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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。
正式出版
收录年代

    融合InSAR和机载LiDAR技术的滑坡早期识别与分析

    郑威左小清李勇发李正会...
    1-6页
    查看更多>>摘要：针对植被密集的复杂山区单一数据滑坡早期识别准确性与可靠性不足的问题,本文结合激光雷达数据的微地貌特征和InSAR技术的形变特征,提出了一种滑坡早期识别分析方法.首先,利用SBAS-InSAR技术提取该地区的时序形变信息,确认形变速率异常分布范围;然后,结合机载雷达的高精度地形地貌的优势,确认主要区域内的7个潜在滑坡,并划分滑坡地图和潜在滑坡的边界识别;最后,结合光学影像遥感和几何畸变原理,对识别结果进行验证.结果表明,结合InSAR和机载LiDAR技术能提高滑坡识别精度和探测能力,滑坡的发育特征和识别结果可为文山地区地质灾害预防和滑坡的编目提供理论支持和依据.

    激光雷达SBAS-InSAR滑坡早期识别

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    结合PCA与IR-MAD的降雨型滑坡检测方法

    赵琼张锦水郑文武
    7-11,18页
    查看更多>>摘要：季节强降雨是诱发滑坡失稳的重要因素之一,特别是在我国中山丘陵地区,滑坡发生场景相对复杂,探究复杂情景下的滑坡检测方法对灾情评估、灾后应急调查等工作具有重要研究意义.针对遥感特征相近地物干扰造成滑坡识别精度低的问题,本文提出了一种结合PCA与IR-MAD的滑坡检测方法,实现了新生滑坡准确提取.结果表明,与现有方法相比,本文方法有效抑制了由作物播种收获、洪水汛期等季相因素产生的裸地、滩涂等滑坡遥感特征相似地物对滑坡检测造成的干扰,其在滑坡检测精确率和滑坡识别模型稳定性方面均有一定提升.

    滑坡识别变化检测季相因素PCAIR-MAD

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    深度学习滑坡识别算法中样本不平衡问题的研究

    王丽霞喜文飞史正涛赵子龙...
    12-18页
    查看更多>>摘要：山体滑坡是一种常见的地质灾害,一旦发生会给自然生态系统和人类造成重大财产损失和人员伤亡,如何快速准确获取滑坡信息对防灾减灾至关重要.传统的深度学习方法对滑坡样本质量依赖性大,但现有的样本质量参差不齐,极少考虑滑坡样本不平衡问题对深度学习模型性能的影响.针对如何通过改善样本质量提升模型精度的问题,本文从样本质量出发,提出了一种基于多源不平衡样本的Faster R-CNN滑坡目标检测方法,通过对多种不平衡样本的集成训练,研究不同样本对模型综合性能的影响.结果表明:①在困难样本不平衡下模型的准确率为85.16％,F1值为0.69,精确率为56.96％,召回率为86.58％、漏检率为0.33,通过强化样本质量后准确率提升2.04％,精确率提升4.29％,召回率提升1.71％,漏检率降低0.04;②在正负样本不平衡下模型准确率为96.03％,F1值为0.78,精确率为64.50％,召回率为97.15％、漏检率为0.09,通过增加困难样本参与训练后,准确率下降8.45％,精确率下降6.93％,召回率下降7.25％,漏检率提升0.18.困难样本对模型综合性能影响更大,通过提高这部分样本质量可以提升模型检测精度.因此,本文提出的方法为解决深度学习中滑坡数据样本不平衡问题提供了参考.

    深度学习滑坡检测FasterR-CNN不平衡样本GF-2遥感影像

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    异构卫星遥感数据融合的水深反演模型

    郭松涛邢帅张国平孔瑞瑶...
    19-23页
    查看更多>>摘要：为探究影像分辨率和水深反演模型对异构卫星数据融合水深反演结果的影响,本文将ICESat-2激光测高数据分别与多时相Landsat 8、Sentinel-2及WorldView-3卫星数据相融合,利用对数比值模型、多波段模型、BP神经网络、支持向量机、随机森林和极限梯度提升进行水深反演.试验结果表明,影像空间分辨率对水深反演结果精度影响不显著,且综合考虑反演结果的精度和分辨率,Sentinel-2卫星数据性能最佳,同时极限梯度提升相较于其他模型的反演性能最优,其在东沙环礁试验区域的水深反演结果RMSE最优可达0.51 m.该结果对基于异构遥感卫星数据融合的近岸区域水深测量具有很好的参考价值.

    水深反演多光谱卫星遥感影像冰、云和陆地高程卫星数据融合对比分析

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    面向复杂山区微地貌的手持LiDAR点云滤波方法比较

    徐亚静袁希平甘淑李绕波...
    24-28页
    查看更多>>摘要：本文以手持激光点云数据是否可用于进行复杂山地土壤侵蚀和地表剥蚀测量为典型实例,试验对比分析了渐进加密三角网滤波算法、坡度滤波算法及布料模拟滤波算法在地面激光雷达点云分类中的性能.具体分别采用了3种滤波对应的参数对试验数据集进行测试以获得最高性能,并对比分析而获得每种算法的最优滤波.试验结果表明:对于平缓裸露地貌的滤波处理,布料模拟滤波效果最好,渐进加密三角网滤波次之,坡度滤波算法效果最差;对于复杂山地地貌的滤波处理,渐进加密三角网滤波算法滤波效果最好,布料模拟滤波次之,坡度滤波算法效果最差.试验研究成果为优化滤波算法的参数以提高其检测微地形变化的性能提供了有价值的信息,并验证了渐进加密三角网滤波在复杂地区滤波效果的有效性.

    手持三维激光点云渐进加密三角网滤波坡度滤波布料模拟滤波平缓裸露地貌复杂山地地貌

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    协同全极化SAR与光学遥感的潮沟精细提取方法

    李淑李鹏李振洪王厚杰...
    29-34,40页
    查看更多>>摘要：潮沟系统是粉砂淤泥质潮滩中最为活跃的地貌单元,受潮汐周期性冲刷、人类活动和海平面上升等因素的影响,大范围潮沟精细监测具有挑战性.本文提出了一种基于高分三号全极化合成孔径雷达(SAR)与PlanetScope多光谱遥感影像的潮沟探测和提取方法.通过融合光谱、指数、极化、纹理等特征,构建最优特征集,结合最大似然法、支持向量机及随机森林算法开展协同分类,获得了黄河口3 m分辨率的潮沟精细分布信息.结果表明,该方法的总体精度达到99％,F1值为0.98,提取结果优于单一数据源.本文方法有望为河口海岸带潮沟制图提供一种经济、有效的选择,有助于定量描述潮沟形态演变、稳定性及驱动因素.

    潮沟全极化SAR多光谱遥感协同分类特征提取

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    基于GeoSOS-FLUS模型的桂林市耕地变化趋势

    倪春雨何文姚月锋
    35-40页
    查看更多>>摘要：为探讨桂林市耕地时空变化格局、促进土地资源合理配置,本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以多时相的Landsat遥感影像为数据源,综合比较5种分类方法在桂林市土地利用分类中的适用性;分析了桂林市2000—2020年土地利用变化,尤其是耕地时空变化格局;并利用GeoSOS-FLUS模型模拟预测在自然发展、耕地保护和生态控制等不同情景下,2030年桂林市耕地时空变化趋势.结果表明:①随机森林算法对桂林市土地利用类型提取的总体精度及Kappa系数均最高;②2000—2020年耕地面积逐年减少,其中2010—2015年流失情况最为严重,耕地主要表现为与建设用地和林地的相互转化,退耕还林、旅游业快速发展及建设用地扩张等是影响耕地时空变化格局的关键因素;③自然发展情景下,耕地面积将继续大幅减少,建设用地扩张和耕地减少将对生态环境产生一定影响.耕地保护和生态控制情景中,耕地面积将有所上升,其减少趋势有所缓解,对维护桂林市粮食安全、旅游业持续发展及生态系统的稳定性具有重要意义.

    耕地变化土地利用分类GoogleEarthEngine情景模拟桂林市

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    阿克苏地区天然林保护工程区植被覆盖度变化及驱动因子研究

    康娟方贺石守海夏瑞...
    41-47页
    查看更多>>摘要：本文以阿克苏地区天然林保护工程区为研究区域,基于MODIS卫星影像资料,首先利用像元二分法模型制作了研究区2000—2020年生长季(5—9月)植被覆盖度产品,然后分析了长时序植被覆盖度时间变化规律和空间分布特征,最后利用地理探测器模型分析植被覆盖度变化驱动机制.结果显示,2000—2020年阿克苏天保区植被覆盖度以0.23％/a的速度呈显著上升趋势,植被覆盖度显著增加面积占比达50.4％.在众多影响因子中,土地利用是影响研究区植被覆盖的主要影响因子,解释力达0.59;人口密度、蒸散发及GDP对植被的解释力是次要影响因子,分别为0.360、0.357、0.308.本文有助于更好地理解人类活动和自然因素对植被生态质量变化的影响及其相互作用机制.

    植被覆盖度遥感阿克苏地区天然林保护工程地理探测器

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    基于双目视觉和单线激光雷达的三维场景重建系统和算法

    钟雷声夏辉陈佳林
    48-52,59页
    查看更多>>摘要：双目视觉和激光雷达是实现三维场景重建的两种有效方法,但它们都具有自身的局限性.将视觉传感器和激光传感器的数据相融合,可克服其各自的缺陷,具有重要意义.本文针对单线旋转激光雷达设备的独特性,提出了一种基于双目图像和激光雷达数据的模块化双目视觉-激光雷达SLAM(Stereo-LiDAR SLAM)系统和算法.在该方法中,双目视觉信息被用于消除激光雷达点云的畸变,并支撑双目视觉定位(VO)模块,为整个系统提供初始的位姿估计.然后,独立于VO模块的激光雷达SLAM(L-SLAM)模块对位姿参数进行优化,从而得到高精度的三维场景重建结果.试验表明,本文设计的系统和算法可以有效提高大规模低成本三维场景重建的精度和环境适应能力.

    双目视觉激光雷达三维重建

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    结合Prophet-CNN模型的多轨时序InSAR矿区三维形变监测预警

    毕自航李素敏张龙宇张玮...
    53-59页
    查看更多>>摘要：绝大多数矿区由于矿床的地质条件及特殊的采矿方式,推进开采容易引发矿区地质应力失衡,造成不同程度的变形破坏.为探究采矿活动下大红山矿区地表稳定性,本文通过对覆盖大红山矿区2021—2023年的三轨SAR影像进行联合解算矿区三维形变场,分析矿区形变特征;在此基础上,运用Prophet-CNN模型对形变时序进行训练,构建形变预测模型对矿区的三维形变趋势并进行预测;结果表明,矿区在开采活动的影响下地表持续发生形变,形变主要分布于硝水箐—南部废石场、露天采区及铜矿采区,最大垂直形变速率为-51.22 mm/a;采用Prophet-CNN组合模型对矿区地表三维形变进行时序预测,3个方向预测结果的RMSE与MAE分别在2.90和1.85 mm以下,充分证明了本文方法能够运用于矿区沉降趋势预测,为防灾减灾工作提供技术依据.

    InSAR升降轨三维形变分解Prophet-CNN监测预测

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