测绘学报

当期目录

2020年第49卷第6期刊出日期：2020-06-20

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地图学与地理信息

城市时空大数据驱动的新型冠状病毒传播风险评估——以粤港澳大湾区为例

夏吉喆, 周颖, 李珍, 李帆, 乐阳, 程涛, 李清泉

2020, 49(6): 671-680. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20200080

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2019年末至2020年初新型冠状病毒（COVID-19）的快速传播对中国与世界的公共卫生带来巨大的挑战。如何科学合理地评估新型冠状病毒传播风险并制定相应防疫管控措施，是各国所面临的难题，也是科学防治与精准施策的重要依据之一。作为我国最重要的城市群之一，粤港澳大湾区受本次新型冠状病毒影响较大，且春节假期后大量的复工回流人口进一步带来潜在的传播风险。本文面向粤港澳大湾区新型冠状病毒传播风险评估的紧迫需求，结合大湾区多源城市时空大数据与流行病动力学模型，构建适宜大湾区的改进模型，并对新型冠状病毒在大湾区的传播风险和各类防疫管控措施效果进行评估与模拟。首先，引入动态复工回流人口和聚集热点改进现有动力学模型（SEIR模型），对现有动力学模型在不同空间评估单元的传播参数进行纠偏，加强模型在大湾区评估中的适宜性；利用手机信令等多源城市大数据，构建更精细化的人口、疾病流动矩阵和相应的传染病动力学模型，以满足各级防疫部门精细化（如村（社区）级）风险评估的迫切需求。模拟结果表明，相对经典SEIR模型，改进模型在大湾区的传播风险评估中具有更强的适宜性；大湾区高强度的人口流动为病毒的传播带来较高的风险；防疫部门所采取各类管控措施对病毒在大湾区的传播具有较强的抑制作用。

面向动态关联数据的高效稀疏图索引方法

朱庆, 冯斌, 李茂粟, 陈媚特, 徐肇文, 谢潇, 张叶廷, 刘铭崴, 黄志勤, 冯义从

2020, 49(6): 681-691. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190287

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为了高效组织管理日益增加的智能感知和关联关系数据，满足多层次任务对多模态场景数据多维特征计算和关联挖掘的需求，针对现有树结构外存索引方法存在的磁盘I/O密集、处理效率低、对关联关系支持弱的瓶颈问题，提出了一种时空关系稀疏图索引方法。设计了一种基于内存图模型的时空索引结构，将多模态场景数据抽象为图的节点和边，支持时间、空间以及关联关系的高效组织，并基于稀疏矩阵进行时空关系图索引的内存表达和存储；以多维树索引为例进行了索引构建以及多模式查询试验。试验结果表明，本文方法在索引生成、时空查询和复杂时空关系查询效率等方面均优于对比方法，支持动态关联的多模态场景数据实时高性能处理和低延迟访问。

车辆轨迹数据的道路学习提取法

陆川伟, 孙群, 陈冰, 温伯威, 赵云鹏, 徐立

2020, 49(6): 692-702. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190305

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车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一，深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题，引入深度学习领域的生成式对抗网络，利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征，构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法，实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换；然后利用样本数据学习模型参数；最后将训练模型应用到郑州、成都、南京3个试验区域提取车行道级道路数据。试验结果表明，本文方法能够有效地提取完整的车行道级道路数据。

基于特征边重构的建筑物化简方法

尹烁, 闫小明, 晏雄锋

2020, 49(6): 703-710. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190299

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针对轮廓模糊建筑物多边形的化简问题，提出一种基于特征边重构的建筑物化简方法。该方法定义了建筑物的主方向和控制其整体结构的特征边，以保持建筑物的规则形态。首先利用统计加权方法计算建筑物的主方向，基于主方向对建筑物执行直角化操作。然后按照特征边的定义检测直角化建筑物的特征边，将特征边组合并抽象出几种局部结构，建立重组规则。最后通过判别特征边组合的空间关系，选择合适的结构重组规则来化简建筑物。结合真实数据进行多组试验，结果表明该方法有效还原了建筑物的直角特征，面积和形状保持良好，适用性强。

地图投影变形球面大圆弧的度量指标

闫瑾, 杨绚, 李妮, 龚光红

2020, 49(6): 711-723. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190101

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地图投影是地图学的重要研究内容。任何地图投影都不可避免地存在变形问题。针对地图投影的变形，本文提出球面大圆弧和互补比率均值相结合的地图投影面积变形与形状变形指标。通过算例验证和相关性分析，大圆指标一方面简化了小圆指标（即互补比率均值）的计算过程，并能与小圆指标的结果保持一致；另一方面，大圆指标与微分指标之间也具有较高的一致性（形状变形指标的皮尔森积矩相关系数大于0.988）。由于大圆指标不依赖于微分计算，且计算简捷，因此大圆指标更具通用性。本文进一步采用回归分析对大圆指标进行分析，结果表明，大圆指标与微分指标具有较好的线性关系（线性回归的平均误差小于1.10‰）。为了降低采样点数量和解决采样点不统一问题，本文还提出了基于随机采样的指标计算方法，并对随机方法进行了验证和分析。依据大圆指标与微分指标的一致性和线性关系，可以认为使用大圆指标能够有效地评估地图投影的变形情况。

摄影测量学与遥感

车载LiDAR点云数据中杆状地物自动提取与分类

李永强, 李鹏鹏, 董亚涵, 范辉龙

2020, 49(6): 724-735. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190220

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针对城市道路场景中车载LiDAR点云数据质量差、各类地物相互遮掩的情况，提出杆状地物自动提取与分类算法。先通过改进数学形态学算法移除点云数据中的地面点，再根据杆状地物的形态特征，使用纵向格网模板初步提取杆状地物，然后对提取的疑似杆状地物进行点云数据规则化并通过统计分析移除噪声点，最后根据预先建立的杆状地物样本训练SVM分类模型，对提取的杆状地物进行分类。试验表明，本文方法能够在数据质量欠佳的情况下有效提取城市道路场景中的杆状地物，并对提取的杆状地物进行高精度分类。

多向前方交会与单隐层神经网络结合的近景前方交会法

李佳田, 王聪聪, 阿晓荟, 晏玲, 朱志浩, 高鹏

2020, 49(6): 736-745. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20180600

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针对三维坐标求解精度受非线性误差影响的问题，提出了一种多像前方交会与单隐层BP神经网络相结合的方法。基本过程为：①在样本点真实世界坐标已知的条件下，构建关于世界坐标的拉格朗日方程，对相机外参进行优化，以得到更高精度的三维坐标初值。②利用计算得到的三维坐标和真实三维坐标分别作为输入和输出参数对单隐层BP神经网络进行训练。③将三维坐标初值带入网络模型对其进行改正。试验结果表明：①相较于前方交会、稀疏光束法平差及典型神经网络方法，在试验装置环境视场内，本文方法解算精度较高，最大偏差为0.492 7 mm。②相较于典型神经网络方法，本文网络结构为3-6-3，结构简单且计算效率高。

联合共线约束与匹配冗余的组直线匹配结果检核算法

王竞雪, 刘肃艳, 王伟玺

2020, 49(6): 746-756. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190123

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针对“一对多”“多对一”“多对多”直线匹配结果难以检核的瓶颈问题，提出一种共线约束与匹配冗余的组直线匹配结果检核算法。该算法在已有组直线匹配结果基础上，首先将结果中的每对同名直线组分裂为两对同名单直线，分别建立直线组、单直线同名对应关系矩阵，矩阵的行、列号分别对应参考影像、搜索影像上直线组索引或单直线索引，矩阵元素值可用于记录其行、列号所表示对应关系出现的数目、特征相似性系数等多源信息；在此基础上，以同名直线关系矩阵为基础，提取局部关系矩阵，建立“一对多”“多对一”“多对多”匹配结果间的关联；然后基于局部关系矩阵，结合共线约束、匹配冗余、特征相似性系数对结果进行检核，剔除错误匹配，保留正确匹配；最后对结果中的“多”直线进行拟合得到“一对一”的同名直线。选取具有典型纹理特征的航空影像和近景影像进行组直线匹配结果检核试验，获得了可靠的同名直线，验证了本文算法的有效性。

多尺度区域生长点云滤波地表拟合法

詹总谦, 胡孟琦, 满益云

2020, 49(6): 757-766. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190142

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针对经典的迭代三角网加密算法（PTD）过度侵蚀地形、误差累积的问题，提出了一种基于区域生长的多尺度滤波方法。该方法引入了金字塔策略建立不同层次的点云结构，以上层种子点为基准对下层种子点进行处理：先通过不规则三角网滤除非地面点，然后依据局部地形设置动态阈值，以表面拟合区域生长算法增长受侵蚀的地面种子点，循环迭代逐渐逼近真实地面。通过对ISPRS提供的15个基准数据集进行测试，第Ⅰ、Ⅱ类误差以及总误差分别为2.40%、3.67%、2.84%，Kappa系数为93.74%。结果表明，该算法具有更强的性能，可以获得理想的地面模型。

无人机视觉SLAM协同建图与导航

王晨捷, 罗斌, 李成源, 王伟, 尹露, 赵青

2020, 49(6): 767-776. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190145

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地面机器人由于其工作空间的限制，对环境感知存在较大局限性，结合空中机器人在视角方面的优势，实现空地机器人协作是主流趋势。本文提出了一种基于无人机视觉SLAM的协同建图与导航方法，利用无人机空中视角带来的大范围环境感知能力，协助地面机器人快速构建环境模型，提高地面机器人在具有挑战性的未知环境中建图与导航能力。本文方法首先构建了一个显著闭合边界实时检测和跟踪线程，结合点、线特征以及显著闭合边界，提出一种视觉SLAM方法用于无人机空中建图，与传统方法相比，闭合边界的结合极大优化了建图的效果。其次，地面机器人根据无人机获得的初始全局地图自动规划全局路径，在移动过程中，利用搭载的激光传感器对无人机建的初始地图进行更新，并且对路径进行连续的重新规划，避免与障碍物发生碰撞。为了验证本文方法的可行性和先进性，分别进行了仿真试验和真实试验。试验结果表明，本文方法显著提高了建图效果，实现了协同建图与导航方法的完整过程，提高了地面机器人在具有挑战的未知区域中进行自主建图和导航的能力。但是本文方法在障碍物分布密集、地面高低起伏等复杂情况下效果不佳，且实现的二维导航局限性大，未来工作立足于融合激光雷达、IMU等多传感器，提高深度估计和位姿估计等任务效果用于构建精准的三维占据栅格地图，并进一步设计三维空间空地协同建图与导航的方法。

SAR图像河流提取的主动轮廓模型的稳健估计算法

韩斌, 吴一全

2020, 49(6): 777-786. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20180423

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针对现有主动轮廓模型无法精确提取SAR图像中河流的难题，提出了一种结合L₁范数和拉普拉斯能量的主动轮廓模型。首先，将Chan-Vese（CV）模型中L₂范数形式的外部能量约束项替换为L₁范数形式的外部能量约束项，得到新的能量泛函；其次，提出了一种基于拉普拉斯核函数的外部能量约束项，并将其添加到上述能量泛函中，同时赋予两种外部能量约束项不同的调节系数；最后，引入曲线内外区域像素灰度绝对中位差的均值替代模型中的常数曲线内外能量权值，以得到完整的提出模型。针对实际SAR图像进行河流提取，结果表明：与现有主动轮廓模型相比，本文提出的模型在河流提取准确性和提取效率两方面具有明显优势。

遥感影像船舶检测的特征金字塔网络建模方法

邓睿哲, 陈启浩, 陈奇, 刘修国

2020, 49(6): 787-797. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190117

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船舶作为海上运输载体，其准确检测在海洋环境保护、海上渔业生产管理、海上交通与应急处置及国防安全应用中都具有重要意义和价值。目前基于目标检测网络的遥感船舶检测方法因末层特征分辨率不足和卷积固定的几何结构，导致网络难以适应小尺度且具有随机朝向、形态多变特征的船舶目标，进而限制船舶检测精度。针对该问题，本文提出一种用于遥感影像船舶检测的特征金字塔网络建模方法。首先引入形变卷积/RoI池化模块，以适应朝向和形态多变的船舶目标；其次借鉴在小目标检测中性能出色的特征金字塔网络的建模思想，采用对称式网络和多尺度特征融合的方式进一步融合高级语义和低级空间信息，提升小尺度目标特征分辨率。在40 000幅、船舶目标67 280余个的遥感影像数据集上的试验结果表明，本文方法能够有效集成形变卷积/RoI池化和多尺度特征融合方法，相较传统CNN船舶检测方法取得明显提升，在准确率、召回率及F₁指标上分别达到85.8%、97.9%和91.5%。

博士论文摘要

多频多模PPP非组合模糊度固定方法和关键技术研究

柳根

2020, 49(6): 798-798. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20200116

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基于Voronoi划分的区域化模糊聚类遥感影像分割

李晓丽

2020, 49(6): 799-799. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190328

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