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期刊信息/Journal information
测绘通报
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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

    改进YOLOv5的国产光学影像辐射异常检测方法

    石一剑谭海钟旭辉
    60-65,72页
    查看更多>>摘要：随着国产光学卫星数量不断增多,获取的卫星影像数据大规模增加,卫星获取并通过传感器校正处理的影像中存在大量的影像辐射异常问题,影像辐射质量是决定影像质量检验等级评价的重要因子,目前检查主要采用人机交互方式.针对目前光学影像质检存在影像辐射问题,本文提出了利用改进的YOLOv5深度学习网络对辐射异常区域进行目标识别的方法,将改进后的Light-BiFPN特征融合网络和ShuffleNetV2主干网络融入YOLOv5s.通过探索影像辐射异常原理,此网络能够精确判断辐射异常影像目标的范围,训练出的模型能通过锚框较好地检测出辐射问题的范围,为进一步模型的部署应用做好准备工作.

    深度学习轻量化遥感图像辐射异常目标检测

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    融合GNSS和加速度计的超高层建筑动态形变分析

    王帅尹川孙昱王坚...
    66-72页
    查看更多>>摘要：针对全球卫星导航系统(GNSS)在超高层建筑形变监测中存在的多路径误差严重、监测精度不可靠等问题,本文通过构建可调节Q因子小波变换的系统趋势分离与滤波去噪模型,构建基于Kalman滤波、RTS平滑的数据融合算法,从而进行GNSS与加速度计数据融合;利用可调因子Gabor小波变换实现融合位移中动态形变信息的提取,并与加速度计数据二次频域积分后的动态位移进行对比,验证融合模型的有效性.模拟试验结果表明,本文构建的融合位移算法可有效还原真实数据,融合位移数据的均方根误差为0.0885 mm,互相关系数为0.9934,信噪比为17.53.通过超高层实测数据进一步验证,本文方法实现了GNSS和加速度计数据的消噪与融合,能够提取融合数据中的动态形变信息,提高了形变监测的精度,为超高层建筑动态形变分析提供了有效方法.

    可调节因子的小波变换卡尔曼滤波频域积分数据融合超高层建筑

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    基于改进的YOLOv5遥感影像飞机目标检测

    黄子恒芮杰林雨准王淑香...
    73-78,89页
    查看更多>>摘要：针对现有目标检测算法在遥感影像飞机目标检测上存在检测速度慢、精度低、影像背景复杂、不易区分背景和目标,以及预测过程的收敛速度较慢、效率低等问题,本文在YOLOv5算法模型的基础上,采用引入注意力机制和更换损失函数两种优化策略,提升了算法对飞机目标的检测性能.在DOTA数据集上的训练结果显示,通过在YOLOv5网络结构主干部分的C3模块中引入CBAM注意力机制,算法检测性能得到显著提升.其中,模型训练结果的精确度(P)提升6％,召回率(R)提升2％,平均精度(mAP)提升2.8％;在YOLOv5预测过程中分别采用Focal EIoU和SIoU损失函数对原有CIoU损失函数进行替换,试验结果表明,改进后的算法模型回归精度显著提高,其中采用SIoU损失函数的模型优化效果最好,模型训练结果的精确度(P)提升4.3％,召回率(R)提升2％,平均精度值(mAP)提升2.7％.改进后的YOLOv5算法为实现对飞机目标的高精度实时检测提供参考.

    目标检测飞机检测YOLOv5注意力机制损失函数

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    帕米尔东北部公格尔拉张系现今构造形变InSAR研究及地震危险性分析

    陈荣柳李杰刘代芹
    79-83,89页
    查看更多>>摘要：帕米尔构造结断裂发育,强震频繁,一直是大陆动力学研究关注的重点区域.位于帕米尔内部的公格尔拉张系是中、东帕米尔内部最重要的张性断层之一,对其现今构造形变进行研究,对于探讨帕米尔内部的现今变形状态、动力学机制、强震活动及灾害防御都具有重要意义.本文处理了2018-2022年2个轨道的Sentinel-1 SAR数据,获取了研究区高密度三维形变速率场,并结合库伦应力讨论了研究区地震危险性.结果表明,在东西方向上,公格尔拉张系的木吉断裂存在约10 mm/a的右旋走滑,昆盖山南麓断裂和公格尔山断裂的拉张速率分别约为11和5 mm/a,慕士塔格断裂几乎不作拉张运动;垂直方向上,木吉断层南盘抬升7 mm/a,北盘抬升3 mm/a,昆盖山南麓断裂、公格尔山断裂和慕士塔格断裂的两侧均存在一定程度的抬升,约为3 mm/a;静态库伦应力表示,公格尔拉张系北段为未来强震的危险区.

    公格尔拉张系InSAR构造形变库伦应力地震危险性

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    基于GF-1多光谱影像的河道碍洪物遥感AI识别模型

    顾祝军刘斌朱骊丘仕能...
    84-89页
    查看更多>>摘要：河道碍洪物是洪涝灾害的重要影响因素,对其进行高效精准监管需引起高度重视.传统的人工巡查难以满足高效精准的应用需求,因此结合人工智能(AI)的遥感技术应用是必经之路.然而诸多的AI模型在遥感应用中的表现尚不清晰,亟待深入探讨.本文以广西大藤峡库区为例,研究河道碍洪物遥感AI识别模型构建方法.基于GF-1遥感影像,构建碍洪物训练样本集,以ResNet101为核心网络,采用当前主流的6种语义分割模型,包括PSPNet、PAN、MANet、FPN、DeepLabV3+和UNet++,进行碍洪物识别模型训练,进而评估其精度和效率.结果表明:①利用ResNet101作为骨干网络的深度学习模型,在河道碍洪物识别中表现优异,所有模型的F1得分均大于0.70,交并比(IoU)均大于0.58.其中,结合洞卷积和全局池化技术的DeepLabV3+模型的F1得分为0.82,IoU为0.72,体现了其在捕捉上下文信息和微观特征方面的显著优势.②PSPNet在参数量较低的情况下表现出较高的处理效率和精度,每批次能处理8个样本,帧率高达10.49.综上,DeepLabV3+在精确识别和轮廓描绘方面的表现尤为突出,而PSPNet在大规模数据处理上显示出巨大潜力.研究结果可为AI遥感模型构建提供参考,并为河道安全监管提供技术支撑.

    GF-1多光谱碍洪物人工智能识别模型

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    无人机影像GrabCut路面裂缝识别

    武广臣刘艳
    90-95页
    查看更多>>摘要：无人机影像裂缝提取是近年来研究的热点问题之一.针对无人机影像强边缘信息干扰问题,本文提出了一种基于GrabCut算子的裂缝识别方法.该方法首先运用GrabCut算子提取保留裂缝的前景路面,然后运用去噪、边缘检测和双阈值轮廓识别方法探测路面裂缝.这种裂缝识别方法较好地排除了大量伪边缘信息和次生噪声干扰,实现了高分辨率无人机影像裂缝自动识别.试验结果表明,基于GrabCut算子的路面提取方法优于颜色特征提取算法和分水岭算法,适用于复杂场景路面提取,具有较高的普适性;同时,该方法可以快速获取裂缝信息,检测尺度可以人为控制,易于实现多尺度裂缝信息识别.研究结果可应用于路面裂缝定位识别、线性路面设施检测及路面灾害性评估等领域.

    GrabCut算子分水岭算法高斯混合模型计算机视觉Canny边缘检测

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    地铁隧道病害检测深度学习模型优化及应用

    尤相骏赵霞龙四春王嘉伟...
    96-101页
    查看更多>>摘要：本文针对地铁隧道中渗漏水、裂纹裂缝、结构抹灰开裂及剥落掉块4种常见病害,研究了基于激光雷达扫描点云数据和深度学习的地铁隧道病害检测方法.首先,引入ACmix注意力模块,使网络兼顾全局特征和局部特征,提升对裂纹、裂缝等小目标的检测效果;然后,优化回归损失函数,提高收敛平稳度和回归精度,降低检测误差;最后,实现正射投影图像预处理、批量检测、结果融合及检测结果报表的一体化生成,提高大尺度正射投影图的病害检测率.试验结果表明,在选取IoU阈值为0.5的条件下,改进后的YOLOv8算法在隧道病害测试检测中正确率由90.65％提升至91.18％,基本实现了基于激光雷达扫描的地铁隧道4类常见病害的智能检测,并在实际隧道运维工程中得到成功应用.

    深度学习模型优化检测方法隧道病害

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    深度学习的大高差高海拔地区高程拟合方法

    马下平王风凯赵庆志高余婷...
    102-108页
    查看更多>>摘要：大高差高海拔地区的地形复杂多变,传统的高程拟合方法,如多项式拟合、曲面拟合、BP神经网络和遗传算法改进的神经网络等方法,拟合精度都有待提高.本文构建了一种基于深度学习的高程拟合方法,利用西部某铁路控制网的2020年一期二等水准测量数据,采用多层感知器(MLP)作为核心模型,通过结合RAdam优化器和GELU激活函数进行优化,该方法能够有效捕捉该地区的地形特征和高程变化规律,实现高精度的高程拟合.研究分析了不同优化器和激活函数组合对模型性能的影响,结果表明,深度学习模型在大高差高海拔地区高程拟合中表现出较佳性能,其均方误差(MSE)最低,平均绝对误差(MAE)最小,决定系数R2最接近1,显著优于BP神经网络和遗传算法改进的神经网络方法.特别是RAdam优化器和GELU激活函数的组合,在模型性能上表现最佳.本文所构建出的深度学习大高差高程拟合方法,不仅精度较高且具有良好的泛化能力,能够适应大高差高海拔地区复杂多变的地形特征.

    深度学习高程拟合大高差高海拔地区优化器激活函数

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    三种图像匹配模型在地图匹配中的适用性

    侯佳鑫车向红刘纪平王鸿雁...
    109-114,121页
    查看更多>>摘要：随着计算机和人工智能等科学技术的快速发展,已出现多种基于深度学习的智能化图像匹配模型,但这些模型大多用于匹配图像纹理特征较为固定的图像(如人物、建筑物和工业器件等),缺乏对图像纹理特征复杂多变的地图图像匹配适用性研究.为此,本文以行政地图、交通地图和专题地图为数据源,基于Superglue、COTR和GlueStick 3种图像匹配深度学习模型,通过融合3类地图和语义分割模型(SAM),从目视检验、匹配精度和匹配效率方面对比分析3种图像匹配模型效果.结果表明:①GlueStick模型在3类地图上边界匹配效果整体最为理想,Superglue次之,而COTR模型匹配效果最差;②基于SAM生成地图分割掩膜图能够减少地图周边干扰要素,进而提升GlueStick和Superglue模型匹配效果,其匹配精度分别提升了47.50％和34.43％;③COTR模型匹配效率最低,GlueStick相比Superglue,在地图原图上匹配效率较低,但在地图分割掩膜图匹配中,两个模型匹配效率相当.本文可为地图内容对比、识别和审查等方面提供重要的智能化技术支撑.

    地图匹配深度学习SuperglueCOTRGlueStick

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    基于kNDVI的时空演变、预测及生态安全格局构建——以水土流失的黄土高原为例

    周康胜杨德宏韩杨周鹏...
    115-121页
    查看更多>>摘要：作为中国重要的生态区域,黄土高原面临严重的环境挑战.如何准确监测和预测植被变化已成为当前研究的焦点.本文利用更适合研究黄土高原的核归一化差异植被指数(kNDVI),对2000-2019年该地区的植被变化进行探究.结果显示,2001年和2013年是生态结构转型的分水岭,高和低类型发生显著变化.此外,为更全面了解未来植被的演变,引入BP神经网络和GeoSOS-FLUS模型进行时空预测,首次验证了GeoSOS-FLUS模型在kNDVI空间预测中的适用性.预测显示,2020-2022年更低和低类型将显著增加.值得注意的是,尽管kNDVI的斜率较过去翻了一番,但其峰值(8月)略有下降,而初春和冬季的数值则有所增加.最后,利用kNDVI和NDVI构建了黄土高原的生态安全格局.比较分析结果显示,由kNDVI构建的生态安全格局优于NDVI,结果进一步揭示了黄土高原西北部的生态更为脆弱,更受人类活动的影响.

    黄土高原kNDVI时空预测BP神经网络GeoSOS-FLUS模型生态安全格局

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