测绘学报

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2024年第53卷第4期刊出日期：2024-05-13

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实时遥感测绘专栏

高效通信的在轨分布式高光谱图像处理

谢卫莹, 王子璇, 李云松

2024, 53(4): 589-598. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230594

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随着在轨遥感卫星数量的增加及高光谱成像技术的进步，能够获取到的高光谱数据量急剧增长，人类步入了大数据应用和数据驱动的科学发现时代。然而，如此大体量、大幅宽的高光谱数据导致了深度学习算法难以在单节点上学习和推理，为实时高效的信息智能解译带来了极大的挑战。因此，需要综合多星资源分布式协同解析，以解决分块处理带来的块效应。然而，协同处理必然伴随着信息的交互与传输，为进一步降低传输信息量，需要对梯度进行压缩，以缓解分布式学习中的通信瓶颈。本文综合探讨了多种主流的高效通信梯度压缩算法，特别关注其在通信受限的在轨环境下的优劣，并展望了梯度压缩的发展趋势。通过广泛的试验对比，本文全面评估了多种梯度压缩方法在高光谱图像处理中的表现，试验证明不同方法的适用性和性能差异，为未来在实际应用中选择最合适的梯度压缩方法提供了有力的参考。

珞珈三号01星在轨处理技术及验证

王密, 郭贝贝, 皮英冬, 张致齐, 肖晶, 戴荣凡, 项韶

2024, 53(4): 599-609. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230357

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遥感卫星在轨处理技术是推动遥感技术实现实时智能服务的核心环节。针对星上资源受限环境引起的系列处理难题及遥感数据实时处理与信息提取需求，本文首先构建了任务驱动的卫星遥感数据在轨处理框架，以任务需求为核心并协同星地资源建立基于感兴趣区域的星上处理技术体系；然后，面向不同任务层级和应用场景，给出了以位置信息为驱动的基础在轨处理模式、以目标/场景内容和变化事件为驱动的智能处理模式；最后，论述了适配星上资源受限环境的在轨处理关键算法，基于珞珈三号01星星上处理应用程序，验证了典型算法的在轨处理效果。在任务驱动和星地协同机制下，实现了在轨高精度定位、多类型影像产品快速生成、静动态目标信息实时提取及静态和动态影像高倍率近实时压缩。在轨处理显著提高了传统地面处理的效率，能够有效支撑后续卫星遥感实时智能服务。

基于卷积神经网络的快速SAR自聚焦方法

刘志, 杨淑媛, 于子凡, 冯志玺, 高全伟, 王敏

2024, 53(4): 610-619. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230281

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自聚焦是SAR高分辨率成像的关键技术。然而，传统的SAR自聚焦方法均需要迭代多次，实时性差，不适合在轨处理。本文提出了一种基于卷积神经网络的在轨快速SAR自聚焦方法（CNN-AF），该方法采用卷积神经网络来学习失焦图像到聚焦图像的映射，主要用于校正方位向的相位误差，由于在测试阶段该方法无须迭代和调整参数，因此该方法实时性好，更加适用于在轨处理。在真实SAR数据上的试验结果表明，本文方法具有较高的聚焦质量和聚焦速度。

大地测量学与导航

CHZ-Ⅱ海洋重力仪研制与实践

柳林涛, 何建刚, 许江宁, 刘雷钧, 高金耀, 孙中苗, 吴太旗, 梁星辉, 胡明, 郎骏健, 何泓洋

2024, 53(4): 620-628. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220580

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海洋重力仪是获取高精度高分辨率海洋重力场的重要仪器，主要应用于资源勘探、大地水准面精化、海洋科学研究和重力辅助惯性导航等领域。我国现有的海洋重力仪主要依靠国外进口，不仅价格高，而且在仪器的引进、维护等方面存在诸多的不便。在科技部首批重大科学仪器专项的支持下，基于CHZ海洋重力仪成功研制出具有完全自主知识产权的CHZ-Ⅱ弹簧式海洋重力仪。该新型重力仪采用金属零长弹簧作为测量元件，其独特的轴对称垂直悬挂结构可克服交叉耦合效应；高精度伺服控制技术及强阻尼的应用可克服载体扰动的影响，确保仪器在不同海况下保持测量精度；高精度恒温技术及温度补偿技术可消除环境温度波动对仪器测量精度的影响。本文介绍了该仪器的工作原理、系统构成、技术特点及测试结果。静态试验表明其月漂移优于3 mGal；码头系泊试验表明其动态精度达到0.2 mGal，能清晰反映海潮的重力变化特征；总航程超过5万海里船载试验表明其综合测量精度优于1 mGal。仪器在精度和稳定性上达到与国内外同类仪器并跑水平，可替代当前国外进口的海洋重力仪。

基于GPS TEC的2022年1月15日汤加火山喷发激起的电离层行扰分析

罗亦泳, 吴大卫

2024, 53(4): 629-643. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220523

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2022年1月15日南太平洋汤加海底火山发生剧烈喷发，是近30年来最大规模的火山爆发，产生的强烈大气波动为开展火山喷发电离层扰动研究提供了难得的机会。本文利用GPS数据探测火山附近、新西兰、澳大利亚和中国地区的电离层扰动，从波形、频率、传播速度和时空分布等角度分析汤加火山喷发电离层行扰（TIDs）的特征，并利用电离层测高站、海平面监测站和大气压监测站的观测数据进一步验证TIDs的传播特征。研究结果发现，汤加火山喷发在其附近区域、新西兰、澳大利亚和中国地区引起了3类TIDs。在火山附近东、西、南、北方向上均探测到第一类TIDs，TIDs的传播速度为617~972 m/s，该类TIDs极有可能由火山喷发产生的声波引起。汤加火山喷发仅在火山附近东、西方向引起第二类TIDs，其传播速度分别为472 m/s和418 m/s，可能由声波传播过程中衍生的声重力波或者混合波引起，形成机理有待进一步研究。汤加火山喷发在新西兰、澳大利亚和中国地区引发了第三类TIDs，其传播速度为328~352 m/s，该类TIDs与Lamb波密切相关。

InSAR相位解缠最大流/最小割权值改进算法

高延东, 贾义琨, 李世金, 陈宇, 李怀展, 郑南山, 张书毕

2024, 53(4): 644-652. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220633

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InSAR已经在高精度DEM反演中得到了广泛应用，相位解缠技术是影响DEM获取精度的关键步骤之一，然而大梯度变化区域一直是影响解缠结果精度的核心问题。针对该问题，本文提出一种基于势函数改进权值的最大流/最小割相位解缠算法。首先，针对PUMA模型权值设置不合理的问题进行研究，利用外部已有DEM获取相位梯度变化的先验信息，将窗口最大绝对相位梯度值代入相应的势函数公式中获取权值；然后，通过对势函数权值的设置进行阈值调节，解决由于势函数权值设置不合理导致PUMA势函数无法发挥作用引起的解缠错误问题，进而提高大梯度变化区域相位解缠精度；最后，通过仿真数据和真实TanDEM-X InSAR数据对本文算法进行验证，并与已有方法进行对比。结果表明，仿真数据中本文算法可以提高至少44.93%的解缠精度，真实数据中在大梯度变化区域，本文算法较已有算法可以获得更大范围的有效解缠结果。

中国地震科学实验场BDS-3定位精度和地壳运动初步分析

贺添, 孟国杰, 吴伟伟, 苏小宁, 赵国强, 魏聪敏, 董志华

2024, 53(4): 653-665. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230044

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我国BDS-3卫星导航系统于2020年7月建成，并为全球用户提供服务，自此开始，中国地震科学实验场（简称“实验场”）的GNSS测站相继接收BDS-3卫星数据，目前已经积累了2年多的观测数据，为BDS-3应用于川滇地区地壳运动监测提供了重要平台和数据保障。为评估实验场BDS-3观测数据的精度及其应用于地壳监测的可行性，本文首先根据各测站所记录的BDS-3的B1I和B3I两个频点的多路径效应和信噪比与卫星高度角之间的关系，对BDS-3的数据质量进行评价。然后，基于高精度数据处理软件GAMIT/GLOBK（10.7版）对各测站同期记录的BDS-3和GPS数据分别进行处理，得到BDS-3和GPS坐标时间序列。基于包括线性项、年周期项和半年周期项等分量的函数模型，利用极大似然法分别对BDS-3和GPS时间序列进行拟合估计，得到各测站的线性速度、年周期和半年周期信号，并对拟合结果对比分析，评定BDS-3和GPS的定位精度。最后，讨论BDS-3定位精度的影响因素和BDS-3水平速度场的区域性特征。研究表明：实验场BDS-3与GPS原始数据质量相当，BDS-3坐标时间序列的均方根残差（RMS）的平均值在N、E、U方向上分别为4.42、4.25和8.34 mm，稍大于GPS的结果。BDS-3与GPS速度场在E方向存在约2.0 mm/a系统性差异。在区域分布特征方面，BDS-3和GPS的速度场、周年期和半年信号没有明显差别。认为目前影响BDS-3定位精度的因素主要为卫星轨道产品不够完善，经验型太阳光压模型和卫星天线相位中心改正模型等欠缺。造成BDS-3和GPS速度场差异的原因主要为两者的定位基准不一致。随着实验场BDS-3观测数据的积累和数据解算模型的改进，BDS-3可望达到GPS的定位精度，并形成独立于GPS的监测系统，为该区地壳运动监测和地震预测提供优质的大地测量产品。

高纬度地区PPP接收机跟踪噪声随机模型拟合改进

林英宗, 罗小敏, 杜俊锋

2024, 53(4): 666-676. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230323

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电离层闪烁是指无线电信号的振幅和相位在短时间内出现快速随机波动的现象，可以导致全球导航卫星系统（GNSS）的测量噪声增大、信号丢失。目前，接收机跟踪误差随机模型（RTES）可以有效降低电离层闪烁对GNSS精密单点位定位（PPP）的影响。然而，该模型依赖专用型电离层闪烁监测接收机（ISMR）的数据产品。与遍布世界各地的测地型接收机相比，ISMR监测站的数量非常有限，并且获取ISMR数据产品也较为困难。本文利用加拿大高纬度北极电离层闪烁监测网络（CHAIN）2014—2022年的GPS观测数据与闪烁产品，提出了一种适用于高纬度地区测地型接收机的PPP随机模型，简称高纬接收机跟踪误差随机模型（HL_RTES）模型。HL_RTES模型采用振幅闪烁指数（S_4c）和总电子含量变化率指数（ROTI）来估计接收机跟踪噪声的方差，并通过对观测值进行重新加权以提高闪烁环境下PPP定位精度。利用2023年2月1日至2023年2月28日的CHAIN网跟踪站GPS数据进行单频仿动态PPP试验验证，结果表明，HL_RTES模型与RTES模型性能相当，都可以改进闪烁环境下PPP的定位精度；与高度角随机（EAS）模型相比，基于HL_RTES模型的PPP在水平、高程和3D方向的月平均RMS改善率分别为33.3%、42.8%和38.3%。此外，利用2023年2月15日IGS跟踪站INVK、KIRU、SCOR和URAL站数据进行试验验证发现，HL_RTES模型可以有效削弱高纬闪烁对PPP定位影响；相比于EAS模型，基于HL_RTES模型的4个站点PPP的3D RMS改善率分别为57.2%、32.9%、43.8%和31.4%。

摄影测量学与遥感

知识图谱约束深度网络的高分辨率遥感影像场景分类

李彦胜, 吴敏郎, 张永军

2024, 53(4): 677-688. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230125

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得益于深度网络理论与方法的快速发展，深度网络逐渐成为遥感影像场景分类任务的主流技术。然而，现有基于深度网络的遥感影像场景分类方法高度依赖大量人工标记的训练样本，且无法有效融合利用遥感领域丰富的先验知识。为了提升领域知识利用率同时降低标记样本依赖，本文提出了一种知识图谱引导深度网络学习的高分辨率遥感影像场景分类方法。首先，构建了一个包括领域内多种来源知识的土地覆盖概念知识图谱来更灵活便捷地应用领域先验知识。然后，通过知识图谱表示学习方法将土地覆盖概念知识图谱中的遥感场景语义类别表达为语义向量，形成遥感场景类别语义基准。在知识引导学习阶段，通过施加场景类别语义向量与深度网络浅层视觉特征向量的跨模态对齐约束引导深度网络的浅层部分更有效地学习不同类别遥感影像场景的共享特征，在深度网络深层部分则仍然通过场景类别标签引导学习不同遥感场景的判别特征。在测试阶段，完成优化的深度网络模型可以在不依赖任何先验知识的情况下完成高精度遥感影像场景分类。在目前公开的最大的遥感影像场景分类数据集上的试验结果表明，本文提出的知识引导学习方法相比现有方法在10%、30%、50%等不同训练样本比率下均可以获得最佳分类性能。在10%这一比率条件下，本文提出的知识引导学习方法相比基线深度网络在总体精度指标（OA）上能够得到5.11%的提升。

基于模型定义的光学遥感卫星星上处理系统设计

刘薇, 刘松林, 郭子博, 刘凯, 张荔哲

2024, 53(4): 689-699. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220658

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本文提出了一种基于模型定义的光学遥感卫星星上处理系统设计方法，构建了“硬件资源-算子模块-通用处理核-典型应用”的星上处理任务行为模型范式。在硬件层面，采用星上异构嵌入式计算平台，将多处理器一体化设计，通过标准化高速数据互连，完成高速信号传输和数据处理；通过网络拓扑实现良好的扩展性，支持设备规模及数据处理复杂性的变化；在软件层面，针对星上智能处理任务中频繁数据读写操作、大量重复计算操作、卷积神经网络的通用计算与加速等需求，设计了星上平台指令集、星上算法通用算子和星上智能网络组件组成的可配置算子模块，并基于该模块可快速实现特定算法的硬件IP核。经仿真试验验证，本文方法可根据卫星平台和星上处理任务需求，按需适配最佳软硬件解决方案，并有效提高了计算资源利用率；提出的结合云检测的实时流水压缩编码方案，显著提升了压缩性能；设计的轻量化目标检测识别方法，计算资源效率达到91.5%；以高分一号、高分七号原始数据率为例进行分析，相比常规方案整体计算资源利用率分别提高了16.51%、17.77%。实现了星上处理系统研制过程模型化、工作模式可定义、逻辑资源共享化，是适应卫星小型化、快速部署的一种合理优化选择。

基于高分辨率遥感影像深度特征的城市非渗透表面集成学习提取

李雪涛, 王盼成, 曾永年

2024, 53(4): 700-711. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220389

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城市非渗透表面信息的有效提取是高分辨率遥感应用研究的热点问题。针对目前城市非渗透表面信息提取中存在的问题，结合深度学习与集成学习的优势，提出了基于高分辨率遥感影像深度特征的城市非渗透表面集成学习方法。以高分二号多光谱数据为试验数据，以非渗透表面密集程度不同的城市区域为试验区，基于U-Net深度网络提取的高分辨率影像的深层次特征，采用Stacking机制的集成学习机提取城市非渗透表面信息。试验结果表明，基于深度特征的集成学习方法在城市非渗透表面信息提取中获得了较高的精度。在城市非渗透表面密集程度不同的试验区，总体精度不低于91.66%，Kappa系数不低于0.83；错分误差为7.83%~9.39%，漏分误差为7.22%~14.88%。相对于基于浅层光谱信息的集成学习、随机森林、支持向量机，总体精度、Kappa系数有显著提高，错分与漏分误差显著降低。说明深度特征信息能有效提高集成学习提取非渗透表面提取的用户精度与制图精度；相对于U-Net、SegNet深度学习网络，在稀疏、中等密集、密集、复杂4类非渗透表面试验区，有效提高了总体精度、Kappa系数，漏分、错分误差显著的减少。说明基于深度特征的集成学习能有效改善与提高非渗透表面提取的用户精度与制图精度。总体上，基于深度特征的高分辨率非渗透表面集成学习方法能获得较高的城市非渗透表面信息提取精度，在城市土地利用/覆盖分类中具有良好的应用前景。

通道剪枝与知识蒸馏相结合的轻量化SAR目标检测

黄启灏, 靳国旺, 熊新, 王丽美, 李佳豪

2024, 53(4): 712-723. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220605

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轻量化SAR目标检测方法对快速检测SAR影像中的地物目标具有重要意义。针对轻量化检测方法精度不高的问题，设计了一种通道剪枝与知识蒸馏相结合的轻量化SAR目标检测方法。该方法通过对复杂网络中批归一化层的缩放因子γ进行稀疏化训练，判别对应特征通道的重要程度，进而裁剪次要通道，并在微调训练后将其作为教师网络，构造知识蒸馏框架指导轻量模型训练，提高轻量模型的检测精度。采用YOLOv5-6.1算法搭建了检测框架，并在重组的MSAR和SSDD多类目标数据集上进行了训练和检测试验，结果表明该方法能够在保持模型体积仅3.73 MB的轻量化条件下，提升SAR目标检测精度，验证了本文方法的有效性。

地图学与地理信息

基于图结构的空间同位模式挖掘

王靖涵, 艾廷华, 吴昊, 徐海江, 栗广岳

2024, 53(4): 724-735. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230012

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空间同位模式反映了不同地理要素分布的依存关系，是地理学第一定律的体现，也符合空间大数据分析重在揭示事物关联特征的目标。空间同位模式挖掘需要顾及空间分布耦合机制，探测空间邻近关系及基于支持度等指标分析高频共生模式。现有方法多在判定邻近关系的同时搜索共生模式，导致在挖掘高阶共生模式时需要实时修正几何邻近关系，在复杂系统下丧失计算过程的灵活性。考虑到图数据蕴含的拓扑连接信息与空间同位模式相契合，本文提出一种基于图结构的空间同位模式挖掘方法。该方法一步完成几何上的邻近关系探测，然后在图数据库中通过子图搜索完成逻辑上的同位模式判别。首先，基于Delaunay三角网构建自适应邻接图，利用自适应邻接过滤器删除无效连接。然后，通过候选子图的不断连接、剪枝、生长，逐步从N元递推获取N＋1元候选同位模式。最后，通过计算支持度指标并与预定义阈值比较以确定空间同位模式。本文基于不断生长迭代的图遍历思想提升了空间同位模式挖掘面向更复杂的空间场景的普适性。试验表明本文方法具备高效的挖掘能力，相较传统算法，在多元空间同位模式的挖掘任务中效果更优。

基于图顶点深度聚类的建筑物合并方法

陈占龙, 鲁谢春, 徐永洋

2024, 53(4): 736-749. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230316

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建筑物要素合并是大比例尺地图缩编过程中实现空间结构简化的重要手段。基于综合规则的合并方法难以同时顾及要素形态、分布等诸多特征，受预设算法参数影响大，综合过程缺乏灵活性。针对这一问题，本文提出了一种基于图顶点深度聚类网络的建筑物合并模型，利用Delaunay三角网构建建筑物群组表征图模型，结合自编码器与图卷积网络学习剖分三角形的几何形态、空间分布特征，采用自监督学习方式实现三角形的聚类与分类（保留、删除），最终在不依赖样本条件下实现建筑物要素端到端智能化合并。试验表明，该方法对预设合并参数依赖低，能同时顾及建筑物要素的形态与分布特征。合并过程具有一定灵活性，合并结果能较好满足地图可视化要求。

基于深度学习的城市PM2.5浓度时空分布预测及不确定性评估

刘慧敏, 张陈为, 谌恺祺, 邓敏, 彭翀

2024, 53(4): 750-760. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230071

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城市PM2.5浓度的时空分布预测旨在基于有限观测样本实现研究区域内PM2.5分布的全范围感知。理想的预测模型需同时保证结果的高精度与高可靠性。然而，现有研究大多以提升精度为唯一目的，忽视了由于数据质量与模型结构的各异所导致预测结果的不确定性，这极大限制了高精度预测结果的可靠性与可用潜力，从而难以有效辅助空气污染治理等实际应用。为此，本文提出一种耦合不确定性评估的PM2.5浓度时空分布预测模型。通过构建以图卷积和循环网络为主的预测模块，实现PM2.5浓度的高精度预测；同时，基于对抗学习策略与变分自编码思想构建不确定性量化模块，同步揭示预测结果的不确定性水平。深圳市实际数据实证表明，本文方法能有效兼顾PM2.5浓度预测结果的精度与可靠性，能为包括监测站点布局选址在内的环境治理工作提供科学决策支持。

结合SAM大模型和数学形态学的历史地图水系信息提取方法

赵飞, 李兆正, 甘泉, 高祖瑜, 王湛初, 杜清运, 王振声, 沈洋, 潘威

2024, 53(4): 761-772. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230308

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历史地图记载着丰富的历史地理信息，能够帮助了解历史规律，为当代发展提供借鉴。不同于现代地图、遥感影像等数据，历史地图保存时间久，存在留存数量少、图像精度低等问题，地图符号也与现代有所差异，因此信息难以被高效提取。针对该问题，本文以历史地图《宁夏省境黄河沿岸沟渠水道地形图》为试验数据，提出一种智能化历史地图水系信息提取方法。首先，结合符号句法，运用聚类与数学形态学方法构建数据集；然后，改进通用大模型（SAM）结构并进行迁移学习优化权重；最后，借助改进SAM自动提取历史地图水系信息。将试验结果与其他模型作对比，显示本文方法提取结果边界清晰，轮廓完整，准确率、精度等指标均为最高。同时，将提取结果与该区域水系现状作对比，发现历史上的河流沟渠如今大多改道、偏移或消失，湖泊面积大大减小。本文方法基于SAM通用大模型进行改进，验证了大模型在地图领域的可用性，为地图信息提取提供了思路。

博士论文摘要

时间依赖的道路网络模型及其应用

李秀全

2024, 53(4): 773-773. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230086

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智能手机IMU/地磁/Wi-Fi FTM融合定位问题研究

孙猛

2024, 53(4): 774-774. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230090

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