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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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收录年代

    基于SBAS-InSAR的鄂尔多斯地台管道沿线地质灾害识别与监测

    黄曦涛胡智峰乔培张瑜...
    60-64页
    查看更多>>摘要：鄂尔多斯地台地质环境脆弱,滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害频发,对人类的生产生活和经济建设构成严重威胁.本文基于2021年1月至2022年8月鄂尔多斯地台局部区域76景Sentinel-1影像,利用SBAS-InSAR和CR-InSAR技术,通过形变时序信息分析研究区地表异常形变趋势并验证其精度,并结合高分二号遥感影像解译识别的地质灾害隐患点进行野外验证,对两处确定的典型灾害隐患点进行综合分析.结果表明,该技术能够获取毫米级精度的地表形变结果,根据《地质灾害InSAR监测技术指南》(T/CAGHP 013-2018),精度从Ⅱ级提升至Ⅰ级;研究区83％的区域在监测期间形变速率为-20～20 mm/a,处于稳定状态,剩余17％的区域则存在灾害隐患;共解译41处地质灾害隐患点,经野外查证,准确率为73.2％;确定地质灾害隐患点30处,其中滑坡灾害21处、崩塌灾害4处、不稳定斜坡5处;典型滑坡灾害隐患点位存在明显异常形变信息,形变速率为-21～21 mm/a,单点最大累计形变量为-25～25 mm;形变受气候、地形、人为活动影响大,有较高风险隐患,加强人工巡视、加大监测力度与频率,对早期地质灾害识别保证工程建设等具有重要意义.

    InSAR地质灾害识别地表形变监测鄂尔多斯地台

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    基于SFNet-F地物识别技术的农业大棚信息提取

    付利钊杨青岗陈永立韩金廷...
    65-70页
    查看更多>>摘要：农业大棚是现代设施农业的重要组成部分,准确识别和动态监测其分布为政府开展农业补贴核算和农业生产决策提供可靠科学依据.针对传统方法图像识别准确度不高的问题,本文提出了 SFNet-F图像处理技术.通过收集不同类型、时相和区域的大棚数据集,把FixMatch半监督学习模块与SFNet结合,以提高样本库建立的效率和质量,并缩减成本,从而实现高精度半监督自适应分割.为了评估该方法的可行性,以河北省平泉市为研究区域,选取多个精度评价指标进行精度验证,并与U-Net、HBRNet和DeepLabV3+进行对比.结果表明,基于SFNet-F嵌入SuperMap平台深入学习模型可以大范围、快速、精准识别农业大棚,识别效果相较于传统方法,各项精度指标均为最优.

    农业大棚信息提取SFNet-F地物识别

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    山西省矿区NPP动态变化特征及驱动因素研究——以轩岗矿区为例

    汪雯雯李佳芳杨文府
    71-76,163页
    查看更多>>摘要：多年来山西省主要以煤炭资源带动发展,但生态环境受到破坏,植被净初级生产力(NPP)是衡量区域生态环境的重要指标,研究矿区植被NPP对于区域生态修复及可持续发展、高质量发展具有重要意义.本文以山西省轩岗矿区为例,运用Landsat、MOD17A3H、DEM、气象、人口等数据,综合CASA模型、一元线性回归、Hurst指数及地理探测器方法,揭示了矿区植被NPP时空变化特征,并分析了其驱动因素.结果表明:①在时间尺度上,2000-2021年轩岗矿区植被NPP高值区呈显著上升趋势,多年平均值为370.79 gC/(m2·a);②在空间尺度上,矿区植被NPP具有显著异质性,总体呈现从西南到东北逐渐降低的特征,由大到小依次为中值区(53.63％)、高值区(41.99％)、低值区(4.38％);③在变化趋势上,矿区植被NPP以增加趋势为主,且未来将以持续加剧为主,植被生长环境仍有较大挑战;④从驱动因素上分析,矿区植被NPP受因子影响由大到小依次为:土地利用(0.109)、海拔(0.088)、人口密度(0.075)、坡度(0.042)、降水(0.020)、气温(0.014)、坡向(0.042).

    植被净初级生产力动态变化驱动因子矿区

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    基于人工神经网络的UWB坐标误差一步改正模型

    王一帆李增科蒋诗政陈远...
    77-82页
    查看更多>>摘要：针对超宽带(UWB)定位存在的坐标误差难以利用常规手段进行改正的问题,本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)和反向传播神经网络(BPNN)的UWB坐标误差一步改正模型.改正模型以UWB原始定位坐标、与不同基站间距离为输入,以UWB相对高精度参考值误差为输出,分别以GNSS RTK点位坐标为动态试验参考值、全站仪点位坐标为静态试验参考值,对改正模型进行训练.将改正模型分别用于改正非建模样本点的UWB坐标,然后对改正前后的精度及不同改正模型的精度进行了比较分析.结果表明:利用人工神经网络直接建立UWB坐标一步改正模型的方法是可行的,该方法无须再次利用改正后的测距值解算坐标,更加简便、快捷;两种模型总体均能有效改善UWB的动态、静态定位坐标精度;且基于GRNN的改正模型相比基于BPNN的改正模型可以更有效地改善UWB坐标误差,改正后的UWB动态定位平面坐标精度可达厘米级,静态定位平面坐标精度高达毫米级.

    超宽带定位坐标误差改正广义回归神经网络反向传播神经网络一步改正

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    基于GNSS的五塔连续斜拉桥主梁上CPⅢ平面网快速测量方法试验研究及应用

    李鲲鹏李麒麟杨雪峰孙洪斌...
    83-87页
    查看更多>>摘要：大跨度桥梁的长大连续梁会随着温度的变化,产生较大的纵向和竖向位移,导致连续梁桥上CP Ⅲ点坐标存在多值性,设站精度无法满足高铁对轨道板测量相关精度要求.本文提出了一种基于GNSS静态测量的连续梁上 CP Ⅲ点平面坐标快速测量新方法,并依托郑济高铁长清黄河特大桥,设计了实际测量试验,并对新方法的可行性进行了验证.试验结果表明,这种基于GNSS的CPⅢ点平面坐标快速测量方法,在观测时长为30 min的情况下就能达到大跨度桥梁上底座板、轨道板等施工对CP Ⅲ平面网相关测量精度的要求.

    GNSS静态相对定位大跨斜拉桥长大连续梁CPⅢ平面网快速测量方法

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    融合孤立森林和深度学习的GNSS-IR 土壤湿度反演

    杨晓峰魏浩翰张强向云飞...
    88-94页
    查看更多>>摘要：针对GNSS反射信号遥感中单一特征参数数据质量参差不齐、可靠性差,模型反演结果不稳定的问题,本文提出了一种融合孤立森林和深度学习的GNSS-IR 土壤湿度反演方法.试验结果表明,GNSS SNR的频率特征参数不适合土壤湿度的反演,而其振幅、相位特征参数与土壤湿度的相关性较高,可用于土壤湿度的反演;CNN、DBN和GRU 3种深度学习模型融合振幅和相位特征参数的反演结果与实测土壤湿度吻合度都较高;相比于仅利用振幅或相位的单一特征参数反演方法,本文方法反演精度提高了21.4％～55.8％,相关系数提高了 4％～9.1％.

    土壤湿度GNSS-IR深度学习孤立森林

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    基于KF-LSTM的UWB室内定位算法

    田亚林连增增王鹏辉王孟奇...
    95-99,151页
    查看更多>>摘要：作为一种新型无线定位技术,超宽带在室内定位领域中引起了广泛关注.为了提高超宽带的定位精度,本文结合卡尔曼滤波和LSTM网络的优势,提出一种融合卡尔曼滤波的长短期记忆神经网络(KF-LSTM)算法.首先,通过卡尔曼滤波对UWB时序数据进行处理,削弱数据中的高斯白噪声;然后,将数据投入LSTM网络中进行训练,利用LSTM网络处理时序特征的优势处理非高斯噪声,进而得到更准确的标签位置.实测数据表明,与BP、KF-BP和LSTM网络算法相比,KF-LSTM算法的平均定位精度分别提高了 70.21％、37.28％和38.23％,且KF-LSTM算法表现更稳定.

    超宽带长短期记忆神经网络卡尔曼滤波室内定位深度学习

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    大直径钢筒圆度异常区快速检测方法

    吕伟荣吴佳强姚帅戚菁菁...
    100-104,128页
    查看更多>>摘要：大直径钢筒在制作、运输、安装及运行时均可能因某些原因导致其出现一个或多个圆度异常区,以至于不满足设备验收和运行的相关要求.目前,针对大直径钢筒圆度异常的检测方法均较为复杂,并不适合快速检出.为此,本文基于三坐标测量原理,结合高精度全站仪的非接触自动测量模式,并采用Matlab编制了自动搜索程序,提出了大直径钢筒圆度异常区的快速检测方法.通过AutoCAD算例模拟和现场实测,结果表明,该检测方法不仅速度快,且可通过增加测点密度实现大幅提高检出精度,为后续修复和改进工作提供准确数据.

    大直径钢筒圆度三坐标测量非接触

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    基于CutMix数据增强与多约束损失函数的YOLOv7盾构隧道渗漏水检测

    高贤君刘振宇许磊黄仡凡...
    105-110页
    查看更多>>摘要：盾构隧道强度投影图像中渗漏水尺寸不一致且像素占比偏小,现有目标检测模型的关键特征学习能力较弱,存在渗漏水病害目标检测精度偏低的问题.本文提出了基于CutMix数据增强与多约束损失函数的改进YOLOv7盾构隧道渗漏水检测方法.首先采用镶嵌CutMix方法对隧道图像进行数据增强,将多张不同的训练样本进行随机裁剪,拼接融合成具有综合特征的新样本;然后以YOLOv7网络为骨架结构,引入高效通道注意力模块,提高渗漏水关键特征的自主学习与表达能力;最后引入多约束几何条件的损失函数,提高预测框几何形状的精度,从而提升模型预测精度.在光线良好、光线不佳和存在遮挡等复杂环境情况下,选取Fast R-CNN、SSD、YOLOv5、YOLOv7这4种算法进行对比,试验表明,本文算法渗漏水检测精度达85.90％,平均精度比同类算法分别提高5.55％、8.89％、3.93％、2.75％,具有较高的稳健性和泛化能力.

    渗漏水检测ECA多约束几何条件盾构隧道YOLOv7

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    结合变异系数法和机器学习模型的棉花长势监测

    杨思佳王仁军郑江华赵鹏玉...
    111-116页
    查看更多>>摘要：为了更加准确地获取棉花关键物候期的长势信息,本文首先通过棉花制图指数提取棉花种植区域;然后利用变异系数法将反映棉花长势的株高、SPAD值、叶片湿重、叶片干重与叶面积5种指标构建为一个综合长势指标,即棉花长势指数(FBCGI);最后选取最优特征变量,结合随机森林模型构建棉花长势反演模型.结果表明:①棉花总体分类精度达到81.65％;②与5种单一长势指标相比,构建的FBCGI与植被指数的相关性更高;③基于最优特征变量和随机森林模型构建的棉花长势监测模型,在建模集和验证集中的R2和RMSE分别为0.74、0.07和0.51、0.10.研究结果可为棉花长势监测提供重要参考.

    棉花棉花制图指数综合长势监测遥感

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