测绘学报

当期目录

2022年第51卷第3期刊出日期：2022-03-20

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大地测量学与导航

2018年8月磁暴期间北斗GEO卫星电离层TEC时空变化分析

汤俊, 高鑫, 李垠健, 钟正宇

2022, 51(3): 317-326. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20210013

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基于北斗GEO卫星独有的静地特性，本文利用其观测数据提取电离层TEC进行磁暴期间电离层TEC时空变化研究。同时利用全球电离层格网图GIM值进行试验对比，结果表明：北斗GEO卫星提取的TEC与GIM模型值变化趋势一致，并且前者可更有效地监测电离层的细微扰动变化。在此次磁暴发生期间，亚太地区电离层TEC变化及扰动响应特征在纬度方向差异明显。其中南北半球较高纬度区域，电离层TEC在磁暴主相阶段主要表现为正响应扰动，而赤道及北半球较低纬度区域，电离层TEC在磁暴主相及恢复相阶段均产生了强度更大、持续时间更长的正响应扰动。结合现有研究，认为造成此次电离层异常扰动的激励因素主要为东向快速穿透电场的增强及热层中性成分的变化。试验结果也证明了GEO卫星可以精准有效地监测在磁暴发生时电离层TEC的变化规律及不同空间位置处TEC产生的扰动响应特征。

GNSS水汽层析的自适应非均匀指数分层方法

王昊, 丁楠, 张文渊, 冯遵德, 赵长胜, 闫香蓉

2022, 51(3): 327-339. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20210126

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GNSS水汽层析技术在中小尺度灾害性天气的监测和预警中发挥着重要作用。常见的GNSS水汽层析技术在垂直分层时采用均匀分层，不符合大气水汽在垂直方向上的实际分布情况。本文以大气水汽密度为依据，提出一种自适应非均匀指数分层方法。该方法大大降低了各层之间的水汽密度差异，提高了水汽层析模型分层精度，且能够实现对任意给定层析区域的自适应分层建模。利用2019年8月香港CORS实测数据和探空数据对该方法进行试验与分析，与传统均匀分层相比，自适应非均匀指数分层的均方根误差和平均绝对误差分别降低了0.401 g/m³和0.223 g/m³，在低海拔处和恶劣天气下层析结果的精度和质量显著提高。

基于Moore-Penrose广义逆及立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法

王珂, 刘国林, 付政庆, 王路遥

2022, 51(3): 340-350. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200597

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针对测绘领域中函数模型为非线性函数的线性组合的特殊结构，本文提出了基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法。该方法首先利用变量投影算法消除可分离非线性模型中的线性参数，将包含两类参数的原非线性优化问题转化为仅含有非线性参数的最小二乘问题。然后，基于Moore-Penrose广义逆矩阵的微分和立体矩阵理论计算最小二乘目标函数的一阶导数，进而采用非线性优化的LM方法求解非线性参数的最优估值。最后，根据最小二乘方法求解线性参数的最优估值。通过指数函数模型拟合和机载LiDAR全波形参数求解试验与传统参数不分离优化方法进行对比，结果表明，基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法对待求参数初值依赖性低，同时避免了迭代过程中线性参数导致的病态问题，算法稳定性好，为测绘领域中可分离非线性最小二乘问题的解算提供了一种思路，也拓展了可分离非线性最小二乘方法的应用。

协方差阵非负约束的赫尔默特方差分量估计

王乐洋, 赵雄, 许文斌, 汪驰升, 方楠, 谢磊

2022, 51(3): 351-360. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200333

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在多源数据联合反演同震滑动分布过程中，各类观测数据之间相对权比的确定是当今大地测量与地球物理联合反演领域的研究热点和难点。近年来，赫尔默特方差分量估计法因其可以同时估计虚拟观测数据及实际观测数据之间的比例因子的优势，在联合反演滑动分布领域中得到了广泛应用。然而，利用HVCE法确定多源数据联合反演相对权比过程中易出现负方差现象。针对以上问题，本文提出在HVCE法确定联合反演相对权比过程中添加线性不等式约束，利用带有线性不等式约束的平差模型进行求解（LC-HVCE），解决计算过程中出现负方差问题。为了验证LC-HVCE法的有效性，开展模拟地震试验，结果表明LC-HVCE法可以有效地解决HVCE法在确定联合反演相对权比过程中存在的不足，保证了同震滑动分布反演精度。蒙特卡洛模拟试验及拉奎拉实际地震反演结果进一步表明了LC-HVCE法在确定正则化参数与相对权比过程中较HVCE法的适用性与稳定性。

地图学与地理信息

基于深度学习的中国连续空间覆盖PM_2.5浓度预报

毛文婧, 王卫林, 焦利民, 刘安宝

2022, 51(3): 361-372. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200385

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实现全国连续空间覆盖未来小时尺度的PM_2.5浓度实时、高精度预报是一个难题。本文建立基于深度学习的多层长短期记忆迭代模型和改进的空间反向传播神经网络S-BPNN模型来实现全国小时尺度PM_2.5浓度的空间预报。首先，研究基于空间相关性将全国1286个空气质量监测站点在空间上进行自适应分区，并对各个分区分别构建多层LSTM迭代预报模型实现未来24 h各个监测站点的PM_2.5浓度的实时预报。其次，应用改进的S-BPNN空间化模型实现未来24 h全国连续空间覆盖的PM_2.5浓度精细化制图。然后，利用2016—2019年中国PM_2.5监测站的历史数据进行训练和验证，结果显示预报模型和空间化模型的相关系数R²分别为0.88和0.87，表明模型都能实现较高的精度。最后，基于提出的预报模型和空间化模型，辅助从监测站实时获取的大气污染数据和气象数据，通过搭建的大气污染物浓度预报智能化在线信息原型系统可实时发布预报结果并可进行空间化展示。研究实现了全国连续空间覆盖的PM_2.5浓度高时空精度的实时预测，以支持大气污染联防联控和公众环境空间质量信息服务。

图形、图像融合利用的集成学习智能化简方法及其在岛屿岸线化简中的应用

杜佳威, 武芳, 朱丽, 刘呈熠, 王安东

2022, 51(3): 373-387. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20210135

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为充分利用已有化简成果及其蕴含的化简知识，本文集成几种机器学习算法提出图形、图像融合利用的智能化简方法，实现顶点取舍决策的学习和优化。首先，分别利用全连接神经网络和卷积神经网络设计、构建基于图形的顶点取舍模型和基于图像的顶点取舍模型，通过样本训练各模型拟合从图形特征到顶点取舍和从栅格图像到顶点取舍的映射；然后，基于线性加权、朴素贝叶斯、支持向量机、人工神经网络构建多种融合决策模型，实现基于图形和基于图像的顶点取舍的融合利用；最后，通过试验用例对所有模型进行测试。试验结果表明：基于图形和基于图像的顶点取舍模型在一定程度上学习、掌握了化简算子，融合利用后还能进一步提高化简准确性、实现优势互补。

多视角监控视频中动态目标的时空信息提取方法

李景文, 韦晶闪, 姜建武, 陆妍玲, 刘垒, 唐一飞, 李旭

2022, 51(3): 388-400. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200507

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监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向，近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据，忽略了与地理坐标系精准匹配，特别是对于多个摄像机覆盖的区域，拍摄的角度不同，投影后形成的图像空间分辨率也不同，因此，难以满足智能监控在复杂的地理场景中全方位时空信息感知。本文提出一种多摄像头协同的视频监控图像与地理空间数据互映射模型构建方法来获取动态目标的轮廓和地理位置等时空信息，首先建立监控图像信息与地理空间数据的互映射关系，将观测角度不同、尺度不同和空间分辨率的监控图像置于同一坐标系下，并在此基础上通过融合Canny算子与背景减法来检测目标的边缘信息；然后采用质心偏移算法还原目标在该场景的实际位置，从而实现多角度下连续跟踪，提升地理场景的时空理解力和分析力，提高动态目标的精准定位与跟踪能力。

摄影测量学与遥感

高分七号卫星激光测高仪无场几何定标法

李国元, 唐新明, 周晓青, 卢刚, 陈继溢, 黄庚华, 高小明, 刘诏, 欧阳斯达

2022, 51(3): 401-412. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200181

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无场几何定标是未来多波束激光测高卫星面临的一个关键问题。本文针对高分七号（GF-7）线性体制全波形激光测高仪，提出了一种基于地形和波形匹配的无场分步定标方法。在深入分析高分七号卫星激光测高仪特点的基础上，构建了严密几何定位模型，采用公开版的地形参考数据和某地区1∶2000高精度的DOM和LiDAR-DSM基础地理信息成果，开展了在轨无场几何定标试验，显著提高了高分七号卫星激光测高数据精度。在2020年上半年受新冠肺炎影响未进行外场定标期间，有效解决了激光测高数据处理无定标参数的实际困难。本文对无场定标结果与高分七号实际外场定标结果进行对比验证，结果表明，无场定标结果与实际落点位置的平面误差为11.597±3.693 m，最小值为7.115 m，平坦地区高程精度优于0.3 m，虽然略低于外场定标结果，但能满足1∶10 000高程控制点测量需求。

星载轻量化影像控制点数据制作方法

纪松, 张永生, 董杨, 范大昭

2022, 51(3): 413-425. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200203

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针对智能遥感卫星系统星上处理与端到端测绘应用的轻量化全球控制信息需求，本文提出了一种星载轻量化影像控制点数据制作方法。首先，在稀少/无地面控制数据条件下，通过国产高分辨率立体测绘卫星影像的区域网平差处理，生成全球影像控制点；其次，通过将影像控制点的局部影像描述至特征向量，设计星载影像控制点的轻量化表示模式，分析其存储性能和星上匹配应用策略；然后，采用哈希映射学习得到的哈希函数，将影像控制点特征向量转换至哈希码，实现星载影像控制点的深度轻量化处理；最后，采用多类型卫星影像数据，进行影像控制点提取、特征向量描述、深度轻量化处理以及匹配性能分析试验，验证了轻量化影像控制点星上匹配与应用可行性，得到了全球影像控制点轻量化处理能力分析结论。

无监督密集匹配特征提取网络性能分析

金飞, 官恺, 刘智, 韩佳容, 芮杰, 李庆高

2022, 51(3): 426-436. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200503

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随着人工智能的发展，基于深度学习的有监督密集匹配方法在虚拟、室内及驾驶等近景数据集上取得了不错的表现。针对航空影像密集匹配标签数据获取困难的问题，本文在无监督密集匹配框架下，借鉴多个有监督网络结构，分别在航空影像数据集和作为参照的近景数据集上测试了匹配精度，实现了网络结构模块与精度关系的定性分析，为进一步探索深度学习在测绘领域的实用化提供了重要的参考。试验在相同损失函数条件下，分别采用DispNetS、DispNetC、iResNet、GCNet、PSMNetB及PSMNetS网络结构进行测试。经分析，得出如下结论：①测试的网络结构中，PSMNetS在航空影像数据集和近景数据集上表现稳定，且精度最高，训练整体耗时少，具有实用化的潜力；②在监督方法中效果更好的网络结构在无监督方法中效果不一定更好，其精度不仅取决于网络自身的匹配能力，同时也依赖于网络与损失函数的兼容性；③孪生网络模块、相关信息融合模块、金字塔池化模块和堆叠沙漏模块与无监督损失函数兼容性良好，可提升网络精度，而iResNet的图像重构迭代精化模块与重构损失函数重复约束，会产生“负优化”的作用。

行星探测器导航相机着陆后参数标定方法

鄢咏折, 彭松, 马友青, 张烁, 亓晨, 温博, 李昊, 贾阳, 刘少创

2022, 51(3): 437-445. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200533

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巡视器导航相机在发射前已完成标定，但在飞抵行星表面开展工作前需经过长时间飞行，其间受到的外力可能导致相机参数发生变化，所以在着陆后需要对导航双目相机重新标定。本文首先介绍了以太阳能电池板为标定板，然后通过Hough变换、聚类思想和最小二乘直线拟合法提取出电池板格网线，根据直线参数重新标定导航双目相机外参的标定方法，最后进行了两项试验。试验1以嫦娥4号影像进行格网线提取试验，并与传统的Hough变换直线提取结果进行比较，本文提取方法更准确；试验2以模拟直线参数进行双目相机外参标定试验，结果说明解算精度较高，方法可行有效。但该相机标定方法将相机内参作为已知值，并单独解算左、右相机外参，下一步将继续研究相机内、外参同时标定的方法和双目相机一步标定的方法。

高分辨率遥感影像快速去雾

廖章回, 姜闯

2022, 51(3): 446-456. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200480

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针对含雾遥感影像在军事航空侦查、地物判读等方面使用率低、有效性差的问题，以及现有去雾算法中存在计算复杂耗时、色彩失真的弊端，结合遥感影像景深变化小、不含天空背景等特点，本文提出一种改进的暗原色先验去雾算法。首先，对影像中白色场景灰度值进行统计并设定阈值划分为失效区，分离水域与非水域减少蓝色波段在水域的占比，合成新的蓝色波段，以改进暗通道值的获取方法；其次，采用导向滤波替代软抠图法优化透射率提升处理时间；然后，对关键参数进行适应性改进试验并采用自动色阶恢复去雾后的影像色彩；最后，利用含雾的无人机影像和GF-2影像进行了试验，并进行了定量评价。试验结果表明，在同等试验条件下，本文方法处理单幅影像的时间比暗原色先验去雾算法的提升4倍以上，且去雾后影像的灰度均值、标准差、信息熵、平均梯度等指标比暗原色先验去雾算法得到的值均有提高，能有效提高有雾影像的清晰度，增强影像色彩和细节。

高分辨率遥感影像建筑物提取的空洞卷积E-Unet算法

何直蒙, 丁海勇, 安炳琪

2022, 51(3): 457-467. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200601

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利用高分辨率遥感影像提取建筑物是目前研究热点之一，但由于建筑物颜色各异、形状大小不同、细节繁多，提取结果普遍存在边缘模糊、转角圆滑和细节丢失等问题。本文提出一种基于空洞卷积的E-Unet深度学习网络。在E-Unet的结构设计中，引入跳跃连接以减少边缘和转角的细节损失；采用新设计的卷积模块，使其扩大感受野的同时减少参数量；底层增加Dropout模块避免网络发生过拟合现象；遥感影像输入网络前先进行直方图均衡化、高斯双边滤波和波段间比值运算，然后合并为多波段张量输入模型（不转换为灰度图像）。为验证网络性能、明确性能提升的原因，本文在Massachusetts和WHU建筑物数据集上设计了两组试验。第1组是E-Unet、Unet和Res-net 3种网络的对比试验，结果表明E-Unet不仅精度评价结果优于Unet和Res-net，而且建筑物边角的细节被完整提取。第2组是消融试验，目的是明确预处理模块对提取精度的提升效果，结果表明预处理模块能提升不同网络提取精度。通过这两组试验证明了预处理模块的有效性和本文提出网络的优越性。

博士论文摘要

多维不动产拓扑数据模型与建模方法研究

丁远

2022, 51(3): 468-468. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200473

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低纬GNSS电离层闪烁监测及应用研究

罗小敏

2022, 51(3): 469-469. doi:10.11947/j.AGCS.2022.20200465

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