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期刊信息/Journal information
测绘通报
测绘通报

高锡瑞

月刊

0494-0911

chtb@periodicals.net.cn chtb@chinajournal.net.cn

010-68531192，685311349

100045

北京西城区三里河路50号

测绘通报/Journal Bulletin of Surveying and MappingCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1955年，是由国家测绘局主管，中国地图出版社主办的反映我国测绘科技发展现状和指导全国测绘生产业务的国家级综合性、技术性刊物。致力于宣传国家测绘科技方针、政策及法律、法律，公布新的测绘科技成就，传播测绘科技信息，交流学术思想，促进科技成果的商品化、产业化。主要内容包括：大地测量、GPS、摄影测量、RS、地图制图、GIS、工程测量、矿山测量、地籍测绘、海洋测绘、测绘仪器、信息传输、行业管理、测绘教学；计算机、通讯等相关理论技术在测绘领域里的应用；国内外测绘学术动态及有关测绘科技信息。
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    利用深度学习进行GF-6影像枣园检测识别

    段晨阳冯建中全斌白林燕...
    54-59页
    查看更多>>摘要：针对新疆南疆大规模枣园的检测识别,本文提出了一种基于泛化迁移深度学习的枣园目标检测识别方法.以GF-6卫星影像数据为基础制作了Jujube数据集,并将其泛化扩充增强;以Faster R-CNN体系为基础,利用多态协同模式实现数据集的有效关联和优化重构,进行检测识别模型的迁移深度学习以提高对目标对象检测识别的泛化能力.结果表明,模型算法的验证识别精确率、召回率和调和平均值分别达0.979、0.952和0.965,在应用测试中,3个指标平均值均大于0.929,优于传统检测方法,且本文模型方法总体分类精度为0.97,Kappa系数为0.93,均高于面向对象最邻近法,能够有效地满足研究区规模化枣园目标检测识别的精度和效率的要求,为精细化枣园田间管理提供基础依据.

    枣园目标检测FasterR-CNN泛化迁移学习数据增强GF-6

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    基于几何约束与局部描述的航空影像直线匹配

    卓广平张俊花
    60-64页
    查看更多>>摘要：针对航空影像场景复杂,干扰直线匹配的不确定因素较多的问题,本文提出了基于几何编组与局部均值标准差直线描述符(MSLD)的直线匹配算法.首先,利用直线检测器(LSD)获得影像的直线特征信息,将直线与直线间的几何特征作为约束条件进行编组,获得两幅航空影像的直线对;其次,运用核线约束确定候选直线对,并依次构建参考与候选直线对的支持区域,利用仿射不变性统一支持区域的大小,借助MSLD进行直线对外观的局部描述;然后,结合欧氏距离与最邻近比值计算航空影像中直线描述符间的相似性,进而确定匹配结果;最后,结合共线约束完成对匹配结果的检核,获取精确的同名直线.试验选择不同场景类型变换下的航空影像数据,结果证明了本文算法可以较好地应对航空影像直线匹配效果不佳的现象.

    几何编组直线对核线约束MSLD仿射变换

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    融合超体素与成对链接聚类的LiDAR点云分割算法

    普东东丁海勇
    65-69页
    查看更多>>摘要：针对现有的LiDAR点云分割算法稳健性差、效率低的问题,本文提出了一种新的层次化聚类分割算法.该算法首先把点云生成自适应分辨率的超体素,然后以超体素为基元,改进成对链接的分割算法,实现三维点云的分割.试验结果表明,该分割算法与现有的分割方法相比,具有更好的稳健性和更高的计算效率,避免了点云过分割和欠分割的问题.本文算法在分割细节方面更加突出,分割结果可有效地保证后续数据处理工作的精度.

    LiDAR点云超体素成对链接分割稳健性

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    基于随机森林特征优选的冬小麦分类方法

    冯志立肖锋卢小平郝波...
    70-75页
    查看更多>>摘要：本文基于多时相Landsat 8 OLI数据,进行综合光谱、植被指数的特征提取与特征选择的方法研究.通过分析光谱与植被指数特征时序变化,提取最佳时相光谱,构建小麦提取特征;采用基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择算法优选特征.结果表明:利用优选特征分类时,总体精度为89.78％,小麦分类精度为98.33％;与优选前特征的分类结果相比,精度分别提高了2.96％、2.55％;基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择提高了分类精度和分类器工作效率.

    特征选择随机森林Pearson相关性冬小麦

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    Sentinel-2A数据支持下的雷州半岛植被类型识别

    王刚丁华祥
    76-82页
    查看更多>>摘要：本文以雷州半岛为研究区,利用Sentinel-2A影像数据和真实植被样本数据,综合探讨了机器学习中随机森林与支持向量机的分类效果,并与传统的最大似然法进行比较.提取Sentinel-2A影像9个波段、7个植被指数、72个纹理特征,通过递归特征消除法挑选了10个特征组合,并将其应用于3种分类方法中,对其分类效果进行比较.结果表明:①有效使用多种特征变量是提高植被类型识别精度的关键,就不同特征对植被类型识别的重要性而言,光谱特征与纹理特征相当且大于植被指数,三者重要性相差不大;②随机森林分类效果最佳,不但能对特征进行有效选择,而且能保证植被类型提取精度,提高运行效率;③基于随机森林特征选择的递归特征消除法得到的特征组合不能对其他分类器性能进行优化,对随机森林模型本身的优化效果也有限.

    植被类型识别机器学习Sentinel-2A特征选择递归特征消除法

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    改进的HRNet应用于路面裂缝分割与检测

    张伯树张志华张洋
    83-89页
    查看更多>>摘要：针对利用传统卷积神经网络进行路面裂缝分割时存在准确率低、信息丢失及边缘模糊的问题,本文提出了基于改进HRNet模型的路面裂缝分割算法.模型在原始HRNet的基础上进行改进,主干网络部分采用DUC模块代替双线性插值上采样;下采样改为passthrough layer代替原始卷积;在模型解码部分,进行逐级上采样的同时引入SE-Block,对不同特征层的融合重新标定权重.通过与原始HRNet及传统卷积神经网络U-Net对比可知,本文算法在公共数据与自制数据集上的分割精度表现优秀,F1分值分别达到了91.31％和78.69％,可以很好地满足实际工程的需求.

    路面裂缝HRNetDUCpassthroughlayerSE-Block图像分割

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    粤港澳大湾区建成区扩张时空特征分析

    况旭刘传立李明海
    90-95,110页
    查看更多>>摘要：本文首先基于1992—2019年的夜间灯光数据(DMSP-OLS、NPP-VIIRS),参考粤港澳大湾区建成区面积数据,对比确定灯光阈值,提取出大湾区建成区边界;然后从扩张模式、扩张速度、扩张程度3个方面定量分析了大湾区建成区扩展时空特征;最后结合景观生态学方法分析了大湾区建成区扩展的时空格局特征.研究表明:①粤港澳大湾区城市群重心1992年位于东莞市内,2019年迁移至广州市,形成了以广州市为中心的珠三角地区发展核心区域;②整区扩展区域一体化,蔓延速度有所下降,蔓延程度增强,珠三角地区向周围城市的辐射能力不断增强;③城市扩展主要以珠三角地区为中心沿交通线呈倒"V"发展.

    粤港澳大湾区DMSP-OLSNPP-VIIRS时空特征

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    优化短期余水位组合预测模型

    冯俊俊周立欧阳犬平周珍...
    96-100页
    查看更多>>摘要：针对现有非稳定非线性余水位预测模型较少和精度较低的问题,本文研究基于MEEMD算法与遗传优化BP神经网络的余水位组合预测模型.利用夏威夷岛4个长期验潮站获取的余水位时序数据,首先采用遗传算法MEEMD对余水位时序数据进行处理分析,得到较为稳定的余水位IMF分量;然后将经过遗传算法优化后分解的较为稳定的各个IMF分量作为BP神经网络预测模型的输入变量,分别建立12、24、48 h短期余水位的MEEMD遗传算法优化BP神经网络预测模型.通过与非优化BP神经网络预测模型结果进行对比分析,结果表明,优化前后均方根误差的偏差最高达2.03 cm,验证了预测24 h内的短期余水位仍保持其相关特性.该组合预测模型对于分析余水位变化规律和潮汐预报的精度、水位改正等均有重要意义.

    总平均经验模态分解遗传算法余水位BP神经网络

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    基于伪语义相似度模型的中文地址匹配方法

    郁汀王铎陈钦
    101-106页
    查看更多>>摘要：地址匹配中,由于传统相似度模型受字符重叠数影响大,在处理简写、缩写地址要素单元时,错误匹配问题突出;深度学习方法需要大量样本支撑,但庞大的数据量和多样的形式,导致生成样本的成本过高.为解决上述问题,本文首先应用基于条件随机场和双向长短时记忆神经网络的模型,对地址进行分词;然后通过建立一种伪语义相似度,对地址要素进行分级匹配.通过对公安业务中地址数据进行测试,在对缩写、简写等不规范地址描述方面,本文模型能较理想地完成任务,各参考指标均高于0.9.

    条件随机场和双向长短时记忆神经网络地址要素解析伪语义相似度地址匹配地址标准化

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    基于BP神经网络的昆明天顶湿延迟模型

    丁仁军王友昆张君华刘晨...
    107-110页
    查看更多>>摘要：为了满足昆明市卫星定位综合服务系统(KMCORS)对高精度天顶湿延迟(ZWD)的需要,本文开发了适用于昆明地区的ZWD模型KM.KM模型是根据昆明探空站2015—2018年的探空资料,基于误差反向传播(BP)神经网络建立的,同时采用2019年的探空数据,验证了KM模型的预测性能.测试结果表明,与广泛使用的SA模型相比,KM模型的RMSE由4.0 cm降至2.2 cm,精度提升了45％;KM和SA模型的Bias分别为0和-3.1 cm.该结果表明KM模型对ZWD估计具有无偏性,而SA模型在高原区存在过度估计的问题,KM模型具有比SA经验模型更优的预测性能,其应用将有助于提升KMCORS的服务质量.

    昆明CORS天顶湿延迟BP神经网络Saastamoninen模型

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