飞, 郭迟, 高柯夫, 崔竞松

2020, 49(4): 403-414. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190539

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本文首先给出泛在测绘的定义和内涵，然后将传统测绘与泛在测绘进行了比较分析，指出由于互联网实现了人与人的信息便捷交互，互联网时代的泛在测绘最显著的推动力就是为满足人与社会及人与环境的多种需求，人本身也成为了测绘的对象。同时，对环境变化的动态感知，对人与环境关系的感知、认知和相应服务成了泛在测绘的重点特色要素。本文还指出互联网因其位置的虚拟性和网络时间标准过低，无法满足对物理世界协同感知和远程广域协同管控的需求，因此互联网、物联网必须向具有精准时空位置感知能力的泛在网演进。文章论述了“泛在网”随着互联网和物联网的演进，是具有“无时不有，无所不在”时空特性的感知网络，并且随着需求的扩展，正演进出“无所不包，无所不能”的智能化需求态势。目前，只有包括北斗在内的全球卫星导航系统，即GNSS技术，能够赋予泛在网在广域和全球范围内具有时空位置感知和管控的能力。在泛在网的支持下，泛在测绘正在发展以实时精准时空感控为特征，以实现陆海天空网一体化、室内外一体化，并实现人与物理世界及虚拟网络世界交互的感知、探测、认知和调控。由此，泛在网也成为智能时代的关键信息基础设施。为了理解智能时代泛在测绘的需求，文章从自然智能及时空位置观出发，对于智能、智慧和人工智能的定义做了新的梳理。针对智能时代人工智能中跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控4个热点研究方向及其在军事、工程、实时高精地图及地震预警等的应用，论述了泛在测绘在其中所发挥的基础性、关键性和协同性作用。本文最后还展望了网络虚拟世界的泛在测绘、数字孪生虚拟人的构建及国家安全“制时空权”等智能时代泛在测绘的新领域发展趋势。

大地测量学与导航

国际自由原子时原始权重算法初步分析

伍贻威

2020, 49(4): 415-422. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190170

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自由原子时（EAL）是国际原子时（TAI）的基础，由分布在世界各地的实验室的数百台原子钟加权平均得到。本文研究讨论了EAL加权平均算法（ALGOS）中原始权重算法的权重问题。推导了原子钟频差方差的数学期望，在近似条件下给出了频差方差的数学分布的解析表达式，从理论上解释了ALGOS原始算法部分试验现象。通过仿真试验验证了理论分析的基本结论。

VLBI观测双线极化条纹拟合方法

黄逸丹, 刘磊, 舒逢春, 郑为民

2020, 49(4): 423-431. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190083

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提出了一种可用于下一代VLBI观测系统（VGOS）的双线极化条纹拟合方法。现有的VLBI观测模式采用的是右圆极化（RCP），而VGOS系统采用的是双线极化。本文方法包括校正和组合条纹拟合两部分。校正部分选择一颗强源作为参考源，分别得到不同极化方式下的通道时延及相位校正数据，用于目标源的校正。组合条纹拟合部分将4种极化分量的可见度数据组合成伪Stokes分量，通过搜索差分星位角使伪Stokes分量的幅值达到最大，从而获得最终的时延观测量。与单极化条纹拟合相比，组合极化获得的条纹具有更高的信噪比（SNR）及更小的条纹相位弥散度。

顾及垂直递减率函数的中国区域大气加权平均温度模型

黄良珂, 彭华, 刘立龙, 李琛, 康传利, 谢劭峰

2020, 49(4): 432-442. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190168

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大气加权平均温度（T_m）是全球导航卫星系统（GNSS）水汽监测的关键参数。针对中国区域地形起伏较大的特点，本文构建了顾及精细季节变化的T_m垂直递减率函数模型，在此基础上，利用2007—2014年的Global Geodetic Observing System （GGOS） atmosphere格网数据建立了中国区域的T_m格网新模型（简称为CT_m模型）。以2015年GGOS格网数据和无线电探空资料为参考值，对CT_m模型进行精度检验，并与常用的Bevis公式和GPT2w模型进行比较分析。结果表明：①以GGOS格网数据为参考值，CT_m模型的年均偏差和均方根误差（RMS）分别为-0.52 K和3.28 K，相比于GPT2w-5和GPT2w-1模型，精度（RMS值）分别提高了27%和13%；②以探空数据为参考值，CT_m模型的年均偏差和RMS误差分别为0.26 K和3.75 K，相对于GPT2w-5和GPT2w-1模型，精度分别提高了21%和16%，尤其在中国西部地区，CT_m模型表现出更为显著的优势。此外，将CT_m模型用于GNSS水汽计算，其引起的水汽计算RMS误差和相对误差分别为0.29 mm和1.36%。CT_m模型不需要实测气象参数，因此，在中国区域的GNSS实时高精度水汽探测中具有重要的应用。

均方误差意义下的正则化参数二次优化方法

林东方, 朱建军, 付海强, 张兵

2020, 49(4): 443-451. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190148

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Tikhonov正则化法是大地测量中应用最为广泛的病态问题解算方法之一。影响正则化法解算效果的重要因素是正则化参数，然而，最优正则化参数的确定一直是正则化解算的难题，如L曲线法确定的正则化参数具有稳定性好、可靠性高的优点，但存在过度平滑问题，导致正则化法对模型参数估值精度改善较小。本文从均方误差角度分析了正则化参数对模型参数估计质量的影响。基于奇异值分解技术，提出了由模型参数投影值分块计算均方误差的方法，避免了均方误差迭代计算，并基于均方误差最小准则给出了正则化参数优化方法，实现了对L曲线正则化参数的优化。数值模拟试验与PolInSAR植被高反演试验结果表明，正则化参数优化方法有效改善了正则化法解算效果，提高了模型参数估计精度。

基于Laplace方程的垂线偏差法反演全球海域重力异常

张胜军, 李建成, 孔祥雪

2020, 49(4): 452-460. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190108

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海洋重力场模型反演的质量主要依赖于采用测高数据的精度、空间分辨率和数据分布密集程度。本文联合Geosat GM/ERM、ERS-1 GM/ERM、TOPEX/Poseidon、Envisat、Cryosat-2、Jason-1 ERM/GM和SARAL/AltiKa等多种测高观测数据集，深入比较了多种波形重跟踪算法的效果，回波数据重跟踪处理后的沿轨海面高标准差。统计表明，Sandwell算法优于MLE-4算法、Davis阈值法、改进阈值法和β参数拟合法；基于不同测高数据波形重采样的结果给出了沿轨海面梯度计算中低通滤波的参数选择方法，并采用Sandwell提出的垂线偏差法，反演了全球海域1'×1'的重力场模型。检核表明，反演结果与DTU13和SIO V23.1模型检核的差值均方根分别为3.4、1.8 mGal，与NGDC船测数据的检核精度为4~8 mGal，且本文模型在部分典型海区内精度更优。

削弱GNSS多路径效应的半天球格网点建模方法

王亚伟, 邹璇, 唐卫明, 崔健慧, 李洋洋

2020, 49(4): 461-468. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190184

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多路径效应与测站观测环境相关，无法利用差分的方式消除或削弱，是GPS精密数据处理时的主要误差源。为此，本文提出了一种利用半天球格网点模型削弱测站多路径误差影响的新方法MHGM（multi-point hemispherical grid model）。该方法对以测站为球心的半天球进行格网点划分，通过格网点的参数化描述，实现测站处多路径误差建模，可适用于现有各类GPS数据处理的软硬件设备和观测环境。本文算例的测试结果表明，采用新方法建模后双差观测值残差的RMS均值改善率平均在73.9%左右，较传统恒星日滤波方法的改善效果平均可提升26.9%，对于静态观测数据，按实时动态相对定位处理模式可获得平面精度约1.7 mm，高程精度约3.0 mm的定位结果。此外，MHGM模型还可进一步用于对测站周边可能存在的多路径误差源进行方位评估，对从物理意义上消除多路径误差源的影响给出一定的指导性意见。

摄影测量学与遥感

带线约束的摄影测量网格变分精化算法

邓非, 陈欣, 颜青松, 曲英杰

2020, 49(4): 469-479. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190255

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针对城市场景三维重建模型在有线特征的边缘区域过于平滑的问题，提出一种带线约束的摄影测量网格变分精化方法。算法以初始重建网格模型为基础，引入3个能量项，将网格精化问题转化成能量下降问题。首先结合所有的影像信息构建影像一致性约束项，然后对网格表面顶点附加正则化约束，最后引入三维线特征约束，将3个能量项加权相加后离散化到每个顶点，得到梯度变化值。采用梯度下降法，使顶点沿着梯度方向移动，当能量不再下降或迭代一定次数时，即得到了精化后的网格模型。试验结果表明，本文算法能较好地保持边缘特征，与现有的泊松重建算法相比，网格的质量更高，视觉效果更好。

车载激光点云的道路标线提取及语义关联

姚连璧, 秦长才, 张邵华, 陈启超, 阮东旭, 聂顺根

2020, 49(4): 480-488. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190241

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自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一，高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息，是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息，比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分。本文从车载激光点云中提取扫描线，根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面，在此基础上首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像，其次利用基于积分图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像，然后利用欧氏聚类的方法从二值图像中提取标线点云，并利用特征属性筛选的方法对提取的标线点云进行语义识别，最后建立交通标线和交通规则之间的语义关联。

高分辨率光学卫星影像线段融合方法

戴激光, 朱婷婷, 张依蕾, 王杨, 方鑫鑫

2020, 49(4): 489-498. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190109

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针对高分辨率光学卫星影像线段断裂问题，基于不同方法线段提取结果优势互补的思想，提出一种简单的线段融合方法。首先，从边缘提取、边缘跟踪入手，对不同方法试验结果进行对比分析，以此验证融合不同方法线段提取结果的必要性；其次，选取边缘提取、边缘跟踪差异性较大的两种线段提取方法作为融合基元，并对戴激光等提出的线段提取方法进行了改进；然后，通过相位分组、端点约束、拓扑约束，构建不同方法线段的匹配模型；最后，依据线段长度优先的原则，建立线段融合决策模型。通过多幅不同类型、不同大小、不同覆盖区域的高分辨率光学卫星影像试验结果对比分析，本文方法相对于其他方法，具有线段结果完整度高的优势。

高分辨率遥感影像语义分割的半监督全卷积网络法

耿艳磊, 陶超, 沈靖, 邹峥嵘

2020, 49(4): 499-508. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190044

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在遥感领域，利用大量的标签影像数据来监督训练全卷积网络，实现影像语义分割的方法会导致标签绘制成本昂贵，而少量标签数据的使用会导致网络性能下降。针对这一问题，本文提出了一种基于半监督全卷积网络的高分辨率遥感影像语义分割方法。通过采用一种集成预测技术，同时优化有标签样本上的标准监督分类损失及无标签数据上的非监督一致性损失，来训练端到端的语义分割网络。为验证方法的有效性，分别使用ISPRS提供的德国Vaihingen地区无人机影像数据集及国产高分一号卫星影像数据进行试验。试验结果表明，与传统方法相比，无标签数据的引入可有效提升语义分割网络的分类精度并可有效降低有标签数据过少对网络学习性能的影响。

基于Sentinel-1A数据的多种机器学习算法识别冰山的比较

肖湘文, 沈校熠, 柯长青, 周兴华

2020, 49(4): 509-521. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190174

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冰山识别对于海洋环境监测和船只安全运行等具有重要的意义，是北极航道开通和北极开发过程中的重要内容。采用合成孔径雷达（SAR）影像进行冰山识别具有独特的优势，多种机器学习算法均可用于SAR影像的冰山识别中。为了最大限度地发挥机器学习算法的性能，有必要对不同机器学习算法及其搭配使用的特征与特征标准化方法进行评估，从而进行最优冰山识别方法的选择。因此，本文基于Sentinel-1A SAR影像，采用多种机器学习方法、多种特征组合及多种特征标准化方法进行冰山识别，并比较各流程方法的识别性能差异。采用的机器学习算法包括贝叶斯分类器（Bayes）、反向神经网络（BPNN）、线性判别分析（LDA）、随机森林（RF）以及支持向量机（SVM）；特征标准化方法包括Min-max标准化、Z-score标准化及log函数标准化；数据集是含有12个SAR影像特征的969个冰山与非冰山样本，样本主要位于格陵兰岛东海岸。分类效果采用接收者操作特性（ROC）曲线下的面积（AUC）进行衡量。结果显示，最佳搭配下的RF的AUC值最高，达到了0.945，比最差的Bayes高出0.09。从识别率上来看，RF在冰山查全率为80%的情况下非冰山查全率达到92.6%，效果最好，比第2位的BPNN高出1.4%，比最差的Bayes高出2.6%；BPNN在冰山查全率为90%的情况下非冰山查全率达到87.4%，比第2位的RF高出0.8%，比最差的Bayes高出2.7%。上述结果表明，对冰山识别而言，选择最优的机器学习算法和最佳的特征与特征标准化方法都是十分重要的。

交通监控视频图像语义分割及其拼接方法

刘嗣超, 武鹏达, 赵占杰, 李成名

2020, 49(4): 522-532. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190224

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视频拼接是图像拼接的外延，在场景监控、目标识别等应用中发挥着重要作用。传统视频拼接算法多要求视频间具有较大重叠区域且特征点匹配过程中只顾及图像几何特征，当处理交通监控视频时，会因不同摄像头之间重叠区域极小或主光轴之间夹角较大而导致无法拼接或图像变形较大。为此，本文提出一种交通监控视频图像语义分割及其拼接方法。首先，利用边缘角度二阶差分直方图算法自动识别多视频交汇区域的正射影像，并将其作为拼接背景图像；然后，基于全卷积神经网络对正射影像和视频图像进行语义分割，提取图像中的交通专题语义；最后，以交通专题语义作为约束进行特征点匹配，将各个交通监控视频匹配至背景正射影像，实现监控区域视频拼接。采用山东省某市实际视频数据进行试验验证，结果表明对于重叠区域较小的监控视频，本文方法可获得较好地拼接图像，同时可有效提高特征点匹配的准确度。

博士论文摘要

青藏高原高寒草地植被覆盖度变化及其环境影响因子研究

陈建军

2020, 49(4): 533-533. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190402

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基于ICESat-GLAS和GRACE卫星遥感资料的高亚洲冰川物质平衡变化研究

吴红波

2020, 49(4): 534-534. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190187

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