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期刊信息/Journal information
测绘科学
测绘科学

张继贤

双月刊

1009-2307

niu@casm.ac.cn

010-88217815

100039

北京市海淀区北太平路16号

测绘科学/Journal Science of Surveying and MappingCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是由国家测绘局主管，中国测绘科学研究院主办的高层次测绘类一级学术和技术核心期刊，是中国科技核心期刊、中国核心期刊、中国科学引文数据库核心期刊和中国知识资源总库科技精品期刊，并被国际6大检索机构之一的俄罗斯《文摘杂志》收录。刊登的主要内容包括：大地测量学同相关学科的综合研究、卫星导航定位研究、数字摄影测量、遥感图像处理的智能化研究、遥感器原理和技术、风格的理论及其技术、测绘网络和虚拟技术、地图和地理的理论和技术、地图数据的符号化和可视化研究、3S技术及其集成的理论和应用、基础地理信息的综合分析与集成应用、矿山测量、海洋测量、激光扫描技术和应用、地图印刷的新技术和新方法及与测绘相关领域的研究等。
正式出版
收录年代

    面向防灾减灾场景的无人机高精度定位系统

    刘岚张可颖张宸瑞陈远...
    108-114页
    查看更多>>摘要：针对现有的无人机定位主要依赖全球导航卫星系统(GNSS),在防灾减灾应用场景下GNSS可用卫星数量不足、多径效应强烈、无公网信号等问题,该文提出利用测量机器人的高精度跟踪测量功能对无人机进行定位的方法.选用Leica测量机器人和大疆四旋翼无人机构建了硬件系统;基于DJI Moblile SDK和Leica GeoCOM通讯协议,利用JAVA语言开发了 Android端控制软件;基于室内标定的机载棱镜到相机中心转换关系,利用室外无人机低空摄影测量实验验证了系统精度.结果表明该系统可实现不依赖GNSS的无人机毫米级高精度定位.

    无人机测量机器人无公网摄影测量防灾减灾

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    一种基于MBFF-Net的遥感影像建筑物提取方法

    徐辛超乔浩磊刘明岳付晓天...
    115-123页
    查看更多>>摘要：针对当前基于卷积神经网络的建筑物提取存在漏检、错检和边缘不准确的问题,提出一种多分支特征融合的建筑物提取网络MBFF-Net.首先,在VGG16-UNet网络的跳跃连接部分引入CBAM注意力机制,强化网络对建筑物特征信息的学习;然后,设计多分支特征融合模块替换解码器中的卷积块,融合不同感受野的特征信息,捕捉局部和跨通道的特征关系,丰富特征表达能力;最后,结合CBAM注意力机制和多分支特征融合模块构建MBFF-Net模型,并在WHU数据集和Inria数据集上进行验证.结果表明,与U-Net、PSPNet、SegNet、VGG16-UNet相比,MBFF-Net在IoU、Precision、Recall以及mPA 4个指标上均为最优,提取的建筑物更加完整,减少了错检和漏检现象,在建筑物提取任务中表现出良好的性能,验证了其在建筑物提取方面的可行性.

    建筑物提取注意力机制多分支特征融合MBFF-Net

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    激光点云深度学习的输电杆塔部件分割研究

    李旭晖李永荣刘正军陈一铭...
    124-133页
    查看更多>>摘要：针对无人机电力巡检过程中对输电杆塔精细化巡检时,现有的杆塔部件点云提取精度不高,难以满足无人机自主巡检航线规划以及数字化信息管理等问题,该文使用基于点云数据的深度学习方法进行输电杆塔部件分割,并提出PCTTS模型,实现点云输电杆塔各部件的精准提取.首先,对原始输电走廊点云数据进行数据预处理,将数据质量较完整的杆塔作为样本;其次,对输电杆塔点云数据进行八叉树采样,抽稀点云的同时尽可能保留更多局部特征;最后,将样本输入深度学习模型,在保证平移、旋转不变性的同时,结合多尺度特征提取策略与Offset注意力机制,完成特征提取与传播,实现点云输电杆塔的部件分割.经实验验证,该文提出的方法在自建的部件分割数据集上mIOU达到94.1％,分割精度优于 PointNet、PointNet++、DGCNN、Point Transformer、PointMLP 等点云分割的方法.

    深度学习激光雷达点云输电杆塔部件分割注意力机制

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    黄河流域气候因子与NDVI相关性的长时序空间异质性研究

    董文洁毛曦路文娟王继周...
    134-142页
    查看更多>>摘要：针对黄河流域气候的地区差异对植被产生复杂变化的问题,本研究选取了 1981-2020年黄河流域的气候数据与NDVI数据,运用重心模型和地理加权回归GWR模型等方法,探究了黄河流域植被NDVI空间变化特征及驱动因素影响的空间异质性.结果表明,黄河流域植被NDVI分布不均匀,具有显著的空间自相关性;1981年—2020年,植被NDVI重心整体上向东北方向迁移了 29.96 km,呈现出"东北—东—东北"的迁移趋势;气候因子对植被NDVI的影响存在空间异质性,降水因子对干旱与半干旱地区均呈现正向影响,回归系数在0.130～1.477之间,而气温对植被NDVI的负向影响占比高达72.3％.

    黄河流域NDVI地理加权回归模型莫兰指数空间异质性

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    类不平衡高光谱图像分类的光谱自适应增强方法

    陈盈坤张宝华吕晓琪李永翔...
    143-152页
    查看更多>>摘要：针对高光谱图像分类方法在处理类不平衡数据集时容易出现高误检率的问题,该文提出一种光谱信息自适应加权框架,其中包括构建光谱自适应加权方法,该方法通过结合熵权法权重和训练权重来确定光谱波段的权重,以增强模型对光谱信息的识别能力.同时,建立了一个局部关系增强的全局上下文分类模型,通过聚合全局和局部特征,学习更稳健的分类特征在类不平衡数据情境下实现更精确的分类.在训练过程中,光谱自适应加权方法自动调整光谱波段的权重,有助于选出对分类任务关键的光谱波段,显著增强模型的泛化能力.其次,提出的局部关系增强的全局上下文分类模型,在提取全局上下文特征的基础上,增强局部信息对分类结果的贡献,有效缓解类不平衡数据集的误检率问题.在Pavia University、Houston 2013数据集上的实验结果表明,与现有的分类模型相比,该方法在处理类不平衡的数据集方面表现出色,显著提高了地物要素的分类精度.

    高光谱图像分类光谱注意力局部信息增强全局上下文熵权法自适应波段选择

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    时序InSAR青岛西海岸新区地铁沿线沉降监测分析

    车可可季民韩婷婷靳奉祥...
    153-164页
    查看更多>>摘要：针对青岛西海岸新区地表沉降问题,该文运用时序InSAR技术获取2017年4月—2022年6月青岛西海岸新区沉降速率场与累计沉降量场,并选取特征区域及不同空间跨度的三条地铁线路进行具体沉降分析.实验结果表明:地铁沿线整体呈现稳定状态,港山路、嘉陵江西路站到香江路区间,以及星海滩站到灵山湾站区间有区域性的不均匀沉降问题,部分线路沉降速率较大.西海岸新区地铁沿线的时空演化成果图,能够较为真实地反映该区域地铁线路的沉降情况,这为西海岸新区地铁沉降监测以及地质灾害防治提供了可靠的分析基础和数据支撑.

    地面沉降地铁时序InSAR青岛西海岸新区

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    陆探一号卫星定位精度与辐射质量分析

    蔡昇阳张永红康永辉吴宏安...
    165-174页
    查看更多>>摘要：针对目前关于陆地探测一号(LT-1)卫星的定位精度和辐射质量评价的研究尚少的问题,该文以天津地区LT-1升降轨影像各一景作为数据源,从直接定位和间接定位两个方面分析了 LT-1影像的定位精度;采用动态范围、辐射分辨率和等效视数3项参数评价了 LT-1的辐射质量.结果表明,LT-1直接定位存在超过70 m的整体偏移,间接定位存在超过25个像素的整体偏移.LT-1在距离向存在斜距测量的高估,方位向存在慢时间延迟.消除整体偏移后,LT-1直接定位精度提升至10.6 m,间接定位精度提升至2.4个像素.辐射质量方面,LT-1影像的动态范围在42 dB左右,辐射分辨率约3 dB,等效视数接近于1.实验表明,LT-1具有较高的几何定位精度和良好的辐射成像质量,可为自然资源遥感、数字高程模型(DEM)生成、灾害监测高精度制图提供参考.

    合成孔径雷达陆探一号卫星(LT-1)定位精度辐射质量

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    面向数据驱动的城市绕城高速收费站短时交通流预测

    帅春燕杨锰高伦邹辉...
    175-186页
    查看更多>>摘要：为了进一步提升城市绕城高速收费站交通流的预测精度,根据收费站交通流的特点,该文提出了一种基于变分模态分解(VMD),长短时记忆网络(LSTM)以及支持向量回归(SVR)的城市绕城高速收费站短时交通流量预测模型,并引入遗传算法对模型中的LSTM模块和SVR模块相应的输入参数进行优化.模型中的VMD模块将原始交通流量序列分解为具有不同频率的时间序列分量和随机分量.其中第一个主要分量和随机分量分别反映了原始交通流序列的整体日变化趋势、季节变化趋势和随机干扰信息,其他分量反映了具有不同频率周期的交通流变化规律.然后,引入LSTM和SVR模型分别对不同分量进行逐一预测,并将所有分量的预测值相应叠加从而得到原始交通流量序列的最终预测结果.基于贵阳市绕城高速收费站联网收费数据,选取贵阳北主线、金华主线、上麦、贵阳东、曹关、贵阳南、石板哨、秦棋等8个收费站进行了实例验证,发现相比于KNN、BP、SVR、LSTM和ARIMA模型,在同一参数组合下,VMD-LSTM-SVR模型的MAPE均值为11.30％,且MAE和RMSE均为最低,R2和Accuracy均为最高.这表明,提出的VMD-LSTM-SVR模型不仅具有良好的预测性能,而且还具有良好的泛化性.

    智能交通收费站短时交通流量预测变分模态分解长短时记忆神经网络支持向量回归遗传算法

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    融合知识图谱的智慧社区人机物三元交互模型

    周宇辰何望君石丽红漆司翰...
    187-198页
    查看更多>>摘要：实现智慧社区需要更智能的方法来管理和优化处理人、机器和物品之间的复杂交互关系.知识图谱可以根据具体需求和应用场景灵活地设计和扩展数据模型,是行之有效的解决途径.该文通过对智慧社区人机物三元交互流程的研究,设计了一种融合强化学习的人机物三元协同智能调度方法,并使用社区数据对人机物本体进行建模,构建了融合知识图谱的社区人机物三元协同调度模型.本模型应用于首农东苑公寓智慧物业服务系统,涵盖了楼宇三维管理、智能设备检修等场景,解决了资源优化和管理问题,适应智慧社区不同服务场景人机物交互需求.

    知识图谱智慧社区三元交互模型强化学习

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    北京市城市功能类型对地表温度的季节性影响测度

    王楚王亮赵习枝欧尔格力...
    199-208页
    查看更多>>摘要：针对不同城市功能设施对于地表温度的影响方式和影响程度尚不明确的问题,该文以北京市为研究区,使用MODIS地表温度产品和兴趣点(POI)数据,首先合成北京市2022年4个季节的昼夜地表温度,再将POI数据进行清洗重分类表征城市功能设施类型信息,利用极限梯度提升(XGBoost)算法建立回归模型,其后通过可解释机器学习模型(SHAP)分析各城市功能设施类型在不同时间尺度与地表温度的非线性关系,探究了随着北京市5类设施实体聚集程度的变化,其对热环境影响能力的变化规律.研究结果表明,POI数据可以反映人类活动强度和类型,对于地表温度具有一定的解释能力,且不同城市功能设施类型和地表温度的关系存在季节性的变化,能够实现更加精细尺度的城市地表温度分析,服务城市空间布局规划.

    地表温度POIXGBoost可解释机器学习模型

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