测绘学报

当期目录

2021年第50卷第7期刊出日期：2021-07-20

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大地测量学与导航

顾及边界信号及垂直约束的GNSS水汽层析方法

何秀凤, 詹伟, 施宏凯

2021, 50(7): 853-862. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200433

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利用GNSS三维水汽层析技术获取大气水汽分布信息，具有全天候、高时空分辨率、高精度和经济实用的优势。但目前只考虑层顶信号的层析模型，存在观测数据利用率低、网格空格率大的问题，此外采用的垂直约束方程与实际水汽分布符合程度也较低。本文基于探空信息拟合的函数建立垂直约束，设计并实现了一种顾及边界信号的层析方法，利用香港CORS网数据和无线电探空产品进行精度验证，详细分析了边界信号对层析结果的改善程度，同时分析了垂直约束方程对层析结果的影响。研究结果表明：边界信号的加入使得观测量提高了51.9%，网格空格率大幅降低，解算结果的平均均方根误差降低了12.1%；相对于基于垂直方向上水汽分布呈指数递减特性建立的传统约束方程，本文采用的垂直约束解算结果的平均均方根误差降低了5.7%。

非线性模型精度评定的Bootstrap方法及其加权采样改进方法

王乐洋, 李志强

2021, 50(7): 863-878. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200136

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本文将Bootstrap方法引入非线性模型精度评定理论中，通过对原始样本值或因变量的残差向量进行重采样，以获取自助样本的方式代替复杂的求导运算，给出了Bootstrap方法解决非线性精度评定问题的完整算法。针对Bootstrap方法中对模型随机项的等概率采样，通过获取采样过程中随机变量的经验分布函数，提出了加权采样策略，并分别给出了将改进方法用于非线性模型精度评定中的详细计算步骤。通过案例研究分析表明：重采样观测值的Bootstrap方法和重采样残差的Bootstrap方法能够得到比近似函数法、Jackknife法更为合理的参数标准差，具有更强的适用性；而加权采样的重采样观测值Bootstrap方法和加权采样的重采样残差Bootstrap方法能够获取更加精确的精度信息且更具优势，从而验证了将Bootstrap方法用于非线性精度评定及本文改进算法的可行性和有效性。

北斗系统ARAIM可用性评估

田云青, 王利, 舒宝, 韩清清, 李龙, 义琛, 许豪

2021, 50(7): 879-890. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200518

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随着北斗三号系统的建成，北斗系统各方面的性能得到了全面提升，大大提高了导航定位的精度和完好性，同时也为增强型接收机自主完好性监测（advanced receiver autonomous integrity monitoring，ARAIM）的发展提供了可能。基于此，本文在全球范围内选取10个均匀分布的MGEX （multi-GNSS experiment）测站一周的观测数据进行ARAIM试验，同时利用这7 d的广播星历进行可用性仿真预测评估北斗系统在亚太地区及全球范围内的ARAIM可用性。为了增加试验的真实性，同时采用航空测试数据进行试验。实测数据试验结果表明：在支持接收PRN1-46号北斗卫星的MGEX站点中，BDS-2/BDS-3 ARAIM可用性最低在95%以上，BDS-3在85%以上；航空数据中，BDS-2/BDS-3、BDS-3 ARAIM可用性均为100%。仿真预测结果表明：在亚太地区，BDS-2/BDS-3 ARAIM地面网络点的平均可用性大于90%和99.5%的覆盖比率分别为100%和96.15%，BDS-3 ARAIM平均可用性大于90%和99.5%的覆盖比率为100%和57.69%。在全球范围内，BDS-2/BDS-3 ARAIM地面网络点的平均可用性大于90%和99.5%的覆盖比率为79.94%和42.82%，BDS-3 ARAIM平均可用性大于90%和99.5%的覆盖比率为56.33%和25.32%。此外，BDS与GPS系统组合能够大幅度提高ARAIM算法的可用性。

摄影测量学与遥感

SAR卫星业务化地形测绘能力分析与展望

李涛, 唐新明, 高小明, 陈乾福, 张祥

2021, 50(7): 891-904. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200199

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从业务化应用的角度针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）卫星的平面定位能力及高程测量能力进行了分析与展望。在平面定位方面，TerraSAR-X、COSMO-SkyMed及天绘二号已经达到了1∶50 000比例尺数字正射影像产品生产指标要求，其中TerraSAR-X的业务化平面定位精度优于2 m，其业务化控制点产品生产精度为3 cm。本文综合介绍了厘米级高精度无控平面定位过程中的误差来源及检校方法。在高程测量方面，TanDEM-X及天绘二号已经达到了1∶50 000比例尺数字高程模型产品生产指标要求，其中TanDEM-X如果不考虑茂密植被区及冰雪覆盖区，其高程测量精度优于0.88 m。本文综合介绍了业务化无控高程测量过程中的误差来源及检校方法。本文的研究内容为国产SAR卫星的平面定位和高程测量提供了一定的技术参考。

干雪深度反演的同极化相位差模型

宋依娜, 肖鹏峰, 张学良, 卓越, 马威

2021, 50(7): 905-915. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200125

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积雪深度是积雪的重要结构参数，获取高精度雪深空间分布信息对于流域尺度水资源管理、气候变化研究和灾害预报等具有重要意义。本文以新疆阿尔泰山南坡克兰河上游为研究区，利用C波段全极化GF-3数据及地面同步观测数据，根据VV与HH极化信号在积雪中折射率不同导致相位差异的原理，使用Maxwell-Garnett方程构建同极化相位差（co-polarized phase difference，CPD）的正演模型，并基于CPD与雪深关系构建了雪深反演模型。通过对具有不同积雪条件的浅雪区与深雪区分别进行雪深反演，获得雪深空间分布信息。同时对反演不确定性进行了分析，并与已有方法进行比较，研究结果表明：①假定研究区积雪各向异性介电常数恒定的理想情况下，CPD仅是雪深的函数，可用半经验的线性模型反演雪深，反演精度的高低与计算CPD过程中使用的滤波器的窗口大小有关，浅雪区的最优滤波窗口为59×59像元，反演精度R为0.83，RMSE为2.72 cm，深雪区的最优滤波窗口为33×33像元，反演精度R为0.54，RMSE为11.69 cm；②雪深反演误差与坡度显著相关，随着坡度的增加，雪深的反演误差呈现出显著增加的趋势，雪深反演不确定性受雪层变质程度、含水量及卫星入射角观测几何条件影响，反演方法对于干燥、雪层变质结晶程度低、均质的积雪及具有大入射角的SAR卫星有更好的适用性；③对比已有基于CPD模型的雪深反演方法，本文方法已经将反演所需要的参数减少为遥感获取的CPD数据，以及进行模型拟合的实测雪深数据，反演精度更高。研究表明CPD模型反演山区雪深空间分布是有效和可行的，研究成果为山区雪深遥感反演提供了新思路。

结合张量与互信息的混合模型多模态图像配准方法

李培, 姜刚, 马千里, 薛万峰, 杨伟华

2021, 50(7): 916-929. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200492

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多模态图像之间存在显著的非线性强度差异，并且图像会因为噪声而退化，因此，多模态图像自动配准是一项具有挑战性的任务。为了解决这两个问题，本文提出一种多模态图像自动配准方法，该方法分为预配准和精配准两个阶段。在预配准阶段，通过改进SIFT算法来大致对齐多模态图像。在精配准阶段，首先，利用块Harris检测器在预配准后的参考图上提取均匀分布的特征点。然后，通过各向异性结构张量捕捉多模态图像中的结构信息来构建特征描述符，该特征描述符对噪声具有稳健性。更进一步，本文结合张量方向平行度和梯度互信息提出了一种相似度准则（tensor orientation and mutual information，TOMI）。最后，本文用多种模态图像（包括Optical，LiDAR，SAR和Map）来评估提出的方法。试验结果表明，本文提出的方法对非线性强度变化和噪声具有较好的稳健性，并且匹配效果优越。

高分影像场景分类的半监督深度卷积神经网络学习方法

杨秋莲, 刘艳飞, 丁乐乐, 孟凡效

2021, 50(7): 930-938. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200017

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传统基于深度卷积神经网络的场景分类方法往往需要大量标记样本用于模型的参数训练，在标记训练集数量有限的情况下，学习得到的特征泛化能力降低。针对这一问题，本文提出了高分影像分类的半监督深度卷积神经网络学习方法（3sCNN），采用自学习半监督策略，训练阶段不断增加训练样本：首先，通过有限的标记数据对深度网络进行初步训练；然后，利用经过初步训练的网络对未标记数据进行预测，得到未标记样本的预测标签及其对应的置信度；最后，将具有高置信度的未标记样本作为真实标记数据加入到训练集中，继续对网络进行训练并重复上述过程。为验证算法的有效性，本文在3个常用数据集上进行试验，试验结果证明本文算法可以有效提高有限样本下高分影像场景分类精度。

海洋测量学

海底大地基准点圆走航模式定位模型及分析

曾安敏, 杨元喜, 明锋, 马越原

2021, 50(7): 939-952. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200529

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圆走航模式是确定海底大地基准点位置的常用测量模式。本文对圆走航模式的定位效能进行了系统分析。首先分析了顾及声速剖面变化规律的声学测距非差定位模型和削弱系统误差影响的历元间差分定位模型，然后分析了圆走航模式下非差、单差定位模型的定位效能，包括位置参数的可估性，不同分量位置精度的最佳测量半径、所达到的理论精度，以及测距误差对定位参数的影响等。理论分析发现，在标准圆走航模式下，为确保基准位置不同分量精度应有不同的最佳测量半径，前后历元差分定位模型对高程分量不可估。模拟数据及实测算例均发现，圆走航模式下差分定位模型虽然削弱了测距系统误差的影响，但同时也降低了设计矩阵几何观测强度，甚至会造成观测模型病态化，导致差分模型深度信息估计精度明显削弱。

顾及海底地形非线性项的最小二乘配置反演方法

范雕, 李姗姗, 欧阳永忠, 孟书宇, 陈成, 邢志斌, 张驰

2021, 50(7): 953-971. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200341

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针对目前常用的反演海底地形方法主要考虑海底地形和卫星测高重力数据线性趋势项而忽略非线性项影响现状，提出了顾及海底地形非线性项的最小二乘配置反演方法。选择日本海某海域作为目标海区，利用卫星测高重力异常和重力异常垂直梯度数据作为输入源进行了方法试算并构建了相应的海深模型，然后以实际船测海深作为外部检核参考，评估了反演模型效能，同时分析了反演模型频谱特征。目标海区试验结果表明：相较于本文仅仅考虑海底地形和重力数据线性趋势项采用最小二乘方法建立的海深模型，基于最小二乘配置方法，利用相同重力异常和重力异常垂直梯度数据获得的目标海区反演海深模型检核精度最低分别提高了大约2.5倍和3.5倍，相对精度最高分别提升了9.76%和13.07%，极大地提升了海底地形建模质量；采用本文方法建立的海底地形模型在研究海域表现良好，反演模型与S&S V18.1、ETOPO1、GEBCO和BAT_VGG模型在研究海域相关系数均达到了0.95以上；在研究海区本文模型检核精度与S&S V18.1相当，远远优于ETOPO1等海深模型；本文模型可有效改善船测海深相关波段信息（本文反演波段范围为15~160 km），其中重力异常垂直梯度构建的海深模型相比重力异常为输入源建立的海深模型改善船测海深相关波段信息更为明显，验证了本文方法的可行性和有效性。

联合支持向量机和增强学习算法的多波束声学底质分类

纪雪, 唐秋华, 陈义兰, 李杰, 丁德秋

2021, 50(7): 972-981. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200556

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基于多波束的声学底质分类是近年来快速发展起来的新型海底底质探测技术。针对多波束声学底质分类中底质类型多样化、类型之间差异较小等多分类难点问题，本文提出一种GA-SVM-AdaBoost算法。利用自适应性和全局搜索能力强的遗传算法（genetic algorithm，GA）去优化支持向量机（support vector machines，SVM），以获得最优模型初始参数，并将多个GA优化后的SVM作为弱分类器组成AdaBoost强分类器。对胶州湾采集到的多波束反向散射强度数据，经过精细处理后生成海底声呐镶嵌图；构建SVM-RFE-CBR算法从提取的36维声强空间特征中筛选出10维优势特征，将其输入到GA-SVM-AdaBoost模型中进行分类识别。通过与SVM、GA-SVM、基于单层决策树的AdaBoost分类模型对比，GA-SVM-AdaBoost算法的总体分类精度高达92.19%，优于另外3种模型，证明GA-SVM-AdaBoost分类模型可有效应用于高精度海底底质类型识别。

水下定位声线扰动分析与分段指数权函数设计

王薪普, 薛树强, 曲国庆, 刘以旭, 杨文龙

2021, 50(7): 982-989. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200424

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声速误差是水下声学定位的重要误差来源，主要包括声速测量本身的不确定性及声速时空变化误差。本文基于常梯度声线跟踪模型，导出入射角、声速梯度及深度变化产生的声线扰动数学模型。已有研究表明，对于相同的水深和声速梯度，入射角越大其扰动对声线影响越大，声线弯曲影响越明显。依据导出的入射角扰动对声线扰动的函数响应关系，构建了入射角相关的水下定位分段指数函数随机模型。试验结果表明：分段指数函数随机模型的定位结果相较于等权模型、指数模型有明显改善，与分段余弦随机模型定位结果相当，但本文随机模型会保留更多观测信息。

博士论文摘要

移动LiDAR点云室内三维结构化重建方法和关键技术研究

崔扬

2021, 50(7): 990-990. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200592

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基于变分模态分解与相关向量机的变形特征提取及智能分析研究

罗亦泳

2021, 50(7): 991-991. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210059

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