测绘学报

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2026年第55卷第8期刊出日期：2026-09-09

上一期

快报论文

基于多源GNSS-R观测的2026台风“巴威”海面风场及洪涝过程快速监测分析

郭斐, 郭沁雨, 胡国骥, 张小红, 唐琪

2026, 55(8): 1331-1342. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20260305

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近年来，台风及其引发的暴雨及洪涝灾害严重威胁沿海安全，亟须高时空分辨率遥感数据支撑全过程监测。2026年第9号台风“巴威”风力强、影响范围广，并伴随持续强降水，对沿海及内陆地区造成严重影响。星载全球导航卫星反射技术（global navigation satellite systems-reflectometry，GNSS-R）因观测平台数量多、重访周期短、采样密度高等优势，为台风风场连续监测及灾害响应提供了有效途径。本文利用Cyclone GNSS（CYGNSS）、风云三号和天目一号星座多源GNSS-R数据，对台风发展期间海面风场演变特征及其引发的城市内涝进行分析。结果表明，GNSS-R风速可准确跟踪台风路径与强度变化，监测到的最高风速可达80 m/s。在高风速条件下，相较再分析风速数据，能够更有效地恢复风速分布厚尾特征，且基于GNSS-R的洪涝监测结果与降水过程及SMAP参考数据一致。此外，多源GNSS-R联合观测可显著提升覆盖率和采样频次，较单一GNSS-R数据源提高约30%，能够更连续地刻画台风发展过程。本文研究证实多源GNSS-R可支撑“海上风场—陆地灾害”全过程快速监测，为其业务化应用提供了参考。

影像大地测量前沿技术余智慧防灾创新应用

模态重构与特征扰动学习相结合的多模态图像匹配方法

唐腾峰, 刘人源, 刘畅, 赵彦刚, 潘丹, 叶沅鑫

2026, 55(8): 1343-1356. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20250297

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多模态图像匹配是多源遥感对地观测的重要基础工作。由于成像原理、光谱特性和时相等因素的差异，多模态图像间具有显著的几何畸变和非线性辐射差异，导致共性特征表达和匹配困难。现有方法多聚焦于多模态图像在特征空间强制对齐，未充分挖掘跨模态的转换映射关系，且缺乏对复杂匹配场景干扰因素的综合考虑，稳健性受限。为此，本文提出模态重构与特征扰动学习相结合的多模态图像匹配方法。首先，构建跨模态局部共性特征表达模型，通过匹配点与不匹配点的局部区域构造正负样本，实现特征对比学习，并在原始数据辐射差异监督基础上，引入扰动样本增强监督机制，驱动模型学习具备抗干扰的特征表达；然后，设计模态重构解码模块，将一种模态图像的局部特征重构为另一模态的伪图像，通过优化重构图像与原始图像的相关性提供额外监督信号；最后，通过上述多目标训练，模型能够有效提取辐射与几何不变的局部共性特征，进而实现精确的多模态图像匹配。在可见光-红外、可见光-SAR等模态数据集上的试验表明，本文方法能够有效提取抗辐射差异与几何畸变的共性特征，在重投影误差、成功率及曲线下面积等指标上优于当前先进方法，且验证了适用于0°~360°旋转角度差异场景，为多源遥感协同任务提供强稳健性技术支撑。

大地测量学与导航

利用GNSS-PWV估计台风期地面风速的方法及精度验证

何琦敏, 宋康明, 张克非, 胡超, 高笔清

2026, 55(8): 1357-1368. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20260055

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地面风速（wind speed，WS）是评估台风强度及灾害影响的重要参数，但自动气象站分布稀疏，限制了台风期地面风速场的精细监测。基于台风期大气可降水量（precipitable water vapor，PWV）与WS的相关性及风速的时间延续性，本文构建了LPWV-WS、PPWV-WS和PWV-WS3 3种地面风速估计模型。采用2019—2023年日本九州岛地区97个GNSS站的PWV数据、24个自动气象站WS观测数据及ERA5背景风场，对模型性能及应用效果进行验证。结果表明，台风期PWV与WS具有较强相关性，而非台风期相关性较弱。基于台风期样本加权的K折交叉验证结果显示，PWV-WS3模型精度和稳定性最优，其WS的平均绝对误差、均方根误差和标准差分别为0.89、1.25和1.24 m/s，转换得到的风级相应指标分别为0.44、0.71和0.70。以2023年超强台风“卡努”为例，GNSS-PWV加密后的风速场能够更清晰地反映高风速区及其随台风移动的空间演变。研究表明，GNSS-PWV可作为台风期地面风速监测的有效补充，为高时空分辨率风场重建和风灾监测提供技术途径。

CRA40与BDS-3联合反演PWV的精度与适用性分析：以陕西CORS网为例

尹恒毅, 师芸, 王斌, 惠哲, 刘畅, 余昊, 宋晓辉, 魏序良

2026, 55(8): 1369-1381. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20250495

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随着BDS-3的全球部署，GNSS技术在PWV反演中的应用得到了广泛关注。然而，国内许多省级CORS网因缺乏实测气象数据，限制了PWV反演的精度。传统方法通常利用ERA5获取气象参数，但受限于其在我国区域观测资料的稀疏性与局地适用性。相比之下，CRA40作为大气再分析数据集，凭借其在国内气象监测中数据与算法的优势，展现出更优的大气背景场重构能力。本文以陕西地区CORS网为例，探讨了在缺乏实测数据的情况下，融合BDS-3和CRA40反演PWV的可行性。利用BDS-3解算的ZTD，分别联合ERA5、CRA40及NCEP2反演PWV，并以实测数据为参考进行对比分析。结果表明，在陕西地区BDS-3联合CRA40的反演效果优于ERA5和NCEP2，BIAS、MAE和RMSE分别为－0.24、1.35和1.66 mm。进一步采用Moran's I对RMSE进行时空自相关分析，验证了该方案在陕西地区复杂地形条件下仍具有良好的适应性。最后证明，该方案在全国尺度上具有高精度与强稳健性，但在复杂地形区域的反演精度仍有进一步提升的空间。本文为缺乏实测气象数据的CORS网提供了一种高精度PWV估算方案。

摄影测量学与遥感

倾斜摄影三维Mesh模型无参考逐面片缺陷检测与质量评估方法

汤圣君, 李寒雨, 王伟玺, 谢林甫, 李晓明, 郭仁忠

2026, 55(8): 1382-1399. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20250517

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面向“实景三维中国”建设对海量倾斜摄影模型质量控制的迫切需求，针对现有全参考评估方法依赖昂贵真值数据、传统无参考方法缺乏逐面片精细化检测能力等瓶颈问题，本文提出一种基于内在一致性与图注意力网络的倾斜摄影三维Mesh模型无参考逐面片缺陷检测与质量评估方法。该方法突破了传统全参考评估对外部真值的依赖，以预测缺陷面片与面片级真值之间的一致性为主要评价对象，从倾斜摄影成像机理与几何拓扑约束出发，构建了包含光度一致性、多视几何结构、三角形可见性、局部点云密度、法向量一致性、三角形形状等多模态特征的先验指标体系；进而将三维网格建模为图结构，利用图注意力机制聚合邻域上下文信息，实现对局部网格质量的自适应推理。本文选取3组具有不同地物特征的典型区域数据进行质量评估精度分析，并基于大范围的倾斜摄影Mesh模型进行了泛化性与效率测试及分析。试验结果表明，本文方法能够有效识别几何噪点、几何变形拉伸、模型不全等典型缺陷，在不同类型的场景下可实现71%~78%的缺陷检测精度，80%以上的召回率。在百万级面片情况下，本文方法训练与推理时间在分钟级。同时试验结果显示该模型在未经测试的场景中依然可以实现高质量的质量检测，且论证了经过多级降采样后模型依然可以保持较高的检测精度并有效提升检测效率。该研究将为解决大规模三维网格数据的自动化质检与微观缺陷定位提供有效的技术途径，也将为我国实景三维模型的全量质量评估提供重要的解决方案。

融合视觉大模型与图神经网络的举证照片土地利用分类方法

王建梅, 段瑜, 张绍明, 李炘妍

2026, 55(8): 1400-1413. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20260730

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国土调查“互联网+举证”模式下，基于举证照片的土地利用类别审核高度依赖人工目视判读，存在效率低、主观性强等问题。土地利用类别由承载功能及空间组织模式决定，不同类别举证照片常呈现相似视觉表征，仅依赖视觉特征的方法难以实现精细化分类。为此，本文提出一种融合视觉大模型与图神经网络的举证照片土地利用分类方法。该方法利用视觉大模型提取地物实例级语义特征，通过多视角照片三维重建将跨视角实例映射至统一空间坐标系，构建融合语义信息与三维空间关系的图结构以实现图斑级信息联合表征，进而利用图神经网络完成土地利用分类。为验证方法有效性，本文构建了源自国土变更核查真实业务的建设用地精细类别举证照片数据集。试验结果表明，相较于性能最优的特征级融合ResNet-50基线模型，本文方法总体精度提高了9.87个百分点，宏平均F₁值提升了11.46个百分点，其中零售商业用地F₁值由25.84%提升至61.41%。

多尺度超体素特征聚合网络的三维点云语义分割

陈西江, 曾敏坤, 宣伟, 邹进贵, 花向红

2026, 55(8): 1414-1424. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20260064

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现有的点云Transformer模块将空间邻近性等同于语义相似性。虽然这种假设在连续表面上有效，但在物理边界处，空间相邻的点往往属于不同的对象，导致模型面临边界特征模糊的挑战。这一缺陷源于标准KNN分组的局限性。为了更好地提取点云的语义信息，本文提出了一种多尺度超体素特征聚合网络（MS-SFA-Net），将几何约束直接注入编码器。该网络利用双层掩码注意力机制取代了简单的聚合。通过将超体素内注意力严格限制在VCCS生成的超体素内部，再利用超体素间注意力捕捉超体素之间的全局关系。在ScanNet v2上，该模块展现了显著的泛化能力：在Point Transformer V3基线上提升了1.2%，在PointNet++上提升了10.8%，验证了其在不同主干网络中的稳健性。更进一步地，在室外数据集Semantic KITTI测试集上，该网络相较于基线模型实现了1.1%的性能提升，证明了其应用场景的泛化效能。

融合相对深度的高分辨率光学卫星遥感影像跨域语义分割框架

孙咏琪, 戴晨光, 张振超, 秦进春, 宿钰

2026, 55(8): 1425-1438. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20260149

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高分辨率光学卫星遥感影像的语义分割是实现大范围多场景地表要素智能识别与动态监测的关键技术，对国土调查、灾害应急、城市规划等应用具有重要意义。然而，传感器、卫星成像视角与区域地理环境变化等因素会引发影像的跨域现象，导致已训练模型在未见域内出现性能显著退化现象。针对当前跨域语义分割方法空间结构信息表征挖掘不足、大量依赖目标域影像完成训练的问题，本文提出一种以相对深度作为空间先验的跨域语义分割框架，利用视觉大模型提取的相对地形起伏作为跨域先验信息，经由多尺度特征自适应融合与边缘监督信号实现跨域逐像素语义类别推断。在公开的卫星遥感影像跨域数据集LoveDA、自建环北极数据集与跨传感器建筑物提取数据配置U2WHU上的试验表明，引入相对深度可有效提升跨域语义分割性能，在未见目标域影像的情况下可接近甚至超过当前先进无监督域适应方法的推理性能，证明了相对深度作为先验信息的必要性、所提框架的有效性及提出框架在全球高分辨率卫星影像智能解译的潜力。

基于几何结构优化和熵注意力机制的点云变化检测方法

朱涵, 戴晨光, 张振超, 刘宣广, 卢金浩

2026, 55(8): 1439-1451. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20250415

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三维变化检测旨在从同一场景不同时相的点云中获取地物变化信息，对理解地表动态变化过程至关重要。然而，现有基于深度学习的点云变化检测方法常因忽视局部几何细节和全局上下文特征建模不足，导致在点云密度不均、存在孔洞及视角重叠的复杂城市场景中性能受限。本文提出一种基于几何结构优化和熵注意力机制的点云变化检测方法。在编码器阶段组合利用局部复杂度分析模块和分层采样模块，通过融合点云曲率、密度、信息熵三维特征，共同量化点云邻域的空间分布。并以此作为下采样先验知识计算采样概率，通过自适应的分层采样方法在缩小点云规模的同时优化宏观几何结构，兼顾了点云全局覆盖和重点区域增强。改进了传统双路径注意力机制，将信息熵作为先验信息，通过对注意力权重施加熵偏置，动态引导空间与特征通道注意力聚焦于结构复杂的高信息量区域，增强了全局上下文特征表征。选取7种主流基线网络，在SLPCCD街景三维变化检测数据集和Urb3DCD模拟机载激光点云变化检测数据集上进行模型对比试验，结果表明，本文方法在定量和定性分析方面均优于其他主流网络，在SLPCCD数据集上的平均交并比比基线网络3DCDNet提升超17.01%，比先前最优模型Ms-DANet提升了3.35%。本文方法能够有效改善因点云密度不均、点云孔洞、视角重叠造成的错检及漏检问题。

SCA-SAM：基于尺度上下文注意力与SAM高效迁移的遥感影像语义分割方法

赵翔宇, 张春菊, 裴一帆, 李晨曦, 张俊, 徐薇, 兰春, 吕临峰, 梁宏博

2026, 55(8): 1452-1464. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20260063

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针对高分辨率遥感语义分割中尺度变化显著、密集小目标与细边界易受纹理干扰、长尾分布导致稀有类别学习不足等问题，本文提出了一种基于分割一切模型（SAM）的端到端框架（SCA-SAM）。该方法在编码器多阶段嵌入尺度上下文注意力（SCA）模块，通过逐层累积多尺度特征信息，强化小目标与复杂边界的特征表达；同时引入低秩适配（LoRA）在注意力映射层面开展参数高效微调，仅更新少量参数即可实现对遥感影像纹理与空间结构差异的高效迁移。设计面向类别不平衡与易混淆的复合损失，进一步提升稀有类别与边界区域的判别能力。在UAVid数据集、ISPRS Vaihingen数据集与ISPRS Potsdam数据集上的试验证明，SCA-SAM在各类别量化指标与整体视觉效果上均取得稳定提升，并在较低参数增量下表现出更优的分割精度与更强泛化稳定性。

地图学与地理信息

时空场景认知的研究方向与核心任务

刘万增, 陈军, 任加新, 张丰, 黄丽娜, 王新鹏, 张晔, 梁福逊, 刘晓瑜

2026, 55(8): 1465-1481. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20250471

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针对地球科学领域“数据海量、信息爆炸、知识难求”的突出矛盾，现有以几何计算和状态识别为主的空间分析方法难以充分刻画时空场景的多维动态特征，因而在实际应用中仍面临关键目标“找不到”、演化过程“认不透”和功能效应“判不准”等问题。本文将时空场景视为具有明确地理语义、内部结构和演化规律的复杂动态系统，探讨时空场景认知的基本内涵与计算路径。在此基础上，融合心理学认知机理、领域知识与人工智能算法，构建以“要素识别—关系计算—结构推理—功能判断”为主线的混合智能认知链。以此为基础，提出大场景高效预判、小场景动态诊断、实景化精准核验等多维度认知方法。最后，以私挖乱采动态场景认知为例，说明了混合智能在实际业务场景中的应用路径与可行性。

融合轨迹和遥感影像的立交桥精细结构提取方法

李雅丽, 郝悦竹, 向隆刚, 张彩丽, 刘茂华

2026, 55(8): 1482-1495. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20260159

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立交桥是城市立体交通网络的关键节点，其精细结构提取对高精度地图构建与导航路径规划具有重要意义。现有轨迹建网方法易受轨迹稀疏与上下层投影重叠影响，产生道路断裂和层间误连；遥感影像建网方法受二维正射投影和遮挡影响，难以准确表达立交桥层级拓扑关系。为此，本文提出了一种融合众源轨迹与遥感影像的立交桥精细结构提取方法。首先，对众源轨迹数据进行预处理，经密度栅格生成、骨架提取与矢量化建立初始道路中心线，并对其进行等间距离散化采样以构建初始几何节点。然后，针对轨迹稀疏导致的路网断裂问题，以轨迹几何节点为几何先验，融合遥感影像提取的候选节点构建候选节点集，进而利用SAM-Road遥感影像特征进行局部连通关系推理，实现断裂修复。最后，针对垂直重叠区产生的伪平面交叉问题，提出了基于几何连续性的拓扑纠正方法，通过余弦相似度判别对向延伸向量对以识别伪节点，经伪节点剔除与路径重构实现上下层路网的拓扑解耦。基于北京市众源轨迹与遥感影像进行试验，结果表明本文方法能有效提取立交桥精细结构，几何精度指标（GEO-F₁值）和拓扑正确性指标（TOPO-F₁值）分别达到0.922 0和0.933 1，整体提取质量优于单一数据源对比方法。

基于骨架点拓扑语义辨识的道路中心线修复方法

张柯, 郭文月, 陈欣, 任柳欣, 陈俊铭, 张政

2026, 55(8): 1496-1510. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20260164

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道路中心线的完备提取与拓扑重构是从高分辨率遥感影像生成高质量矢量路网的关键环节，对于地理信息数据库的更新与智慧城市建设具有重要价值。然而，受复杂地表环境干扰与影像遮挡影响，现有自动提取方法难以兼顾道路的几何精确性与拓扑完整性，普遍存在中心线断裂、交叉口畸变及连通性缺失等问题，严重制约了基于遥感影像生成的路网数据的可靠性与实用性。针对这一难题，本文提出了一种融合骨架形态分析与拓扑语义辨识的道路中心线修复及矢量化方法。首先，基于形态学细化构建道路骨架基元，通过引入拓扑不变量分析，构建骨架点集的多维特征描述符，实现了离散点、线段端点、线段内点与交叉点的拓扑语义精准辨识；然后，针对结构复杂的道路交叉口，设计了基于邻域形态约束的局部结构分解策略，通过建立断点对的连通性修复准则，实现了断裂骨架的拓扑重组与几何规整；最后，经平滑追踪生成具备完整拓扑关系的矢量路网。利用DeepGlobe与Massachusetts数据集进行验证，结果表明：相较于ME-Net原始提取结果，本文方法修复后的中心线节点偏移距离与路网平均偏移距离分别降低了7.69%与8.00%，节点完备度提升至96.56%，平均时耗降低了4.63%。试验证实，本文方法有效克服了道路遮挡造成的拓扑断裂及交叉口畸变等问题，显著提升了矢量路网的几何精度与拓扑连通性，为自动化路网生产提供了一种可靠的理论与技术支撑。

博士论文摘要

低低跟踪模式地球重力场反演与星座设计

闫政文

2026, 55(8): 1511-1511. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20250166

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可见光单基站高精度定位技术研究

曹晓祥

2026, 55(8): 1512-1512. doi:10.11947/j.AGCS.2026.20250167

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