测绘学报

当期目录

2021年第50卷第8期刊出日期：2021-08-20

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智能化测绘

智能化测绘的基本问题与发展方向

陈军, 刘万增, 武昊, LI Songnian, 闫利

2021, 50(8): 995-1005. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210235

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测绘生产与服务面临着数据获取实时化、信息处理自动化、服务应用知识化等诸多新难题。以算法、模型为核心的数字化测绘，往往无法用简洁的算法、模型，实现对纷繁多样、多维动态现实世界进行完整描述与表达，难以满足高维、非线性的空间问题求解要求。为破解这一难题，应模仿和利用人类的测绘自然智能，研发以知识为引导、算法为基础的智能化测绘技术。本文首先讨论了智能化测绘的基本概念与思路；继而分析指出了智能化测绘的三个基本问题，包括测绘自然智能的解析与建模、混合型智能计算范式的构建与实现、赋能生产的机制与路径；然后提出了今后一段时间的主要努力方向，包括构建智能化测绘的知识体系、研究技术方法、研发应用系统和仪器装备。为了切实地推动这方面的科技研发与工程应用，应该加强顶层设计，推动跨学科协同创新，促进产学研合作，营造良好发展环境。

PNT智能服务

杨元喜, 杨诚, 任夏

2021, 50(8): 1006-1012. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210051

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定位导航定时（PNT）发展的重要方向是智能PNT服务。智能PNT服务必须首先感知用户PNT服务需求，以及用户所处的相关环境，进而实现多源PNT信息智能集成、观测模型智能优化及多源PNT信息智能融合，最终实现PNT信息的智能推送。本文从PNT智能感知、智能模型、智能数据融合到智能服务各个环节论述“智能PNT”的关键技术，并分析其内涵；提出PNT信息智能集成的“可用性准则”，PNT观测函数模型智能优化的“可靠性准则”，PNT多源观测随机模型优化依据的“不确定性准则”，多源PNT信息融合的“精确性准则”，PNT服务的“高效性准则”及高动态用户的“连续性准则”。分析认为，综合PNT是弹性PNT的基础，弹性PNT是智能PNT的基础，智能PNT是PNT服务的重点发展方向。

遥感影像智能解译样本库现状与研究

龚健雅, 许越, 胡翔云, 姜良存, 张觅

2021, 50(8): 1013-1022. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210085

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我国遥感对地观测等项目顺利实施，获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据。但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后，无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求。近年来，人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效，但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限，对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足。本文面向大范围多源遥感影像地物信息智能解译需求，在分析现有样本集现状及问题的基础上，研究提出遥感影像智能解译样本库设计方案，并在此基础上设计了基于互联网的样本协同采集与共享服务框架。本文将为多源遥感影像样本库建设提供参考，为大范围遥感影像智能解译提供支持。

人机协同的自然资源要素智能提取方法

张继贤, 李海涛, 顾海燕, 张鹤, 杨懿, 谭相瑞, 李淼, 沈晶

2021, 50(8): 1023-1032. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210102

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开展自然资源统一调查监测评价，准确掌握我国各类自然资源家底和变化情况，是科学编制国土空间规划，逐步实现山水林田湖草的整体保护、系统修复和综合治理，保障国家生态安全的基础支撑。目前，基于遥感影像的自然资源要素提取，主要依赖人机交互的目视解译与外业逐图斑核查的方法，劳动强度大、生产效率低、人为因素多，已不能适应自然资源全要素、全流程、全覆盖一体化调查监测的新要求。本文顺应人工智能协作方法智能化发展新方向，总结分析了深度学习智能提取研究进展及存在问题，以及人机协同发展新方向研究现状，从分析自然资源要素的特点出发，提出了“智能计算后台+智能引擎+人机交互前台”人机协同智能提取技术框架，阐述了需要攻克的关键技术及解决途径，探讨了人机协同智能提取云平台构建思路，以期为自然要素智能提取提供新一代人工智能方法及思路，提升自然资源要素提取的自动化与智能化水平。

时空数据地图表达的基本问题与研究进展

李志林, 刘万增, 徐柱, 遆鹏, 高培超, 闫超德, 林艳, 李然, 陆辰妮

2021, 50(8): 1033-1048. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210072

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海量时空大数据推动着地图制图的发展，同时也对时空大数据的地图表达提出了前所未有的挑战。本文通过分析时空数据的特性及其对地图表达的新需求，将时空数据地图表达面临的突出问题概括为基础理论数学化、地图设计定量化、地图表达自适化、质量预测模型化和制图应用泛在化。然后将这些问题归纳成3组，即地图制图基础理论、地图设计与可视化方法、泛在地图服务，并对相关研究进展进行综述与分析，并给出一些展望。

人工智能用于遥感目标可靠性识别:总体框架设计、现状分析及展望

史文中, 张敏

2021, 50(8): 1049-1058. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210095

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可靠性是遥感监测的重要研究方向之一。人工智能技术促进了遥感目标识别技术的快速发展，但是其不可解释性带来了新的问题。本文依据空间数据的可靠性理论和人工智能基础理论，首先，提出了智能化遥感目标可靠性识别思想及总体框架；然后，阐述了影响可靠性的因素分析、可靠性提升方法、可靠性评估方法和可靠性过程控制等核心研究方向；最后，展望了人工智能用于遥感目标可靠性识别方法的未来发展方向。

适用于城市场景大规模点云语义标识的深度学习网络

杨必胜, 韩旭, 董震

2021, 50(8): 1059-1067. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210093

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近年来，以点云为代表的三维数据不断涌现，如何利用人工智能手段，高度提升点云的解译能力，实现城市地物目标的语义标识、三维精准提取等成为亟待攻克的难题。为此，本文提出了一种端到端的三维点云深度学习网络，通过构建不规则分布点云的上下采样策略、特征多层聚合与传播，以及顾及样本不均的损失函数，有效保障了点云采样的高效性、特征提取的准确性及网络整体性能的最优性。三维点云大规模数据集上测试表明，该深度学习网络在城市场景的语义标识正确性方面取得了优异的结果，性能优于当前的主流网络，为三维地理信息的高性能提取提供了有力支撑。

多源卫星影像的摄影测量遥感智能处理技术框架与初步实践

张永军, 万一, 史文中, 张祖勋, 李彦胜, 季顺平, 郭浩宇, 李礼

2021, 50(8): 1068-1083. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210079

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回顾并分析了摄影测量与遥感学科的发展历程，并针对大数据和智能化测绘新时代的多源遥感影像精准快速智能处理的迫切需求，本文提出摄影测量遥感的科学概念。全新的摄影测量遥感主要由摄影测量和遥感两个学科的交叉融合而形成，致力于研究解决同步探测被摄目标的几何位置、物理属性、语义信息和时序变化关系的理论方法及技术问题，其理论基础和支撑学科包括摄影测量、遥感、人工智能、大数据处理与高性能计算等，将突破目前摄影测量侧重几何处理、遥感侧重语义信息提取反演的相对独立现状和串行技术路线，通过几何模型与光谱辐射反射信息的深度交叉融合形成几何语义一体化处理机制。本文在阐述摄影测量遥感基本概念的基础上，初步探讨了其涉及的主要科学问题及相关研究应用领域，并以多源遥感卫星影像为例构建了一体化摄影测量遥感智能处理技术框架，通过语义信息提取与精准几何处理的交叉闭环融合，显著提升了高分辨率多源遥感卫星影像精准快速处理的自动化和智能化水平，多个应用实践初步验证了相关理论方法的正确性和有效性。

地球系统多尺度关键区域与关键过程的智能化测绘

郝彤, 王晓峰, 冯甜甜, 陆平, 乔刚, 谢欢, 李荣兴

2021, 50(8): 1084-1095. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210109

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作为地球系统中对全球气候变化最敏感的关键区域，冰冻圈的关键过程研究备受关注。同时，地球系统多尺度关键过程监测研究的必然趋势是从数字化测绘走向智能化测绘。本文针对冰川融化与海平面上升、极地冰盖稳定性及底部结构、南北极海冰变化与极端气候、冻土退化与地质灾害，以及地球系统下的宜居城市地下空间等5方面总结了智能化观测和智能化处理在地球系统关键过程方面的研究现状，进而展望了地球系统关键区域和关键过程的智能化测绘发展趋势，即健全智能化综合监测网络、建立关键区域大数据中心，以及搭建关键过程智能化模拟与预报系统等。

测绘地理信息与人工智能2.0融合发展的方向

张广运, 张荣庭, 戴琼海, 陈军, 潘云鹤

2021, 50(8): 1096-1108. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210200

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面向人工智能2.0时代，在分析测绘地理信息发展现状的基础上，研究推动测绘地理信息迈向智能2.0时代的驱动力，并提出了建设测绘地理信息2.0时代的重点任务。在基础理论方面，提出需在时空大数据孪生环境、时空信息知识图谱、真三维深度神经网络、时空大数据动态预测推理等理论方面展开攻关；在关键技术方面，强调大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能和自主无人系统五大智能技术与测绘地理信息进行融合的方法；在平台方面，强调了智能测绘地理信息软硬件平台的重要作用和构建方式；最后以自然资源智能监测和室内外一体化智能导航为典型案例，分析了相关的理论、技术和平台在测绘地理信息行业的实际应用。通过本文的论述，理清了人工智能赋能测绘地理信息的内涵、重点内容和路径，为测绘地理信息迈向智能化2.0新时代提供了一种思考。

冰川流域孕灾环境及灾害的天空地协同智能监测模式与方向

吴立新, 李佳, 苗则朗, 王威, 陈必焰, 李志伟, 戴吾蛟, 许文斌

2021, 50(8): 1109-1121. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210107

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随着中国西部暖湿化进程加快，冰川流域孕灾环境快速变化，冰川灾害多发频发。因冰川流域地形极端复杂、地表覆盖变化迅速，冰川流域灾害具有链式发展的特点且物源区远程高位、地势险峻，面向普通地质滑坡和露天矿边坡的天空地协同监测技术难以直接或有效应用。本文基于冰川流域空间环境与灾害的监测内容及技术难点，分析了可用的现代测绘遥感技术及其局限性。针对监测对象、几何要素和质量要求，提出了基于天空地协同的冰川流域孕灾环境与灾害智能监测内涵，即平台协同、时间协同、参数协同和尺度协同，设计了任务驱动、知识引导的智能监测技术模式。面向3类基本监测任务，即个体冰川流域灾变过程情景模拟、冰川流域群孕灾环境差异分析与风险识别、冰川流域灾害事件应急响应，提出相应的天空地协同智能监测初步方案。最后，讨论了基于天空地协同的冰川流域孕灾环境与灾害智能监测关键问题，提出未来的工作方向。

遥感影像智能解译:从监督学习到自监督学习

陶超, 阴紫薇, 朱庆, 李海峰

2021, 50(8): 1122-1134. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20210089

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遥感影像精准解译是遥感应用落地的核心和关键技术。近年来，以深度学习为代表的监督学习方法凭借其强大的特征学习能力，在遥感影像智能解译领域较传统方法取得了突破性进展。这一方法的成功严重依赖于大规模、高质量的标注数据，而遥感影像解译对象独特的时空异质性特点使得构建一个完备的人工标注数据库成本极高，这一矛盾严重制约了以监督学习为基础的遥感影像解译方法在大区域、复杂场景下的应用。如何破解遥感影像精准解译“最后一千米”已成为业界亟待解决的问题。针对该问题，本文系统地总结和评述了监督学习方法在遥感影像智能解译领域的主要研究进展，并分析其存在的不足和背后原因。在此基础上，重点介绍了自监督学习作为一种新兴的机器学习范式在遥感影像智能解译中的应用潜力和主要研究问题，阐明了遥感影像解译思路从监督学习转化到自监督学习的意义和价值，以期为数据源极大丰富条件下开展遥感影像智能解译研究提供新的视角。

博士论文摘要

基于地址库的语义位置网及其空间定位方法

王维

2021, 50(8): 1135-1135. doi:10.11947/j.AGCS.2021.20200007

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