测绘学报

当期目录

2024年第53卷第3期刊出日期：2024-03-20

上一期

综述

中国地图制图学与地理信息工程进展报告(2019—2023)

孙群, 任福, 龙毅, 陈欣, 徐根才, 刘建军, 周炤

2024, 53(3): 399-412. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230562

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本报告根据2019年以来中国在地图学与地理信息技术方面的进展状况,对地图学理论、数字地图制图与出版技术、国家基础地理信息数据库更新、地理信息技术和产业发展、地理信息应用与服务、地图集编制出版、新型在线地图等方面所取得的成就和进展进行总结,报告最后对中国地图学与地理信息工程发展趋势进行了展望。

大地测量学与导航

顾及BDS-3星钟约束的GNSS超快速轨道钟差解算方法

胡超, 王潜心

2024, 53(3): 413-424. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230168

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BDS-3高稳定星载原子钟作为北斗星座的显著技术优势,在GNSS数据处理中尚未得到充分利用。针对严格时效性限制下GNSS超快速轨道钟差参数精度受限问题,本文提出顾及BDS-3星钟约束的GNSS超快速轨道钟差解算方法。首先,以GNSS轨道钟差参数间相关性为基础,构建顾及BDS-3星钟参数特性的GNSS定轨模型;然后,基于GNSS精密钟差产品,分析星钟约束对GNSS轨道钟差参数精度的影响规律;最后,为克服预报钟差精度与约束筛选对定轨影响,建立BDS-3星钟建模与GNSS超快速轨道钟差估计的同步处理方法。试验结果表明,在BDS-3星钟参数最优约束下,BDS-3与GPS轨道钟差精度可分别提升27.5%、5.1%和20.2%、5.2%;且较传统BDS-3星钟单历元处理策略,基于BDS-3星钟建模与GNSS超快速定轨同步处理方法,GNSS超快速轨道钟差精度可分别提升至4.8%与34.2%,轨道精度实现了毫米级改善。因此,顾及BDS-3星钟约束的GNSS超快速轨道钟差解算方法可有效对BDS-3高稳星钟信息模型化,并实现GNSS超快速轨道钟差精度的优化处理。

车载GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合导航方法

穆梦雪, 赵龙

2024, 53(3): 425-434. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220349

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为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和侧向测速精度;然后设计了基于卡方检验统计量的故障检测与分类准则,充分利用了可获取的观测信息;最后构建了随机模型和信息分配因子(ISF)弹性优化模型,分别从传感器层和决策层减少了异常观测的影响,实现了车载多源信息的弹性融合。通过实际跑车数据对GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法进行测试验证。试验结果表明,本文方法能有效减少子系统故障对全局状态估计的影响,提升复杂环境下系统的容错性能。此外,与经典的联邦卡尔曼滤波(FKF)算法相比,SGF算法全局融合精度损失有限,计算效率却显著提升,有利于多源信息弹性融合的实际工程应用。

基于R2AU-Net的InSAR相位解缠方法

何毅, 杨旺, 朱庆

2024, 53(3): 435-449. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230305

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InSAR相位解缠的质量直接影响地形高程或地表形变的反演精度。传统的基于非机器学习模型的相位解缠方法(如基于路径跟踪或最小范数)在低相干性或相位梯度较大(干涉条纹密集)的区域难以获得正确解缠结果。深度神经网络算法在非线性表示和特征表达能力方面具有独特优势,被广泛应用于数字图像处理研究中,InSAR相位解缠可视为图像回归。本文提出基于R2AU-Net深度神经网络的InSAR相位解缠方法。首先,基于数学分形法模拟成对的缠绕和解缠相位,避免了外部DEM合成相位时引入的固有误差和残缺问题,保持了地貌特征的多样性及复杂性,得到模型训练所需的数据集。然后,基于传统的U-Net模型构建R2AU-Net相位解缠模型,该模型结合注意力机制增强了模型对于卷积特征筛选能力,提高了在低相干或条纹密集区域的解缠性能;使用循环残差卷积结构,避免了梯度消失问题,增强了模型特征表示能力。最后,利用模拟和真实数据进行试验分析,结果表明本文提出的R2AU-Net相位解缠模型能够更有效地保留地形高程或真实地表形变信息,提高了解缠结果的可靠性,在性能表现上优于Goldstein枝切法、SNAPHU方法及CNN和U-Net相位解缠模型。

结合极化白化滤波和SimSD-CapsuleNet的PolSAR图像配准

项德良, 丁怀跃, 管冬冬, 程建达, 孙晓坤

2024, 53(3): 450-462. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230197

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极化合成孔径雷达(PolSAR)图像配准在地物分类、变化检测、图像融合中都具有广泛应用。现有的PolSAR图像配准方法,无论是基于深度学习还是传统方法,大多采用PolSAR幅度影像信息进行处理。这种处理方式导致大量极化信息丢失,同时在PolSAR图像固有相干斑噪声影响下,配准精度和可靠性表现不佳。为此,本文首先发展了一种有效的基于极化白化滤波(PWF)精细化处理的关键点检测器,利用PWF对PolSAR图像进行相干斑噪声抑制,通过阈值约束、形态学腐蚀及非极大值抑制来选取显著且分布均匀的匹配关键点。进一步地,本文设计了一种孪生简单稠密胶囊网络(SimSD-CapsuleNet)来快速提取PolSAR图像的浅层纹理特征和深层语义特征,同时为了充分利用极化信息,本文将极化协方差矩阵作为输入数据。本文计算了胶囊形式特征描述符之间的距离,并将其输入硬L2损失函数用于模型的训练。本文方法在不同传感器获取的不同分辨率PolSAR图像上进行验证。结果表明,该方法能够在更短的时间内获取更加均匀且数量更多的匹配关键点,结合PWF和深度神经网络可以实现快速准确的PolSAR图像配准。

星载分布式SAR双频乒乓模式测高精度分析

王媛, 徐华平, 李春升, 曾国兵, 刘爱芳, 葛仕奇

2024, 53(3): 463-472. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220657

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星载分布式合成孔径雷达(SAR)系统用于干涉测绘,凭借其基线灵活、时间去相关很小的特点得到了快速发展。与传统模式相比,双频乒乓模式能够同时得到两种频率的多幅SAR图像,可以实现更高精度的高程测量。本文首先简单介绍了双频乒乓模式的工作原理,然后深入研究了该模式下SAR干涉对的相位比例关系和相关性,理论上分析了其干涉相位估计精度和对应的测高精度,从而为系统设计和干涉处理方法研究提供理论依据。最后仿真分析结果直观展示了双频乒乓模式相较于传统模式的优越性,由于该模式增加了不同频率的干涉相位数据,干涉相位估计精度和测高精度均显著提升。

离散优化框架下的多基线InSAR相位解缠方法

岳佳伟, 黄其欢, 刘辉, 马张烽

2024, 53(3): 473-481. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220617

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多基线相位解缠技术通过扩展InSAR干涉相位的模糊度区间,突破了单基线解缠的相位连续性限制。然而,相位噪声始终困扰着多基线解缠,聚类分析算法能够在一定程度上抑制噪声,但聚类簇边界的相位连续性难以保障。针对该问题,本文提出了一种离散优化多基线InSAR抗噪相位解缠方法,该方法将经典的多基线解缠模型转化为离散优化问题,构建了多基线解缠解析框架。本文方法以双向遍历的形式求解相位模糊度,针对相位噪声引起的模糊度个数突变问题,采用分块聚类的策略予以校正,提高了算法的抗噪稳健性,解决了聚类簇边界跳变问题。本文基于模拟数据集及实测数据集验证了本文方法的有效性。结果表明,本文方法相对于传统聚类方法,均方根误差减少了约20%。

考虑潮波特性的GNSS-IR潮位反演方法

王笑蕾, 南阳, 何秀凤, 宋敏峰

2024, 53(3): 482-492. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220659

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潮位监测对于保障沿海安全、海洋监测与分析非常重要。随着GNSS的发展,一种GNSS干涉遥感(GNSS-IR)的技术被证明可以进行潮位监测。该方法通过反演反射表面与天线之间的垂直距离(RH)来估算潮位。在GNSS-IR潮位反演中,有一项重要的误差源需要进行改正——潮位起伏引起的高度变化误差。现有的误差改正方法并不能正确计算RH变化速率,从而不能完全改正该误差。因此,提出了一种顾及潮波特性的GNSS-IR融合方法,基于潮波系数,预测窗口内观测时间的RH变化速[JP+1]率,将该值纳入GNSS-IR融合方程中,实现对高度变化误差更好地改正。本文利用3个国际GNSS站点进行试验,与实测潮位序列对比分析,发现顾及潮波特性后,GNSS-IR融合方法精度提高约1.2cm;提出的顾及潮波特性的GNSS-IR融合反演算法较传统经典方法,精度提升20%~70%。结果表明,该方法通过潮汐分析,预测不同时刻的RH变化速率,从而实现对窗口内RH变化速率的修正,更好地改正高度变化误差。

改进区域生长算法的海洋航道浅剖底质层界智能识别

蒋廷臣, 孟皓凡, 王晓, 王朝金, 杨毅, 宁尧尧, 闫玉茹

2024, 53(3): 493-502. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220677

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海底勘测对海洋资源开发利用保护、海洋工程建设和国防安全等具有重要意义,浅地层剖面仪是一种能够勘测海底浅表层底质分布的声学设备,目前剖面仪的底质识别精度取决于操作者的主观性,可靠性较差,为提高效率和解译精度,需进一步研究底质层界自动识别模型。本文提出了适用于海底底质层界识别且不需要人工干预的区域生长改进算法,即在灰度映射和噪声剔除研究的基础上,研究根据迭代最大类间差算法提取图像层界骨架信息,将骨架信息作为初始生长点位,以流变特性修正生长指向,结合灰度加权映射曲线和峰谷波长约束生长邻域,通过本文算法分割层界,提取边缘、连接成线,从而实现海底底质层界识别。连云港港航道浅剖实测数据试验证明,本文算法能够有效识别底质层界,且识别精度达到厘米级,满足海底底质解译分析要求。

摄影测量学与遥感

吉林一号光谱卫星对月观测图像定位方法

景振华, 胡秀清, 李爽

2024, 53(3): 503-511. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220597

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明确遥感图像中像元位置是数据应用的基本前提,结合地球轨道卫星获得的高分辨率月球视图,有望通过月表特定区域的辐亮度直接标定卫星仪器。本文针对吉林一号光谱02星(JL1GP02)对月观测图像提出了一种不严格依赖仪器参数的月球图像坐标计算方法,通过观测时刻的卫星视角天平动,以及月球和仪器扫描的方位关系,计算了二维图像像元的月面坐标,并通过创建模拟图像评估了几何定位质量。结果表明,不同分辨率月球观测图像的几何偏差通常在1.3个像元之内,约两年的时序结果非常一致且总体服从正态分布也表明定位结果的可靠性。本文方法可以避免复杂的坐标转换,并可在仪器内方位参数未知的情况下实现月球图像像元级几何定位。

面向多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练方法

薛志祥, 余旭初, 刘景正, 杨国鹏, 刘冰, 余岸竹, 周嘉男, 金上鸿

2024, 53(3): 512-525. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220553

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近年来,深度学习改变了遥感图像处理的方法。由于标注高质量样本费时费力,标签样本数量不足的现实问题会严重影响深层神经网络模型的性能。为解决这一突出矛盾,本文提出了用于多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练和微调分类方案,旨在缓解模型对于标签样本的严重依赖。具体来讲,生成式自监督学习模型由非对称的编码器-解码器结构组成,其中深度编码器从多源遥感数据中学习高阶关键特征,任务特定的解码器用于重建原始遥感影像。为提升特性表示能力,交叉注意力机制模型用于融合异源特征中的信息,进而从多源异质遥感影像中学习更多的互补信息。在微调分类阶段,预训练好的编码器作为无监督特征提取器,基于Transformer结构的轻量级分类器将学习到的特征与光谱信息结合并用于地物分类。这种自监督预训练方案能够从多源异质遥感影像中学习到刻画原始数据的高级关键特征,并且此过程不需要任何人工标注信息,从而缓解了对标签样本的依赖。与现有的分类范式相比,本文提出的自监督预训练和微调方案在多源遥感影像地物分类中能够取得更优的分类结果。

多模态遥感图像模板匹配Log-Gabor滤波方法

曹帆之, 石添鑫, 韩开杨, 汪璞, 安玮

2024, 53(3): 526-536. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230059

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针对多模态遥感图像匹配难的问题,本文提出了一种基于Log-Gabor滤波的高精度匹配方法。该方法采用由粗到细的多层级密集匹配框架,无须进行特征点检测,避开了多模态图像特征点检测重复率低的问题,能够提取大量高精度匹配点对。本文方法主要分为两步:首先,利用多尺度多角度Log-Gabor滤波器构建对图像间非线性辐射差异稳健的特征金字塔;然后,利用粗尺度的底层特征图进行密集模板匹配,提取大量粗粒度的特征匹配点对,在此基础上再利用特征金字塔,实现粗匹配点自下而上的逐层优化,完成高精度特征匹配点对的提取。同时,针对模板匹配滑窗运算效率不高的问题,提出了一种密集模板匹配的快速实现方式,有效减少了密集模板匹配的运算时间。本文使用多组不同模态的遥感图像进行试验,结果表明,本文方法能够克服图像间非线性辐射差异的影响,在正确匹配数目、匹配准确率与匹配精度上均优于现有多模态图像特征匹配方法。

改进深度交叉网络的遥感信息即时智能推荐方法

彭染姝, 陈实, 陈宇

2024, 53(3): 537-547. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230065

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随着遥感大数据时代的到来,海量遥感数据的主动、即时推送问题成为限制遥感信息智能服务领域发展的瓶颈。针对现有遥感信息推荐模型空间特征表达能力不足、交叉特征表达能力欠缺和无差别对待交叉特征等问题,本文提出一种融合注意力机制的深度交叉空间变换网络(attention deep & cross spatial-transformation network,ADCSTN)。首先,模型使用深度交叉网络提取遥感信息不同关联的交叉特征;然后,基于栅格划分,利用空间变换层将一维空间属性数据转换为二维空间矩阵,充分捕捉遥感信息空间结构特征;最后,通过注意力层对得到的不同关联的交叉特征设置不同权重,增强模型性能,实现遥感信息的主动、即时、智能推送。本文利用STK仿真1584颗智能遥感卫星组成的遥感卫星星座为20°N—40°N、120°E—140°E区域内的舰船提供实时遥感数据,并设置用户兴趣,得到试验数据集。试验结果表明,本文模型的推荐效果较好,相比于传统的四元组模型,F₁ score提高了37%~54.7%。

相机位姿求解的复用镜像约束法

阿晓荟, 李佳田, 刘佳音, 胡浩, 贺日兴, 陆美, 段烨

2024, 53(3): 548-557. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220362

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针对参照物不在视场范围内的问题,提出一种复用镜像约束求解相机位姿的方法。具体步骤为:①依据相机位姿求解方法得到镜像相机位姿;②根据平面镜反射对称性构建单张图像镜像相机与相机位姿间线性约束关系;③复用镜像相机姿态,建立多张图像之间约束关系,在获得3张图像情况下,可得18个线性约束条件,提高相机位姿求解精度。试验结果表明:旋转矩阵和平移向量均误差分别为0.009°和1.866mm,较对比方法,旋转矩阵均误差平均降低0.009°,平移向量均误差平均降低2.292mm,且具有较强适应性。在真实试验中,平均重投影误差为0.492像素,优于对比方法,能够准确求解参照物不在视场范围内的相机位姿。

复杂场景下无水尺水位的影像水位反演智能检测方法

孙传猛, 魏宇, 李欣宇, 马铁华, 武志博

2024, 53(3): 558-568. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220561

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实现精细化水务管控和洪涝灾害预警,需要实时、准确感知水位突变事件。现有技术不能满足夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下的水位识别需求。为此,本文提出一种融合改进YOLOv5与卡尔曼滤波原理的无水尺水位智能检测技术:①引入YOLOv5对水位线(水岸分界线)进行检测,并利用线性拟合方法获得实际水位线;②针对水位线在延伸方向无限大而在其法向无限小特点,提出强化中尺度特征的多层级特征融合方法改进原YOLOv5算法;③利用卡尔曼滤波引入水位历史信息作为先验知识,提高本技术对复杂恶劣环境的泛化性能;④将图像中事先标定的固定的标志物加入到深度学习网络中训练,根据标志位真实尺寸解算实际水位高程,实现无水尺检测方案。相关试验和实践表明,改进的YOLOv5更加轻量化;本文所述水位智能检测技术斜率准确性为97.3%,较原算法提高了2.4%;截距准确性为99.3%,较原算法提高了0.5%;在夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下可以自动、准确识别出水位高程,误差小于0.1m。

地图学与地理信息

顾及多级空间索引结构的矢量地图局部加密方法

丁晨, 彭程, 唐建波, 邓敏, 杨学习, 刘慧敏

2024, 53(3): 569-581. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220564

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随着地理信息产业的蓬勃发展,地图与各类生活服务深度融合,地图从专业化应用逐步走向大众化应用。大数据时代的到来,为地图数据的分发、共享、获取与动态更新等提供了极大便利,但伴随而来的是地图数据传输过程中面临的信息泄露、窃取等安全隐患问题也日益严峻。现有的矢量地图加密方法大多是在经典密码学算法基础上扩展而来,虽然已有加密方法考虑到矢量地图的特征,但是现有方法大多仍以整个地图或图层为加密单元,在用户需要访问某个局部的感兴趣区域时需要对整个地图文件或图层进行解密,对于矢量地图的按需局部加密仍未提出有效方案,还难以满足大数据时代地图按需用图、众包地图数据采集与云端更新等应用场景对矢量地图局部加密的应用需求。为此,本文从矢量地图的数据结构特点出发,提出了一种顾及多级空间索引的矢量地图局部加密方法。通过点、线、面不同矢量地图数据的加密试验分析,结果表明:①本文方法可以有效实现矢量地图的局部加解密;②相比于现有加密方法,本文方法采用局部加密策略,且支持多级分块并行加密,具有更高的加密效率;③本文针对不同加密单元采用不同加密参数,显著提高了加密算法的抗攻击能力。

博士论文摘要

烟雾环境下运动目标双目视觉定位技术研究

丁静

2024, 53(3): 582-582. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230014

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基于GNSS和InSAR观测的三维形变场提取方法研究

熊露雲

2024, 53(3): 583-583. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230033

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