测绘学报

当期目录

2021年第50卷第2期刊出日期：2021-02-20

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大地测量学与导航

智能手机音频信号与MEMS传感器的紧耦合室内定位方法

陈锐志, 郭光毅, 叶锋, 钱隆, 徐诗豪, 李正

2021, 50(2): 143-152. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200551

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基于智能手机内置的传感器，开展了音频信号和MEMS传感器的紧组合室内定位研究。首先，将时频分析技术用于音频信号TOA估计，提出了一种基于短时傅里叶变换和优化互相关方法的两步估计方法。之后，研究了一种基于音频TDOA和行人航迹推算的紧组合定位算法，静态测试的平均定位精度为0.238 m，相比最小二乘方法提高了38.66%。最后，针对动态定位中存在的问题，研究了一种基于预测状态的多普勒效应补偿和异步到达时间补偿的方法，改正了TDOA估计中，由分时播发架构及行人动态移动引入的多普勒时间偏差和位置误差。动态测试的平均定位精度和方差分别为0.513 m和0.104 m²，相比于未做修正补偿的标准组合算法定位精度提高了27.64%，且测试的3款手机（华为Mate 20、OnePlus 6和Google Pixel 3）定位性能相当且无明显差异。

引力不变量曲线坐标系及在定位导航上的应用

于锦海, 徐焕, 万晓云

2021, 50(2): 153-159. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200216

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本文基于引力与引力梯度不变量引入了3个仅是点位的独立函数，从而构成了空间的曲线坐标系。在此基础上，讨论了引入的不变量坐标系在定位导航方面的潜在应用。事实上，利用观测所得的引力与引力梯度不变量，可直接构建关于观测点的方程组。由于该方程组是非线性的，所以求解过程中必须进行线性化处理以及迭代计算。为了展示如何使用该曲线坐标系进行定位导航计算，本文借助于EGM2008模型进行了仿真计算。结果表明，本文提出的算法稳定，能较好地对点位坐标进行恢复。

多普勒积分重构与STPIR联合周跳探测与修复

蔡成林, 沈文波, 曾武陵, 于洪刚, 谢小平

2021, 50(2): 160-168. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20190327

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用载波相位精密定位需保证相位无周跳，而1周的小周跳仍是目前双频定位中难以解决的问题。MW（Melbourn-Wübbena组合）法联合电离层残差法探测周跳应用广泛，但MW法精度不足。为此，本文提出重构多普勒积分的新方法以替换MW法。该方法基于信号传播的多普勒模型，仅利用广播星历和伪距定位的位置，即可重构出比多普勒观测量误差更小的值。为了最大限度地提高重构多普勒的探测周跳能力，进一步提出了重构双频组合的多普勒，并用于积分的方法。但该方法与MW存在相同的周跳探测盲点，所以联合STPIR（电离层残差的二次时间差法）法进行周跳探测与修复。经实测的动态1 Hz和静态1/30 Hz的双频数据中插入模拟周跳验证，重构多普勒积分法比MW法探测误差更小。本文提出的联合方法在上述条件下，可以探测和修复任意整数周跳，且采样率越高，效果越好。

三频非组合模型的GPS/BDS/Galileo精密定轨

曾添, 隋立芬, 阮仁桂, 贾小林, 肖国锐

2021, 50(2): 169-180. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200159

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四大GNSS导航卫星系统发播三频及以上观测数据成为必然趋势。本文基于IGS钟差基准研究了三频非组合（UC）精密定轨模型及其模糊度固定方法。将载波相位硬件延迟分成时变和时不变参数，并进行参数重组，得到三频非组合定轨观测模型；类似精密定位中的超宽巷、宽巷、窄巷的分步模糊度固定策略，使用双差法推导了三频非组合模糊度固定方法。以发射三频信号的GPS ⅡF、BDS-2、Galileo卫星为例，进行1/2频点消电离层组合（IF）定轨、1/3频点IF定轨、1/2频点UC定轨和三频UC定轨共4种方案进行试验，使用外部轨道产品、天边界连接点、卫星激光测距3个手段对定轨结果进行验证，评定第三频点对轨道、钟差及其他参数的贡献。结果表明第3频点观测量对精密定轨贡献很小（不到5%）；同时发现GPS三频定轨较L1/L2双频定轨可将定轨产品精度提升10%左右，原因可能是L5较L2频点具有更高的码片率和信号功率。

北斗广播电文钟差模型精度评估及改善策略

巩秀强, 袁俊军, 胡小工, 王彬, 陈俊平, 周善石

2021, 50(2): 181-188. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20190411

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星载原子钟是北斗卫星导航系统（BDS）的核心设备，其钟差模型是北斗广播电文的重要组成部分，模型精度直接影响BDS的服务性能。本文采用星地双向时频传递（TWSTF）钟差测量为参考，评估了BDS广播电文钟差模型精度，结果表明BDS广播电文钟差模型精度优于2 ns（数据龄期小于12 h）。针对BDS广播电文钟差参数解算问题，结合BDS地面段的钟差模型解算策略，本文提出进一步提升精度的多种策略。对于1 h时长的短期预报，本文提出加权线性模型与混合区间线性模型的钟差拟合预报方法，短期预报精度可提高20%以上；对于预报时长大于6 h的中长期预报，本文采用谱分析钟差时间序列，并根据谱分析结果构造预报模型，与简单的二次多项式模型预报相比，预报6 h精度提高13%，预报12 h平均提高了21%；对于IGSO/MEO卫星，本文提出将TWSTF的设备时延值作为参数估算，使钟差模型在设备切换后精度提高18%。最后，利用本文提出的改进策略对2017年1月—6月的钟差数据重新处理，获得了新的广播电文钟差模型时间序列。利用新的广播电文钟差模型进行北斗监测接收机定位，结果表明，N、E、U 3个方向精度分别提高14.22%、29.39%、14.91%，显著提升了BDS广播电文钟差服务性能。

摄影测量学与遥感

异源遥感影像特征匹配的深度学习算法

蓝朝桢, 卢万杰, 于君明, 徐青

2021, 50(2): 189-202. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200048

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针对异源遥感影像的成像模式、时相、分辨率等不同导致匹配困难的问题，提出了一种基于深度学习特征的匹配方法CMM-Net。首先，利用卷积神经网络提取异源遥感影像的高维特征图，根据同时满足通道最大和局部最大两种条件选取关键点，并在特征图上提取相应位置的512维描述符。在匹配阶段，完成快速最近邻搜索特征匹配后，为解决误匹配点多的问题，提出了动态自适应欧氏距离阈值和RANSAC共同约束的提纯算法，保证误匹配有效剔除的同时，最大限度保留正确匹配点。利用多组异源遥感影像对算法进行了测试，并与多种异源影像匹配算法进行了比较，结果表明本文算法能够提取出异源影像的尺度不变相似特征，具有较强的适应性和稳健性。

机载LiDAR数据提取堤防工程特征信息圆环探测法

沈定涛, 钱天陆, 夏煜, 陈蓓青, 张煜, 王结臣

2021, 50(2): 203-214. doi:10.11947/j.AGCS.2020.20200194

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获取堤防中心线、堤顶堤坡和断面等特征信息对于堤防破损检测和安全评估具有重要意义。LiDAR技术为堤防检测工作提供了便利，LiDAR生成的DTM是一种连续化的地表数据，用于堤防特征信息提取具有工作量小、数据精度高的极大优势。本文提出了一种使用机载LiDAR生成的DTM数据开展堤防特征信息提取方法，采用圆环探测实现堤防中心线生成，与常规方法相比可以很好地规避堤防因侵蚀、垮塌等原因造成中心线数据变形、截断等缺陷；在此基础上，基于堤防坡度分类标准，给出了堤防堤顶、堤坡形态数据生产的流程和方法；通过圆环交线数据生成等距离堤防断面线，并自动提取堤防剖面。最后，对洞庭湖区共双茶垸蓄滞洪区120 km的堤防开展实证研究，表明本文方法可以很好地用于堤防工程特征信息的精确提取，有着很好的应用潜力。

融合CNN和MRF的激光点云层次化语义分割方法

蒋腾平, 王永君, 张林淇, 梁冲, 孙剑

2021, 50(2): 215-225. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200095

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三维点云语义分割的结果包含着对场景中多个目标的识别，是三维场景信息提取的重要环节，在智慧城市等多个领域扮演关键角色。由于三维激光点云数据量庞大、场景复杂性高等问题，大多数现有方法只能以相对较低的识别率提取有限类型的对象。本文提出了一种在三维激光点云场景中结合残差学习和马尔可夫随机场（MRF）优化的层次化多类型目标自动提取框架。该框架首先将点云滤波为地面点和非地面点；然后从非地面点中提取建筑物以降低场景复杂度；接着基于现有深度模型引入残差学习模块对剩下点云进行逐点分类；最后采用马尔可夫随机场进行后处理和分类结果优化，以提高激光点云语义分割的准确率。对3个室外大规模点云场景分别进行的试验结果表明，本文方法可以对多种类型的点云场景进行有效语义分割，每个数据集的3项指标（召回率、精确度和F1值）分别为（94.6%、96.8%、95.7%）、（88.5%、90.5%、89.2%）和（95.3%、95.2%、95.3%）。此外，与现有较前沿方法相比，本文方法显著提高了语义分割性能。

顾及噪声密度函数差异的自适应回归算法及其在人工标靶提取中的应用

贾象阳, 黄先锋, 牛文渊, 张帆, 高云龙, 杨冲

2021, 50(2): 226-234. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20190509

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仪器、周围环境和人为操作等往往会造成点云中包含大量的噪声，导致模型回归精度低等问题。RANSAC算法凭借其简单实现、稳健的优势广泛应用于解决模型回归的问题。但是，针对不同的场景，RANSAC算法需要不断地调整参数来估计最优模型解。本文考虑到RANSAC及其现有改进算法的不足，以及内群点与噪声之间往往存在密度分布差异性，首先利用密度加权导向采样的方式优化初始假设模型，然后提出了一种空间密度函数以用于最优模型评价和迭代次数计算，整个过程不需要任何先验知识。本文方法能够解决内群点比率大于10%的模型回归问题。通过与已有方法的试验对比，本文方法能够在无先验信息的情况下具有较高的精度和稳健性。

建筑物变化的多特征融和及随机多图综合检测法

王昶, 张永生, 纪松, 张磊

2021, 50(2): 235-247. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200097

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针对遥感影像建筑物变化检测过程中存在构造的差异影像凸显建筑物效果不理想、提取训练样本质量差及分类精度低等问题，本文从差异影像构造、高质量训练样本提取及分类方法等3方面进行研究，提出一种基于多特征融合及随机多图的遥感影像建筑物变化检测方法。首先，把通过CVA获取不同时相遥感影像光谱特征差异图、纹理特征（灰度共生矩阵法）差异图及通过求差获取不同时相遥感影像形态学建筑物指数特征差异图、最佳尺度分割后的形状特征差异图按照一定比例相加来构造差异影像，从而有效凸显建筑物变化信息；然后采用构造的变分去噪模型对差异影像进行去噪处理，利用频域显著性方法获取去噪差异影像的显著性图，通过模糊c-均值算法对显著性图选取阈值得到的粗变化检测图进行预分类，从而获取高质量建筑物及非建筑物训练样本；最后，把从遥感影像及特征影像上提取建筑物和非建筑物训练样本的邻域特征引入随机多图分类模型中进行标签训练，并利用训练好的随机多图分类器对粗变化检测图进行建筑物变化检测，从而得到高精度的建筑物变化检测结果。为了验证本文方法的有效性，选择同源及多源遥感影像进行试验分析。试验结果表明，本文方法可以检测出更多建筑物变化信息及较少的非建筑物变化信息，同时Com值、Cor值及FM值也明显高于其他比较方法。

DCLS-GAN:利用生成对抗网络的天绘一号卫星高原地区影像去云方法

郑凯, 李建胜, 王俊强, 欧阳文, 谷友艺, 张迅

2021, 50(2): 248-259. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200020

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利用深度学习开展高原地区卫星影像去云是一个研究热点。本文提出了基于DCLS-GAN的天绘一号卫星高原地区影像的去云方法，采用对抗学习的思想构建深度卷积对抗生成网络，自主学习影像中云覆盖部分的典型地表特征，从而恢复云覆盖下垫面形貌。基于Encoder-Decoder结构生成网络，构建固定与可移动2种云区掩膜，在矩形固定中心掩模预训练之后进行随机位置云掩模迁移训练，使用最小二乘重建损失与交叉熵对抗损失的联合损失函数，用于精确修复云覆盖区域地表；基于CNN鉴别网络，判别生成影像的真实性。采用双线性插值提高云覆盖区域的修复精度，后处理使用泊松编辑处理平滑预测边界，减少伪迹的影响。在测试数据集上的试验结果表明，本文方法的总体去云效果在峰值信噪比、结构相似性与自然影像无参考质量评价算法指标上优于经典方法与原始Context Encoder，速度上较经典图像重建方法优势较大，具有较好的实际应用前景。

海洋测量学

侧扫声呐识别沉船影像的迁移学习卷积神经网络法

汤寓麟, 金绍华, 边刚, 张永厚, 李凡

2021, 50(2): 260-269. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200187

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侧扫声呐海底沉船图像识别是水下障碍物核查和失事船只搜救中的一项重要工作。针对传统侧扫声呐图像人工判读存在效率低、耗时长、资源消耗大及主观不确定性强和过分依赖经验等问题，本文尝试引入卷积神经网络的方法，同时考虑到侧扫声呐沉船图像属于小样本数据集，提出一种基于迁移学习的卷积神经网络侧扫声呐沉船图像自动识别方法。通过归一化处理、图像增强等方式扩充样本数据，并以4∶1的比例划分训练集和测试集，同时参照经典VGG-16模型，根据侧扫声呐沉船数据集特点设计了改进的模型，然后将在ImageNet图像数据集上训练好的改进模型在小样本侧扫声呐沉船数据集上采用冻结和训练、微调两种迁移学习方式进行学习和试验，并与全新学习进行比较分析，结果表明，3种方法对侧扫声呐沉船图像识别的准确率分别为93.71%、84.49%和90.58%，其中第1种迁移学习方法准确率最高，模型收敛速度最快，且AP值最高为92.45%，分别比第2种迁移学习方法和全新学习高了8.06%和3.06%，在提高模型的识别能力和训练效率方面效果更佳，验证了该方法的有效性与可行性，具有一定实际指导意义。

机载激光测深波形去噪算法对比分析

宋越, 李厚朴, 翟国君

2021, 50(2): 270-278. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200094

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对机载激光测深数据进行去噪拟合是提取水底地形的关键步骤。本文对比了小波自适应阈值去噪、经验模型去噪（EMD）以及联合去噪的效果，利用多元高斯拟合对去噪效果进行检验。对比得到了最优去噪算法及最优参数选择，实现对海底特征的高精度提取。结果表明：在测深数据进行小波阈值去噪时，固定阈值小波去噪效果优于其他去噪效果，去噪分解层级6层以上趋于稳定，对去噪数据进行五阶高斯拟合后平均精度达到8.218 2。本文算法具有较强的稳健性，能够满足蓝绿激光实际应用的技术要求，为精确提取海底特征信息提供参考。

博士论文摘要

GPS位置时间序列中温度变化驱动的非线性信号机制解释

王锴华

2021, 50(2): 279-279. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20190498

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基于高分SAR与光学影像数据融合的滨海湿地变化监测方法

吴瑞娟

2021, 50(2): 280-280. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20190504

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