测绘学报

当期目录

2024年第53卷第8期刊出日期：2024-09-25

上一期

时空大数据的地理认知专栏

大数据的6种地理学应用范式

邬伦, 侯远樵, 刘瑜

2024, 53(8): 1465-1479. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230199

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随着大数据时代的来临，多源大数据正在兴起，数据驱动研究范式与地理学日益融合。基于个体行为的地理空间大数据可提供对海量个体行为模式的观察，从而实现“由人及地”的社会感知，支持城市管理、交通、公共卫生等不同应用。本文从应用角度，以地理空间大数据为重点，梳理其支持的6种应用范式，按照层次从低到高依次为描述时空分布、识别异常对象、发现普适规律、揭示关联关系、预测未来趋势及优化空间决策。其中，第1个方向是对地理现象和地理要素时空特征的简单刻画；第2~4个方向则注重探寻时空分布特征背后的规律和机理；最后两项，则是在决策层面提供支持。继而，本文指出大数据应用中数据获取、分析方法和应用目标3方面的问题。

土地利用碳收支精细化核算与时空特征分析

李佳, 焦利民

2024, 53(8): 1480-1492. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230324

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探索精细化的土地利用碳收支核算方法，分析当前低碳国土空间格局状况，对于推动土地低碳利用并助力实现“双碳”目标具有重要现实意义。本文基于地理大数据精细化核算了2008—2020年中国土地利用碳收支，并对其时空趋势特征进行分析。研究结论如下：①从时序上看，土地利用碳排放逐年上升，碳汇量年度变化较小；其中，建设用地是土地利用最大的碳源；农业用地已实现碳达峰；生态用地碳汇量目前仅能抵消7%左右的碳排放；土壤碳库多数年份表现为净碳损失。②从空间上看，空间集聚特征明显，锁定效应较强；碳排放总量方面，建设用地碳排放高值城市多以资源型、经济发达城市为主；农业用地碳排放高值区主要分布在粮食主产区；生态用地高碳汇区主要分布在“胡焕庸线”两侧及东南地区；土壤碳库碳损失量整体上东部较高，西部较低；③基于土地利用分析城市碳达峰状态，结果表明碳达峰在任何类型城市都有可能实现，主动达峰、被动达峰、平台期、未达峰城市数量分别占比10%、5%、31%及54%，城市层面的碳达峰压力仍然巨大。未来可以基于地理大数据，推动土地资源的精细化管理，针对不同地区、不同用地类型碳收支情况制定低碳土地利用转型策略，助力实现低碳国土空间优化与碳中和。

时空异常探测：从数据驱动到知识驱动的内涵转变与实现路径

石岩, 王达, 邓敏, 杨学习

2024, 53(8): 1493-1504. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230341

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时空异常探测是地理空间数据挖掘的核心技术之一，可为深层揭示地理过程演化机理提供关键突破口。在大数据与人工智能技术的推动下，从数据驱动向知识驱动转变是地理大数据时空异常智能探测的发展趋势。本文系统梳理了时空异常探测研究的发展历程与主流研究思路，剖析了数据、信息与知识间的辩证关系，并从“地理变量、空间基底、时空关系、知识类型”四位一体的视角构建了时空知识的统一描述框架。进而，结合案例阐述了时空知识与时空异常的“双向驱动”内涵，提出了“时空知识关联建模→时空异常智能识别→时空知识动态更新”的时空异常智能探测实现路径，支撑时空异常可靠探测与时空知识可信服务。

大地测量与导航

DQM2022系列超高阶地球重力场模型构建及其精度评估

王云鹏, 刘晓刚, 李琦, 李端, 方柳

2024, 53(8): 1505-1516. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230530

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本文基于椭球谐分析，提出了超高阶地球重力场模型构建的局部积分改进迭代法和全球积分改进迭代法，解决了传统的局部积分改进法存在的局限性，有效提高了改进模型在中国地区的适用精度。选择EGM2008、EIGEN-6C4地球重力场模型作为初始模型，利用中国及周边地区最新的5'×5'实测格网平均重力异常数据，构建了DQM2022系列超高阶地球重力场模型，其完全阶次均为2190。采用地面实测重力异常、GNSS/水准、天文大地垂线偏差等数据对改进模型进行精度评估。结果显示：①相对于初始模型，改进模型表示中国地区重力场的精度显著提高，重力异常精度提高了2.4~2.8 mGal，高程异常精度提高了1.0~2.4 cm，垂线偏差精度提高了0.07″~0.15″;②在表示中国地区重力场时，基于EIGEN-6C4初始模型构建的改进模型精度最高，高程异常精度约为10.6 cm，垂线偏差精度约为2.1″。

移去-恢复法在基于重力异常的海底地形解析迭代算法中的应用

安邦, 于瑶瑶, 徐焕, 于锦海, 田彧玮

2024, 53(8): 1517-1530. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230558

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高精度的海底地形图对于地球科学研究有着重要意义，由于直接的海深测量难以进行高密度全球覆盖，因此利用重力数据预测海底地形成为非常有效的方法。当前重力预测海底地形的方法有频率导纳法、重力地质法、解析迭代法等，但都存在一定的问题。本文针对解析迭代算法中难以处理的远区地形和深部密度异常的低频影响，应用移去-恢复方法对这些低频影响进行剔除。结合现有海深模型，通过仿真试验，讨论了分离低频影响的方法与相应的精度，结论如下：对于在移去-恢复方法中使用的初始海深模型，在海面上剔除掉重力异常的低频影响后，反演解算得到的海深结果均较初始海深模型的精度有所提高，验证了移去-恢复方法在利用重力异常数据反演海底地形的有效性。本文选取了中国南海12.87°N—13.87°N,113.65°E—114.65°E区域，利用移去-恢复方法解算了其下方的海底地形，将解算结果与NGDC的实测海深数据进行比较，预测结果的均方根误差为90.3 m，相对误差可达2.11%。这为利用高精度重力数据，通过解析迭代算法改善船测稀疏区域的海深数据提供了可能。

基于ico_HEALPix网格的超高阶地球重力场建模方法

张展鹏, 李新星, 刘长建, 范昊鹏, 裴宪勇

2024, 53(8): 1531-1539. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230151

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本文针对传统地理网格数据剖分的重力场模型构建在高纬度区域出现数据冗余的问题，将分层等积等纬度像素化（HEALPix）网格结构引入地球重力场解算中，提出了利用二十面体HEALPix（ico_HEALPix）网格的超高阶地球重力场建模方法，实现了全球3600阶次球谐位系数的高效构建，同时针对ico_HEALPix网格在球谐分析过程中法矩阵不是严格块对角化结构的问题，设计了迭代算法，有效提高模型构建的精度。试验表明，ico_HEALPix网格数据在数据量小于地理网格500万的前提下，通过迭代方法构建的全球地球重力场模型精度可达到优于地理网格的效果，球谐位系数误差阶RMS提升1~2个数量级，还解决了地理网格南北极点畸变和数据冗余的问题，提高了网格的数据利用率。

航空重力梯度地形改正

黄佳喜, 边少锋, 纪兵

2024, 53(8): 1540-1551. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230342

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地形改正是航空重力梯度数据处理的重要环节，其改正精度不仅取决于地形精度和分辨率，还与改正模型有关。本文基于棱柱积分公式研究了地形精度和分辨率、观测点高程误差对地形改正的影响，导出了一种量化评估模型。为了在不降低改正精度的前提下提高计算效率，设计了一种基于CUDA的棱柱积分并行算法，在GPU端实现了地形改正分量的快速计算。分别在地形起伏平缓和剧烈区域进行模型验证，结果表明，当测量高度大于40 m时，精度优于0.5 m的10 m分辨率地形数据可使地形改正精度优于1 E，验证了本文量化评估模型的有效性。棱柱积分并行算法在普通GPU显卡上实现了15倍以上的效率提升，在NVIDIA TiTan V专业计算显卡上效率提升了150倍以上，完全能够满足大范围高精度地形改正应用需求。本文的量化评估模型和并行算法可为航空重力梯度测量任务设计和数据处理提供参考。

基于非负约束的重力向下延拓BTTB-MRNSD方法

刘天佑, 曾小牛, 李夕海

2024, 53(8): 1552-1563. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230161

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向下延拓作为处理与解释重力数据的一项重要技术，因其计算的不适定性而备受研究人员的关注。空间域延拓方法一般延拓精度较高，但通常计算复杂度较大。本文首先根据重力异常数据的特点，借鉴图像复原问题的处理思路，提出了一种重力向下延拓等效数学模型。然后，基于系数矩阵的块-托普利茨-托普利茨-块（BTTB）结构特点，本文提出了一种具有非负约束的空间-波数混合域下延迭代方法。该方法克服了空间域延拓计算复杂度大的问题，计算效率较高。基于理论重力模型和实测异常数据的对比试验表明，本文提出的重力下延方法具有相对较高的下延精度和稳定性，且收敛性较好。

一种基于GWO-BP神经网络的RSSI测距算法

林贻若, 余科根, 朱飞洋, 布金伟

2024, 53(8): 1564-1573. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220693

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近些年来，基于接收信号强度指示（RSSI）测距的研究受到了广泛的关注，特别是在物联网和室内定位领域。精准的距离估计是基于测距方法实现高精度定位的基础，但由于存在测量噪声和多路径效应的影响，RSSI信号具有很强的波动性，从而导致RSSI与空间真实物理距离之间的映射关系具有不均匀的特点。为了增强RSSI与真实物理距离之间的映射关系，提高RSSI测距的精度，本文基于反向传播（BP）神经网络和灰狼优化（GWO）算法，提出了一种基于GWO-BP神经网络的RSSI测距算法。GWO算法相比于粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）、差分演化（DE）、进化编程（EP）、进化策略（ES）具有更快收敛速度和更强稳定性的特点。此外，本文通过开发的手机软件采集实测数据，通过在两个不同的环境内进行试验。结果表明，基于路径损耗模型（PLM）测距的均方根误差（RMSE）分别为2.218、2.059 m，传统BP神经网络测距算法的RMSE分别为1.541、1.551 m，基于GA算法优化BP神经网络测距算法的RMSE分别为1.269、1.201 m，本文提出的GWO-BP神经网络测距算法的RMSE分别为1.054、0.833 m；结果表明本文算法测距精度更高，稳健性更好。

偏振滤光增强白昼测星信噪比效能分析

勾万祥, 李崇辉, 詹银虎, 杨原, 郑勇

2024, 53(8): 1574-1585. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230416

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目前的天文大地测量只能在夜间可见光波段观测恒星等自然天体实现定位定向，尚未实现全天时测量，因此研究白昼测星技术具有重要的意义。为增强白昼测星信噪比，本文通过构建偏振滤光信噪比增强模型，分析了采用偏振滤光方法的测星信噪比增强效能。首先，分析了大气偏振态的表征模型，并以瑞利散射模型为基础构建了偏振滤光模型；然后，推导了白昼测星信噪比增强模型，并对信噪比增强效能及影响因素进行了分析；最后，搭建室外试验平台，验证了偏振滤光增强白昼测星实际效能。试验结果表明，在900~1700 nm的近红外波段，基于瑞利散射模型构建的滤光模型准确度较好，其中77%的点位偏振角误差小于5°,100%的点位偏振角误差优于12°，可满足实用偏振滤光模型的精度需求；通过对Arcturus、Kochab等6颗恒星观测表明，不同观测方位恒星信噪比可提升22%~109%，与信噪比增强模型基本一致；在全天域采用偏振滤光方法进行白昼测星具有重要应用价值，当全天域最大偏振度为0.65时，偏振度均值可达0.34，对应测星信噪比可提升约51.5%。

摄影测量与遥感

多尺度特征融合与空间优化的弱监督高分遥感建筑变化检测

鄢薪, 慎利, 潘俊杰, 戴延帅, 王继成, 郑晓莉, 李志林

2024, 53(8): 1586-1597. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230118

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针对建筑物变化检测中深度学习方法严重依赖大量高成本高难度的像素级标注样本进行模型训练的问题，本文提出一种基于图像级标注样本的高分辨率遥感建筑物弱监督变化检测方法MDF-LSR-Net。该方法首先提取双时相多尺度差异特征，并对多尺度差异特征进行渐进式融合，利用充分融合后的多层次多尺度差异特征来生成变化热力图；然后，利用低层融合差异特征的局部空间相似性来优化初始的变化热力图，进一步增强热力图中变化区域的完整性和准确性；最后，基于高质量的变化热力图训练最终的变化检测模型。在公开的建筑物变化检测数据集WHU和LEVIR上的多组试验结果表明，本文方法能够获取更加完整且准确的变化热力图，从而使得基于此训练的变化检测模型也取得更高的检测精度，其中最终的变化检测模型在WHU数据集上的IOU和F₁值分别可达65%和79%以上。

基于L₁范数混合主动轮廓的河流SAR图像分割

邢一波, 韩斌, 鲍秉坤

2024, 53(8): 1598-1609. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20220690

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为解决现有主动轮廓模型难以准确分割河流SAR图像的问题，提出一种基于L₁范数的混合主动轮廓模型。首先，计算轮廓曲线内外区域像素灰度的中值作为区域拟合中心，以抑制SAR图像中干扰区域对其准确性的影响；然后，利用L₁范数构建新的能量约束项并在模型能量泛函中引入边缘指示函数，进一步提升模型的分割性能；最后，将基于L₁范数的中值和均值能量约束项结合起来并添加额外的区域拟合中心约束项，以提高模型的整体稳定性。针对实际河流SAR图像进行分割试验，结果表明，与现有分割方法相比，本文模型能更准确、稳定地分割河流SAR图像。

面向对象高分影像归纳式图神经网络分类法

谢志伟, 翟帅智, 张丰源, 陈旻, 孙立双

2024, 53(8): 1610-1623. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230224

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传统面向对象分类多采用遥感影像的光谱特征，忽略了影像对象之间的空间特征。本文提出了一种采用改进归纳式图神经网络的高分遥感影像面向对象分类方法，实现了光谱-空间复合节点相似度的融合系数自适应调节，以及邻域节点采样最佳数量的自动确定。首先，改进KNN图构建方法，采用标准差信息量评价法确定用于构建光谱特征和空间特征的复合节点相似度的融合系数；然后，利用反馈曲线法确定最佳的采样邻域节点数量，使用GraphSAGE节点嵌入完成特征表达；最后，依托Softmax函数预测节点类别。以GID和BDCI2017数据集为试验数据，本文的构图方法相较于改进前的构图方法在分类精度上有所提升。本文分类方法的平均Kappa系数和总体精度分别优于CART分类树算法、GCN算法、GAT算法、LANet算法、CCTNet算法和SLCNet算法0.31、0.14、0.13、0.12、0.08、0.02和42.31%、7.4%、6.73%、8.69%、6.03%、1.52%，并且在植被和建设用地提取上具有较好的稳健性。本文方法为高分遥感影像土地覆盖分类提供了有效的工具。

融合图卷积与多尺度特征的接触网点云语义分割

徐涛, 杨元维, 高贤君, 王志威, 潘越, 李少华, 许磊, 王艳军, 刘波, 余静, 吴凤敏, 孙浩宇

2024, 53(8): 1624-1633. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230198

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准确的接触网语义分割结果对于接触网组件提取和几何参数检测具有重要的意义。实际上，接触网场景复杂，部件之间的尺寸差异较大，并且存在着较多语义信息接近且相连的部件，导致现有的深度学习方法难以高精度地完成接触网点云语义分割任务。基于上述问题，本文提出一种基于图卷积和多尺度特征的神经网络GDM-Net。该网络包含基于图的局部特征提取器，增强了对接触网点云局部特征提取；双重通道注意力模块，同时兼顾了接触网点云的全局和显著特征的提取；多尺度特征融合的细化模块，通过提取并融合接触网的多尺度信息，提升了分割精度。受益于上述几个模块，该网络提升了对于接触网部件交界处的点云分割能力。基于接触网数据集对该方法进行定性和定量的验证分析，GDM-Net相较于5种其他的点云深度学习方法，精度最高，OA、mIoU和F₁值这3个精度指标分别可以达到96.73%,91.06%和95.28%。定性比较表示，本文提出的网络可以有效减少部件连接部分的错分问题，提高接触网部件分割的完整性。

地图学与地理信息

一种曲线数据压缩的自编码器神经网络方法

刘鹏程, 马宏然, 周洋, 邵子芹

2024, 53(8): 1634-1643. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230580

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矢量空间数据的压缩是减少存储空间及节省网络传输带宽最直接有效的途径。本文利用自编码器神经网络构建了一种面向矢量曲线数据的压缩和解压模型。该模型针对不同规模和复杂度的曲线数据，首先进行分段和重采样处理进而规范化输入向量，然后通过优化自编码器结构和调整损失函数实现了高精度的压缩解码模块，最后通过弧段数据的坐标闭合差分配确保了数据的稳定性。对山西、湖南、江西3省的1∶100万县级弧段进行了压缩和还原试验，分析发现：数据还原精度随压缩率变小而变小，当压缩率小于35%后，数据还原精度呈波动趋势，25%为满足精度要求的适宜压缩率。比较傅里叶级数及贝塞尔曲线拟合方法发现本文模型压缩精度和处理速度在一定的压缩率范围内存在优势，同时该模型说明了深度学习在提取空间要素几何特征方面有一定的潜力。

面向地理流的时空交叉K函数方法

周梦杰, 阳孟杰, 陈慧颖, 田雨萌, 万义良, 夏吉喆

2024, 53(8): 1644-1655. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230258

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地理流表示地理对象在不同地理位置之间有意义的交互或移动。挖掘地理流时空关联模式，对于揭示地理流之间的时空依赖性和异质性，理解地理流的发生机制和时空交互作用具有重要意义。目前，地理流空间关联分析方法日益增多，但鲜有研究考虑地理流的时空耦合特征并关注时间效应对探测模式的影响，准确捕捉地理流之间依赖关系的时空演变趋势仍是当前领域的难点问题。因此，本文扩展点模式时空交叉K函数，提出了地理流的时空交叉K函数，该函数以地理流整体为研究对象，用于探测两类地理流事件之间的时空关联模式。全局时空交叉K函数可探测研究区域中整体地理流关联模式，而局部时空交叉K函数可以识别不遵循全局趋势的在局部尺度上的时空关联情况。本文采用地理流时空交叉K函数的方法对厦门岛巡游车和网约车流数据进行了时空关联分析，揭示了两类车辆流的全局和局部时空竞争格局。全局结果表明，两类车辆呈排斥模式，说明在厦门岛整体上两类车辆之间并未出现激烈的正面竞争；而局部结果显示，在早、午、晚高峰期，巡游车流和网约车流在某些局部区域仍存在竞争，且主要分布在居民区—产业园、居民区—机场、火车站—商圈、商圈—旅游景点等区域之间。

博士论文摘要

基于复杂度的多尺度影像地图制图设计优化

彭倩

2024, 53(8): 1656-1656. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230164

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基于图过程神经网络的城市道路拥堵时空预测

王建龙

2024, 53(8): 1657-1657. doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230167

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