测绘学报

当期目录

2020年第49卷第8期刊出日期：2020-08-20

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大地测量学与导航

新一代全球海底地形模型BAT_WHU2020

胡敏章, 张胜军, 金涛勇, 文汉江, 褚永海, 姜卫平, 李建成

2020, 49(8): 939-954. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190526

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本文利用由多源卫星测高资料计算的新版全球重力异常Grav_Alti_WHU，联合船测水深资料，构建了全球75°S—70°N范围的1'×1'海底地形模型BAT_WHU2020。以船测水深、现有模型和多波束测深数据为参考，对模型精度进行了分析评价。结果表明，在中国海域及邻区（104°E—160°E，0°N—50°N），本文模型与船测水深之差值的标准差约70 m，与SIO V19.1模型精度相当，优于ETOPO1、DTU10、GEBCO_08等模型，较此前发布的BAT_VGG模型精度提高了约30%，说明本文模型构建方法可靠、数据处理准确、精度较高。在全球范围内，BAT_WHU2020模型与船测水深之差值的标准差为50~65 m，差值在±200 m范围内的比率超过95%，与SIO V19.1模型精度相当，优于ETOPO1、DTU10、GEBCO_08等模型，较BAT_VGG模型精度提高了27%~36%。以SIO V19.1模型为参考，模型之差的标准差为90~110 m，约90%格网点差值在±200 m以内，约95%格网点差值在±300 m以内，两者一致性良好。最后，讨论了地壳均衡、Parker公式高次项等对成果精度的影响，模型的真实空间分辨率，以及以多波束测深为参考的模型精度问题。分析认为，BAT_WHU2020模型空间分辨率为10~18 km，在马里亚纳海沟、麦夸里海岭地区相对精度为5%~6%。

GNSS模糊度降相关性能的条件方差平稳度评价法

卢立果, 刘万科, 鲁铁定, 马立烨, 吴汤婷, 杨元喜

2020, 49(8): 955-964. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190417

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GNSS模糊度降相关通过整数变换优化条件方差的排列顺序，提高搜索效率。降相关和条件方差的关系及其评价是关键问题之一。针对这一问题，本文从理论上分析了排序后模糊度降相关与条件方差之间的数值关系，发现降相关性能与条件方差数值序列的平稳性有关，降相关性能越强，条件方差数值序列越平稳。基于这一理论关系，给出了“条件方差平稳度”定义，并将其作为评价降相关性能的指标。通过模拟和实测数据验证，并采用条件方差变化趋势图和搜索时间来定性和定量评价降相关性能，用以判定条件方差平稳度的合理性。试验结果表明，条件方差平稳度可以较精确直观地衡量模糊度的降相关性能。本文定义的指标揭示了模糊度降相关的本质。

GOCE实测数据反演高阶重力场模型的Torus方法

刘焕玲, 文汉江, 徐新禹, 赵永奇, 蔡剑青

2020, 49(8): 965-973. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20200044

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不同于当前广泛使用的空域法、时域法、直接解法，本文尝试采用Torus方法处理GOCE实测数据，利用71 d的GOCE卫星引力梯度数据反演了200阶次GOCE地球重力场模型，实现了对参考模型的精化。首先，采用Butterworth零相移滤波方法加移去—恢复技术，处理引力梯度观测值中的有色噪声，并利用泰勒级数展开和Kriging方法对GOCE卫星引力梯度数据进行归算和格网化，计算得到了名义轨道上格网点处的引力梯度数据。然后，利用2D-FFT技术和块对角最小二乘方法处理名义轨道上数据，获得了200阶次的GOCE地球重力场模型GOCE_Torus。利用中国和美国的GPS/水准数据进行外部检核结果说明，GOCE_Torus与ESA发布的同期模型的精度相当；GOCE_Torus模型与200阶次的EGM2008模型相比，在美国区域精度相当，但在中国区域精度提高了4.6 cm，这充分体现了GOCE卫星观测数据对地面重力稀疏区的贡献。Torus方法拥有快速高精度反演卫星重力场模型的优势，可以在重力梯度卫星的设计、误差分析及在轨快速评估等方面得到充分应用。

BDS三频信号最优组合的模糊聚类分析法

李毓照, 闫浩文, 王世杰, 杨维芳

2020, 49(8): 974-982. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190432

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针对如何优选出三频BDS最优载波相位线性组合观测量的问题，基于三频GNSS载波相位组合观测量理论，本文提出最优组合观测量选取的模糊聚类分析法。首先构建满足超宽巷组合和窄巷组合条件，且具有不同巷数、电离层数及噪声放大因子的三频BDS组合观测量，并假定各参数均为最优值的理论最优组合观测量；然后对满足条件的超宽巷组合和窄巷组合用模糊聚类分析法进行聚类排序；最后根据各组合观测量与假定的最优组合观测量聚为一类的先后顺序，确定三频BDS最优组合观测量的选取顺序。结果表明：模糊聚类分析法通过组合观测量的聚类排序，实现了最优组合观测量的筛选。无几何TCAR算法也验证了模糊聚类分析结果的正确性。

优选小波函数的小波神经网络预报GPS卫星钟差

王旭, 柴洪洲, 王昶, 种洋

2020, 49(8): 983-992. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190180

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为了提高卫星钟差预报的精度，针对小波神经网络（WNN）模型未能根据实际情况选取合适的小波函数的问题，本文提出一种基于“Shannon熵-能量比”的优选小波函数的小波神经网络钟差预报模型。首先利用小波函数对钟差一次差分数据进行连续小波变换，得到变换后的小波系数。然后分别计算小波系数的能量值和Shannon熵值，将“Shannon熵-能量比”（SEE）作为最优小波函数选择的评价指标，以指导选择最适合的小波函数作为WNN模型的激活函数。最后利用优选的WNN模型对卫星钟差进行预报，对预报的结果进行对比分析。结果表明：该评价指标能够根据卫星钟差实际情况准确指导WNN模型选择合适的小波函数，提高WNN模型的预报精度和适用性，使该模型可以实现卫星钟差较高精度的预报。

基于MEA-BP神经网络的卫星钟差预报

吕栋, 欧吉坤, 于胜文

2020, 49(8): 993-1003. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20200002

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卫星钟差是影响导航定位精度的重要因素之一，建立高精度的钟差预报模型对高精度定位有重要意义。针对常用模型卫星钟差在短期预报中随时间增加误差积累，以及传统BP神经网络不稳定，容易出现过拟合等问题，本文提出一种基于思维进化算法（MEA）优化的BP神经网络钟差预报模型和算法。首先对原始钟差数据进行一次差处理；然后利用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，给出该模型进行钟差预报的具体步骤；选用IGS站提供的多天GPS精密钟差产品数据进行试验分析，使用GPS一天中前12 h数据建模，进行2、3、6和12 h的钟差预报。结果表明：利用MEA-BP模型得到的上述4种时段的预报精度分别优于0.36、0.38、0.62和1.56 ns，预报误差曲线变化起伏较小，说明新模型的预报性能优于3种传统模型，新模型在钟差预报短期预报中的实用性及稳定性是较佳的。

三维坐标转换公共点最优权值的单纯形搜索算法

郭迎钢, 李宗春, 何华, 王志颖

2020, 49(8): 1004-1013. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190409

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为提高三维坐标转换参数的求解质量，本文基于最优化算法提出了一种稳健的公共点加权坐标转换方法。以坐标转换后公共点的点位残差加权平方和最小为目标函数，利用Nelder-Mead单纯形直接搜索算法，寻找公共点坐标分量在解算坐标转换参数时的最优权重组合。以粒子加速器磁铁的准直安装为应用场景，利用模拟数据和实测数据对本文方法进行验证。结果表明：本文方法能够有效降低粗差观测值及质量不佳观测值的权重。与最小二乘、抗差估计等方法相比，本文方法解算结果的点位残差加权平方和更小，坐标转换参数质量更优。本文方法能提高三维坐标转换参数的求解质量，尤其适用于验前精度未知、观测数据质量不佳的情况。

摄影测量学与遥感

最邻近曲面约束的近景光学影像与地面激光点云几何配准

李彩林, 王志勇, 俞路路, 郭宝云

2020, 49(8): 1014-1022. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190146

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提出一种以最邻近曲面为约束的近景光学影像与地面激光点云高精度配准方法。根据光学影像生成三维稀疏点云，以影像三维稀疏点邻近的激光点拟合的曲面为约束，结合共线条件方程建立影像三维稀疏点云与三维激光点云间变换模型，通过平差迭代解算实现光学影像与激光点云的高精度几何配准。该方法只需提供初始配准参数，无需对激光点云数据进行特征提取和分割，并且基于曲面约束有效地解决了两个点集之间难以精确确定同名点的问题。通过实际数据试验表明该方法能获得很好的配准精度。

相位解缠的CKF局部多项式系数递推估计法

谢先明, 孙玉铮, 梁小星, 曾庆宁, 郑展恒

2020, 49(8): 1023-1031. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190385

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为从含噪干涉相位数据中估计出解缠相位，本文提出相位解缠的CKF局部多项式系数递推估计法。利用基于修正矩阵束模型的局部相位梯度估计算法（AMPM）来获取多项式系数中的梯度信息，在此基础上获得局部多项式系数初始值（即状态变量初值），最后利用容积卡尔曼滤波（CKF）算法递推估计多项式系数状态估计值，从而获得解缠相位。可根据干涉图条纹密度以及相位噪声情况，分别采用逐行（或逐列）扫描方式或质量图引导策略引导容积卡尔曼滤波器解缠干涉图缠绕像元。模拟样例与实测数据试验结果表明，与其他同类方法相比，本文算法能从噪声干涉图中获得更高的解缠精度。

稀疏差异先验信息支持的高光谱图像稀疏解混算法

张作宇, 廖守亿, 孙大为, 张合新, 王仕成

2020, 49(8): 1032-1041. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190205

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基于光谱库的高光谱稀疏解混技术近年来得到了人们的关注，该技术利用光谱库中光谱样本作为端元，将解混问题转化为稀疏表示问题。然而，由于测量环境的差异，待解混图像的实际端元往往与光谱库中相应光谱信号存在差异。本文提出了一种光谱差异稀疏约束的联合稀疏回归解混算法。首先，假设光谱差异具有稀疏特性，建立了光谱库校正模型，使得在解混过程中可对光谱库进行自适应地调整；然后，将光谱库校正模型与联合稀疏回归解混模型结合，建立了考虑光谱差异的稀疏解混模型；最后，基于交替方向乘子法得到了迭代优化解决方案。分别利用仿真和真实高光谱数据进行了试验验证，结果表明，在光谱库不匹配的情形下，本文方法能够有效提高稀疏解混算法的解混性能。

可变形网络与迁移学习相结合的电力塔遥感影像目标检测法

郑鑫, 潘斌, 张健

2020, 49(8): 1042-1050. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190356

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电力塔是电力基础设施的重要组成部分，对其进行检测是必不可少的工作。针对当前遥感影像电力塔检测算法精度低，效果差的问题，本文基于可变形网络和迁移学习对Faster R-CNN进行改进，提出一种基于遥感影像的电力塔检测框架。该框架主要分为两个部分：①特征提取子网络，即利用可变形网络模型改进卷积层，来提高模型对于电力塔几何形变的特征提取能力；②目标检测子网络，即通过模型迁移，将由特征提取子网络训练获得的模型参数迁移至此子网络，由RPN网络和可变形区域池化结合非极大值抑制（NMS）精确获取电力塔位置，利用Fine-tuning技术快速训练此子网络，最终实现高精度的遥感影像电力塔检测。本文算法在测试集中对电力塔检测结果为AP_0.5 0.886 1，AP_0.6 0.839 6，ACC 0.894 8，与SSD、YOLOv3、Faster R-CNN等相比，各检测指标至少高0.2。由对比试验可以看出，该框架对电力塔遥感影像可以实现较高精度检测，表明该方法在电力塔检测上拥有较大应用潜力。

遥感影像地物分类多注意力融和U型网络法

李道纪, 郭海涛, 卢俊, 赵传, 林雨准, 余东行

2020, 49(8): 1051-1064. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190407

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经典的卷积神经网络在对遥感影像进行地物分类的过程中，由于影像中的地物尺寸和光谱特征差异较大、待分类目标背景环境复杂等问题，经典影像分类方法很难得到理想的分类结果。针对这些问题，本文借鉴U型卷积神经网络多层次特征融和的思想，提出了多注意力融和U型网络（MAFU-Net）。该网络利用注意力模块提取和处理不同层次的语义信息，强化不同位置像素和不同特征图之间的相关性，进而提高网络在复杂背景条件下的分类性能。为了验证本文提出的网络在遥感影像地物分类中的效果，分别在ISPRS上的Vaihingen数据集以及北京、河南两地区高分二号数据集上进行了试验，并与目前主流的语义分割网络进行了对比。试验结果表明，相比其他网络，本文提出的MAFU-Net在不同特点的数据集上均可以得到最佳的地物分类结果。同时，该网络结构简单、计算复杂度低、参数量少，具有很强的实用性。另外，本文充分利用特征可视化手段进行MAFU-Net和其他网络的分类性能对比分析，试验结果表明，目前多数深度学习网络模型的深层次原理和作用机制较为复杂，无法准确解释特定网络为何在某种数据集中会失效。这需要研究人员进一步通过更加高级的可视化表达方法和量化准则来对特定深度学习模型及网络性能进行分析评价，进而对更加高级的模型结构进行设计。

博士论文摘要

基于多源遥感数据的洞庭湖流域多尺度湿地研究

张猛

2020, 49(8): 1065-1065. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190350

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基于多分辨率半边的全球多尺度地形无缝建模

侯绍洋

2020, 49(8): 1066-1066. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190399

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