测绘学报

当期目录

2025年第54卷第8期刊出日期：2025-09-16

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综述

遥感智能变化检测的深度学习方法：演变与发展趋势

张继贤, 顾海燕, 倪欢, 李海涛, 杨懿, 丁少鹏, 隋淞蔓

2025, 54(8): 1347-1370. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240417

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多模态遥感对地观测和深度学习技术的快速发展，拓展了遥感变化检测的数据维度和方法维度，为更加自动化、精细化和智能化的变化检测奠定了基础。本文聚焦深度学习的变化检测，面向变化特征表达和网络学习策略两个基本科学问题，详细梳理了变化检测研究的演变过程。变化特征表达层面，呈现4个方面的研究趋势，即局部、全局到时空联合特征表达，单一模态到多模态特征表达，轻量级模型到大模型特征表达，以及二值到多类别语义特征表达；网络学习层面，呈现全监督、弱/半监督到无监督变化检测的发展趋势。在此基础上，探讨了当前基于深度学习的变化检测所面临的挑战，并结合当前人工智能技术的发展趋势，指出了图文融合、生成式、人机协同模式3个发展方向，以期为理论方法及应用研究提供方向及思路，助力提升遥感变化检测的智能化能力与应用水平。

叙事地图学的概念框架构建

苏世亮, 向娟, 杜清运, 李霖, 李千千, 王令琦, 张江玥, 亢孟军, 翁敏

2025, 54(8): 1371-1388. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250107

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地图作为全人类的“普遍语言”和全球话语活动的“通用文本”，构成了主体自我表达、社会互动和国际交往的重要途径。近年来，叙事地图学成为国际地图学研究的热点和前沿问题之一。然而，学术界尚未针对叙事地图学建立起一个系统、合理的概念框架，导致叙事地图研究缺乏清晰的底层逻辑，难以将“用地图讲好故事”这一基本原理带入不同的实践语境，无法完成从理论到实践的知识生产。针对这一学术空白，本研究首先通过理论演绎的方式，在认识论层面揭示地图样态的“文本”逻辑，在方法论层面剖析地图语言的方法逻辑，在实践论层面解析地图话语的实践逻辑；在此基础上，构建了叙事地图学的概念框架，涵盖叙事维度、叙事逻辑、叙事向度、叙事策略和叙事目标5个基本命题；最后，提出了叙事地图学的研究范式，确立了叙事地图学的概念、本体及方法体系，以期推动叙事地图学从地图学的学术前沿转变为主流范畴。本研究所建立的概念框架和研究范式为叙事地图学的创设与发展提供了理论根基和方向指引，同时也为当代地图学理论创新与发展给予了一定的行动镜鉴。

大地测量学与导航

GNSS/INS组合导航左手对称性等变滤波模型及算法

罗亚荣, 卢文韬, 郭迟, 刘经南

2025, 54(8): 1389-1403. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240473

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当前等变滤波理论主要面向机器人领域的局部观测而构建，无法自然地应用于具有全局观测的惯性基组合导航系统。针对上述问题，本文通过左手对称性构建一个适合全局观测的等变滤波框架，并将其应用于处理包含陀螺零偏和加速度计零偏状态的GNSS/INS组合导航系统。与矩阵李群上的左不变扩展卡尔曼滤波不同，首先，本文利用左手对称性构建等变滤波；其次，利用一个双坐标系群（two-frame group，TFG）推导了顾及零偏状态惯性导航系统上的等变误差动力学矩阵和噪声驱动矩阵；最后，利用一个Cartan-Schouten联络进行协方差平行传输从而完成流形上的曲率修正。试验结果表明：相对于左不变扩展卡尔曼滤波，本文算法在不同大失准角情况下具有较好的瞬态响应，且初始航向角误差为90°时，本文算法平均定位误差降低了36%；同时，组合导航系统在进行曲率修正后有效地提升了滤波稳健性，并且相较于不进行曲率修正的本文算法，其在进行曲率修正后，平均定位误差降低了14%。

改进ABC算法优化BP神经网络的短期钟差预报及其应用

潘雄, 张龙杰, 艾青松, 金丽宏, 蔡茂

2025, 54(8): 1404-1415. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240318

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针对BP神经网络在处理非线性与复杂环境时易陷入局部最优解，且收敛速度较慢的问题，本文提出一种改进的人工蜂群（ABC）算法用于优化反向传播神经网络模型，并将其应用于钟差短期预报中。首先，从增强步长的随机性、提升搜索效率及维持种群多样性出发，引入莱维飞行策略、教与学优化算法及适应度-距离平衡机制，改进ABC算法，有效提高算法的全局搜索能力，避免陷入局部最优解。其次，将改进的ABC算法与BP神经网络相结合，应用于卫星钟差短期预报，并给出相应的计算步骤。然后，选用GFZ提供的高精度卫星钟差产品，从算法效率、稳定性及精度等方面进行单天和多天预报对比分析，验证模型的适用性。最后，验证优化模型的预报结果在PPP中的应用效果。结果表明，改进后的人工蜂群算法能够快速逼近最优解，精度提升明显，与二次多项式（quadratic polynomial，QP）模型、BP和ABC-BP模型相比，平均精度分别提升了56.55%、25.11%和7.07%，且MEO-PHM钟的提升效果优于MEO-Rb钟；改进人工蜂群算法与BP组合模型残差分布更加集中，中位数更接近零，极值更小，在6、12 h的预报中具有较高的准确性和稳定性；使用预报钟差序列进行精密单点定位测试，改进组合模型的结果在E、N、U方向的精度，分别较ABC-BP模型和BP模型提升了42.07%、31.07%，41.79%和45.42%、50.16%、46.18%。

基于Adams和KSG的短弧积分方程快速离散化方法

胡少彬, 陈秋杰, 沈云中, 张兴福

2025, 54(8): 1416-1426. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240361

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短弧积分法是卫星重力反演的一种常用方法，本质是基于边值条件的牛顿运动方程积分解法。鉴于Adams和KSG积分器分别是常用的一重和二重多步法积分器，本文提出了一种联合Adams和KSG的短弧积分公式的离散化方法，给出了积分离散化系数的计算公式，便于短弧积分方程的快速离散化求解。以GRACE-FO卫星仿真计算为例，分别从积分离散化系数计算、位置和速度向量积分运算、球谐系数偏导数求解，以及重力场反演等多个角度，与传统短弧积分法进行对比分析。结果表明：①两种方法求得的离散化系数矩阵特征十分吻合，位置和速度方程离散化系数矩阵差异的均方根（root mean square，RMS）量级分别为10^-9和10^-6，相比于传统方法，本文方法位置和速度方程的离散化系数矩阵求解效率分别提升了约80%和90%；②在相同弧长的情况下，本文方法相应的速度向量积分误差与传统方法相当，然而位置向量积分精度在较长弧段下略高于传统方法；③两种方法求得的位置和速度方程球谐系数偏导数总体上均吻合，由于高价信号能量小，高阶偏导数存在差异；④本文方法重力场反演结果与传统数值积分法精度相当，但解算效率提升了74.4%。

GPS/Galileo/BDS重叠频率多路径误差分析及建模

陈洋溢, 郑凯, 张小红, 吴明魁, 王鹏旭, 付文举, 刘克中

2025, 54(8): 1427-1438. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240316

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多径误差是影响GNSS精密定位的主要未模型化误差之一。当前，单系统多径半天球网格模型（MHM）受卫星轨道重复周期和数据量限制，模型空间覆盖范围有限且建模效率较低。因此，本文联合GPS、Galileo和BDS重叠频率数据构建多系统融合MHM模型，并通过短基线实测数据分析了短时间多径建模的效果。结果表明，三系统重叠频率多径误差具有一致的空间分布特征，利用连续4 d历史数据构建的融合模型，其数据覆盖率（网格内残差数目大于30的网格占总网格的比例）高于单系统10 d数据构建的模型。系统间重叠频率多径模型具有较好的互操作性，采用重叠网格评估方法，系统间模型互改后，多径修正率为30%~45%，而多系统融合模型对GPS、Galileo和BDS的多径修正率分别约为60%、46%和48%。此外，短时间构建的多系统融合多径模型相较于单系统多径模型，基线精度可提升10%~20%，与长时间单系统多径模型修正效果相当；然而，与GPS单系统多径模型相比，修正效果差异并不显著。

海洋测绘

机载激光雷达测深相邻条带拼接分层加密匹配算法

普东东, 柴洪洲, 欧阳永忠, 董超

2025, 54(8): 1439-1451. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240458

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复杂的系统集成误差和海洋环境的高动态性，使得机载激光雷达测深（ALB）相邻条带拼接面临诸多的挑战。已有的方法多基于空间几何特征确定对应关系，缺乏针对对应关系的分析和优化，而潜在的异常对应严重影响了条带拼接的精度，为此本文设计了ALB相邻条带拼接分层加密匹配算法，利用图空间的稳健性和动态优化机制克服潜在的误匹配的影响。首先，计算ALB点云数据的多尺度特征值，筛选出特征值稳定和显著的点作为特征点；其次，基于特征点对相邻条带构建全局图匹配实现二者的粗对齐；然后，在全局匹配的节点邻域内构建加密的局部图模型；最后，采用一对多和双向匹配的动态机制，寻找最佳对匹配关系，移除异常对应点。该算法将ALB相邻条带拼接划分成粗对齐和精配准两个层次，其中粗对齐充分利用了全局图结构的稳定性，精配准采用局部邻域加密图模型的动态优化策略，充分利用局部信息有效增强了对应点的稳健性。试验采用包含不同载体、不同形态的3个区域上的实测点云数据，对比RANSAC-ICP、3D-NDT、MCM算法和基于特征值匹配的算法进行验证，并采用旋转误差、平移误差和总体误差进行精度评估。兼顾精度和效率，试验结果表明本文算法具有明显的优势。

水下基准定位时变声速误差修正方法

赵一杰, 王君婷, 徐天河, 舒建旭, 刘杨范

2025, 54(8): 1452-1463. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240459

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海洋声速时空变化是水下声学导航定位中重要的误差来源。针对水下声速时变误差会严重影响水下基准定位精度的问题，本文提出了基于时变声速误差修正的水下基准标定方法，该方法首先利用基于经验正交函数的部分声速剖面匹配扩展方法将实测声速剖面延拓至海底基准布设深度；然后利用实测声速剖面数据构建基于最小二乘支持向量机的水下时分辨率声速预报模型，并根据试验的基准点标定数据时段预测声速剖面，最终基于预报声速剖面构建水下基准点定位时变声速误差实时修正模型。本文通过中国南海3000 m实测基准标定数据对提出算法进行验证分析，结果表明，以声线跟踪方法的标定结果为真值，相较于单声速剖面的加权平均声速法，本文方法对于测站1，标定的3D精度从0.839 m提高到了0.424 m，提高了49.5%；对于测站2，标定的3D精度从0.928 m提高到了0.19 m，提高了79.5%。因此本文方法能够较好地改正声速时变误差的影响，从而提高海底基准标定精度。

摄影测量学与遥感

基于DnNet的探地雷达地下管线数据降噪方法

王惠琴, 李佳豪, 刘鑫, 何永强, 罗佳, 刘宾灿

2025, 54(8): 1464-1475. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20230508

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噪声的存在会严重影响探地雷达（ground-penetrating radar，GPR）地下管线的智能解译和识别，鉴于此，本文提出一种基于DnNet的探地雷达地下管线数据降噪方法。其中，该算法利用编码器-解码器结构、组归一化和简化的通道注意力机制构造了全新的深度学习降噪网络，实现了探地雷达图像降噪性能的大幅提升。利用深度卷积块改进前馈网络，有效提高了网络对波形边缘信息的恢复能力。同时，也因简化通道注意力机制和前馈网络的改进，大幅度提高了降噪效率。试验结果表明，本文算法有良好的降噪效果。在模拟GPR图像降噪中，相较于字典学习方法、Cycle GAN、DRUNet和DnCNN，当噪声标准差等于50时，本文算法的峰值信噪比分别提升了24.72、24.3、23.54和23.86 dB，结构相似性分别提升了0.545 5、0.424 2、0.140 8和0.375 9。在实际GPR数据降噪中，本文算法相较其他算法能够去除大部分噪声并保留地下管线的波形细节。

自适应参考特征引入与多尺度特征聚合的时空融合算法

方帅, 刘加恩, 张晶

2025, 54(8): 1476-1488. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240457

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时空融合算法旨在生成具有高空间分辨率的稠密时间序列图像，对监测地表精细动态变化具有重要意义。然而，现有时空融合算法在土地覆盖变化区域易受参考图像的误导，同时由小目标构成的异质区域的重建较为困难。为此，本文提出了一种自适应参考特征引入与多尺度特征聚合的时空融合算法。在编码阶段，设计了自适应参考特征引入模块，根据时序粗图像对提供的变化信息及门控结构，实现对参考细图像的自适应引入，既利用参考信息提高预测精度，又抑制参考信息对变化区域的误导；在解码器阶段，设计了多尺度特征聚合策略，为解码器每一层聚合不同尺度的信息，并结合通道注意力机制筛选重要特征信息，提高了异质区域的重建精度；最后，在损失函数中引入焦频损失项，从频域分布的角度，增强生成图像的真实性和关注困难频段的重建，弥补了空谱损失的不足。在LGC、CIA和Wuhan数据集上的试验结果表明，与其他6种算法相比，本文算法具有更好的融合结果。

基于投影转换与道路分割的街景-卫星影像跨视角定位方法

甘文建, 周杨, 胡校飞, 赵璐颖, 黄高爽, 侯铭波

2025, 54(8): 1489-1500. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240254

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地面街景影像与卫星影像之间巨大的视角差异，使得两者之间的匹配极为困难，这给跨视角图像定位的研究与应用带来巨大挑战。针对街景-卫星影像跨视角定位中视角差异造成的定位困难问题，本文提出了一种基于投影转换与道路分割的跨视角定位方法。首先，通过在街景影像与卫星影像之间建立投影关系，实现地面图像视角向卫星图像视角之间的转换，以减小地面图像与卫星图像之间的视角差异。同时，为了更好地学习图像中的视点不变性特征，本文从自监督学习范式出发，利用具有强大零样本泛化能力的视觉基础模型进行道路分割，在训练过程中引入道路先验信息的辅助训练分支，从而在不改变模型架构和模型推理速度的情况下提高模型的性能。结合本文方法后，SAFA、GeoDTR、SAIG、TransGeo 4种跨视角定位方法在CVACT数据集上的平均Recall@1精度提升了0.55个百分点，在CVWU数据集上的平均Recall@1提升了2.84个百分点。试验结果表明本文方法可以与其他模型架构进行有机结合，具有很好的适用性。

地图学与地理信息

空间数据插值的杨赤中滤波与推估法

刘启亮, 阳洁, 毛先成, 刘占坤, 邓敏

2025, 54(8): 1501-1517. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240370

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地学研究普遍面临数据缺失与稀疏分布的问题，空间插值是地学数据分析的核心任务之一。现有基于统计学与几何学的方法在小样本、非平稳空间过程建模方面长期存在缺陷。杨赤中滤波与推估法（简称“杨赤中法”）是一种融合几何与统计思维的空间相关性建模方法，在矿体几何制图等小样本、非平稳空间过程插值应用中具有优势。本文首先完善了杨赤中法解决空间异质环境下空间插值问题仍存在的缺陷，然后重点介绍了杨赤中法近年来的新发展及相对现有方法的优势，最后对未来研究问题进行了展望。杨赤中法可广泛应用于地学现象分布特征分析与演化规律发现。

融合频域特征与地形先验的全球沿海DEM超分辨率重建方法

黄文君, 孙群, 徐青, 范龙, 余岸竹, 张付兵

2025, 54(8): 1518-1531. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20250126

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针对现有数字高程模型（DEM）超分辨率重建方法在模型泛化性能和地形特征感知能力方面的不足，本文提出了一种基于地形因子引导的DEM超分辨率重建方法。首先，基于开源DEM数据GEBCO和ETOPO-1，构建了覆盖全球沿海地区的高低分辨率DEM配对数据集。然后，设计了一种端到端的DEM超分辨率重建模型，该模型通过高低频特征解耦模块有效分离并融合地形高频细节与低频整体特征；引入地形因子引导模块，结合地表切割深度等地形先验知识，显著增强了模型对地形结构的感知能力；并基于同方差不确定性实现动态权重调整，根据不同地形特征的重要性自适应调整损失函数中各项权重，从而提升重建精度和稳定性。与7种代表性超分辨率重建方法的试验对比结果表明，本文方法在RMSE_elevation、MAE_elevation和RMSE_slope指标上均表现出最优性能，能够有效重建细碎山脊、低矮海山等复杂地形细节，验证了本文方法在地形特征重建与精度提升方面的有效性与优越性。

博士论文摘要

基于ICESat-2/ATLAS光子计数LiDAR数据反演森林冠层高度研究

黄佳鹏

2025, 54(8): 1532-1532. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20230567

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GNSS实时卫星钟差估计关键技术研究

谢威

2025, 54(8): 1533-1533. doi:10.11947/j.AGCS.2025.20240009

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