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期刊信息/Journal information
测绘学报
测绘学报

陈俊勇

双月刊

1001-1595

chxb@periodicals.net.cn；chxb@chinajournal.net.cn

010-68531322、68531192

100045

北京复兴门外三里河路50号

测绘学报/Journal Acta Geodaetica et Cartographica SinicaCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊创刊于1957年，是由中国科协主管，中国测绘学会主办的反映我国测绘科学技术发展水平的国家级综合性学术刊物，影响因子和被引频次居中文核心期刊测绘类首位，是我国最具影响力的测绘期刊，Ei核心期刊,是中国科技期刊影响因子前40名的惟一的测绘期刊，也是我国提交国际测绘科技交流的主要文献。　　本刊发表中、英两种文字的论文。着重报道我国测绘科技最新的重要研究成果及其应用，内容涉及大地测量、工程测量、遥感、航空摄影测量、地图学、地理信息系统、矿山测量、海洋测绘、地籍测绘、地图印刷、测绘仪器，信息传输等测绘学科及其相关的相邻学科。
正式出版
收录年代

    光轴位置测量数据辅助立体影像无控定位技术

    王建荣杨元喜卢学良缪毓喆...
    1-7页
    查看更多>>摘要：在卫星摄影测量中,相机参数经过在轨标定后,仍有随时间变化的低频误差,在无地面控制点情况下,这类低频误差影响卫星影像的定位精度.基于光学自准直原理的光轴位置测量设备可以在轨实时监测相机参数的变化情况,对于全球实时或准实时影像处理,可以使用该测量数据削弱低频误差对立体影像定位精度的影响.本文基于光轴位置测量设备的工作原理,建立了光轴位置测量数据辅助立体影像定位的模型和算法,并利用高分十四号卫星数据进行了试验验证.试验结果表明,利用光轴位置测量数据辅助立体影像定位,无须频繁地进行相机参数在轨标定,也无须地面控制点支持,即可实现卫星影像高精度定位,且全球范围内影像无地面控制点定位精度基本一致,平面精度约为1.87 m,高程精度约为0.73 m.

    卫星摄影测量在轨标定光轴位置测量无控定位高分十四号卫星数据

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    高光谱影像逆近邻密度峰值聚类的波段选择算法

    孙根云李忍忍张爱竹安娜...
    8-19页
    查看更多>>摘要：密度峰值聚类波段选择算法利用局部密度描述波段的密度信息,然而现有的局部密度容易忽略波段分布的全局信息,不能有效描述波段的分布特征,导致波段子集分类精度有限.为解决上述问题,本文提出一种基于逆近邻的密度峰值聚类波段选择算法.首先,利用波段与其K近邻构建K近邻有向图,获取波段的逆近邻,以及波段之间的共享近邻和共享逆近邻;然后,利用共享近邻和共享逆近邻并集的个数作为波段之间的相似度,利用波段与其逆近邻的平均欧氏距离和相似度构造增强型局部密度;最后,将增强型局部密度、距离因子、信息熵三者的乘积作为权重值,根据权重值挑选波段子集.为提高试验效率和实用性,本文算法还提出一种自动获得K值的自适应K值方法.在3个高光谱标准数据集上的试验结果表明,本文算法得到的波段子集比其他先进算法挑选的波段有更好的分类性能,尤其是在波段数较少的情况下,而且计算效率较高.

    高光谱影像波段选择密度峰值聚类逆近邻局部密度自适应K值

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    顾及特征离散程度的SEaTH特征优化选择方法

    瞿伟王宇豪王乐李久元...
    20-35页
    查看更多>>摘要：特征选择是面向对象信息提取的关键步骤之一.本文针对分离阈值(separability and threshold,SEaTH)这一特征选择方法在实际应用中存在的不足,例如未考虑特征值的离散程度,仅利用J-M距离评判单一特征,特征间可能存在较强相关性,以及无法有效确定出分类顺序,提出了一种改进的SEaTH算法(optimized SEaTH,OPSEaTH).OPSEaTH 算法首先在J-M 距 离基础上构建了一类特征评价指标(E值),有效解决了特征值的离散度问题;然后,基于E值构建出特征组合评价指标(C,值),可有效评估得到每种地物的最佳特征组合并自动确定出地物的分类顺序;最后基于eCognition等分类器可完成对地物对象的最终有效分类.利用高分二号遥感影像数据对本文方法进行了测试,并将结果分别与SEaTH算法、DPC、OIF和最近邻分类器的分类结果进行了对比,结果表明:OPSEaTH算法不仅能有效降低特征维数、优化特征空间,还能够对分类顺序进行自动化合理确定,总体精度和Kappa系数及其他精度指标,均显著优于基于SEaTH算法的特征选择结果.本文方法无论从特征降维效果、分类结果精度还是计算效率方面均优于DPC、OIF和最近邻分类器结果.OPSEaTH是一种更优的特征选择方法.

    SEaTH算法特征选择离散系数特征组合分类顺序改进SEaTH算法

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    基于遥感的森林碳储量显式计算模型

    朱宁宁杨必胜董震
    36-49页
    查看更多>>摘要：面向国家"双碳"目标和国际碳交易市场需求,陆地生态系统的固碳现状和未来固碳潜力亟须研究.森林是陆地生态系统中重要的碳库,目前基于地面观测的清查方法工作量大且抽样统计结果难以评价,基于卫星遥感反演的方法缺乏理论解释且普适性差.本文从单木级森林碳储量模型出发,提出一种基于遥感的森林碳储量显式计算模型.首先使用图像分辨率、森林郁闭度和森林高度3个关键变量构建森林碳储量显式计算模型,并对模型变量和参数进行误差分析;然后利用单木的生长特性,仿真不同饱和度的森林场景,从理论上解算不同树种的模型参数,并检验模型参数的精度与稳定性;最后验证模型在不同空间尺度、饱和度森林场景下的精度、稳健性和适用性.本文提出的森林碳储量模型解决了现有卫星遥感反演缺乏理论解释性和适用性差的难题,可实现大范围森林碳储量高分辨率制图和全球森林碳汇动态监测.

    森林碳储量遥感模型森林郁闭度森林高度仿真森林

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    图像级高光谱影像高分辨率特征网络分类方法

    孙一帆刘冰余旭初谭熊...
    50-64页
    查看更多>>摘要：基于深度学习的高光谱影像分类方法通常将高光谱影像切分为局部方块作为模型的输入,这不但限制了长距离空-谱信息关联的获取,还带来了大量额外的计算开销.以全局图像作为输入的图像级分类方法能够有效避免这些缺陷,然而,现有的基于全卷积神经网络特征串行流动模式的图像级分类方法在信息恢复时的细节损失会导致分类精度低、分类图视觉效果差等问题.因此,本文提出一种基于HRNet的图像级高光谱影像快速分类方法,在全程保持高分辨率特征的基础上对影像的多重分辨率特征进行并行计算与交叉融合,从而缓解了传统特征串行流动模式造成的信息损失问题.同时,提出多分辨率特征联合监督和投票分类策略,进一步提升了模型分类性能.利用4组开源高光谱影像数据集对本文方法进行验证,试验结果表明,与现有的先进分类方法相比,本文方法能够取得具有竞争性的分类结果,同时显著减少训练和分类时长,在实际应用时更具时效性.为了保证方法的复现性,笔者将代码开源于https://github.com/sssssyf/fast-image-level-vote.

    高光谱影像分类图像级全卷积神经网络HRNet

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    基于BiLSTM模型的BDS-3短期钟差预报精度研究

    潘雄黄伟凯赵万卓张思莹...
    65-78页
    查看更多>>摘要：提出了一种改进的北斗钟差预测模型,将传统的单向长短期记忆神经网络(LSTM)扩展为双向长短期记忆网络(BiLSTM),引入了3种自适应匹配超参数的算法提高钟差数据短期预报的精度.首先,对LSTM进行优化,建立BiLSTM模型,介绍了超参数的3种选择方案(粒子群搜索(PSO)、麻雀搜索(SSA)和贝叶斯搜索(BOA)),并给出了相应的适用范围.然后,详细介绍基于超参数优化BiLSTM模型的钟差预报的步骤.最后,利用GFZ卫星钟差数据,从不同轨道类型、5 min采样间隔、15 min采样间隔等方面进行了1、6和12 h的单天和多天预报对比试验,并进行了相应模型的时间复杂度分析.试验结果表明,采用超参数方案优化后的BiLSTM模型在进行1、6和12h预报时,相较于二次多项式模型、灰色模型、长短期记忆神经网络的模型和BiLSTM模型,平均精度可分别提升86.21％、83.32％、69.99％和55.17％.在3种优化方案中,使用PSO算法对IGSO类型卫星的优化效果较好;使用BOA算法对MEO类型卫星的钟差优化效果较好;使用SSA算法在整体上优化效果最好.虽然经过超参数优化后的BiLSTM模型训练时间相对常用模型较长,但预报速度较快,总体上能够满足实时预报时间要求.

    钟差预报BiLSTM超参数优化神经网络

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    基于变分模态分解的GNSS高程时间序列时变信号提取

    武曙光边少锋李厚朴李昭...
    79-90页
    查看更多>>摘要：针对GNSS坐标时间序列中的时变信号难以由现有最小二乘、最大似然估计(MLE)等参数化方法准确提取的问题,本文采用变分模态分解(VMD)方法将中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)测站的高程时间序列分解为一系列本征模态函数(IMF),进而重构出测站位置时间序列中含有的时变信号.结果表明,相对于MLE方法,VMD方法在97.9％的测站上均方根误差(RMSE)改进率为正值,因此该方法有助于绝大多数测站精确提取出时变信号,减弱高程时间序列中的非线性形变.另外,从相关系数和信噪比的角度来看,VMD方法得到的重构序列与原始序列之间的相关系数更高,信噪比也更大,表明降噪效果较好.通过特定测站的分析表明,VMD方法能有效探测出GNSS高程时间序列预处理中包含遗漏的阶跃信号的测站,表现为较大的RMSE改进率,这在大批量测站的阶跃信号探测中具有一定的实用价值.VMD方法相对于小波分解(WD)经验模态分解(EMD)具有更好的自适应性,但IMF分量个数仍然需要针对具体测站进行逐一确定,当分解个数和重构分量选取恰当时,VMD方法在GNSS高程时间序列中的应用效果可进一步提高.

    GNSS高程时间序列变分模态分解CMONOC测站RMSE改进率

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    基于稀疏同波束测量的天问一号火星着陆点定位方法

    张宇曹建峰孔静段建锋...
    91-100页
    查看更多>>摘要：在广义相对论参考框架下,利用天问一号巡视器在着陆火星后与环绕器进行同波束测量,建立了适用于火星着陆点定位计算的测量模型,并根据两目标相对运动关系设计了基于火星时空参考框架的统计定位方法.通过蒙特卡洛仿真打靶,分析了多种误差和测量弧段对着陆点定位精度的影响,其中广义相对论的引力延迟会产生亚米级模型误差,对火星着陆点定位产生约百米级的影响.针对实际火星车测量单一且稀疏的特点,将环绕器定轨与火星车的定位从并行计算调整为串行计算,引入火星数字高程模型约束着陆点定位的高度,提升环绕器轨道精度并压缩计算弧段,最终将火星车着陆点精度从千米量级提升至约300 m.

    火星探测同波束测量着陆点定位广义相对论火星车

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    顾及通信延迟的车路协同高精度定位

    张红娟钱闯招倩莹李文卓...
    101-117页
    查看更多>>摘要：近几年,随着智能交通和通信技术的发展,智能车路协同系统引起了广泛的关注.车辆的位置特征是智能交通中的基本元素.车路协同环境下,车辆可通过通信设备接收路侧端的定位信息进行自车定位.本文旨在解决车路协同环境中不稳定的通信延迟带来的定位误差的问题,提出了一种基于因子图的考虑通信延迟的车辆高精度定位模型.在GNSS的情况下,基于路侧激光雷达点云LiDAR聚类方法识别和定位目标车辆,通过4G通信网络将目标定位结果发送至车辆,采用因子图将当前时刻的车载惯性测量单元IMU测量信息与滞后的路侧目标定位结果直接融合,基于增量平滑推理方法,实现车辆位置、速度和姿态的最优估计.最后,结合实测和仿真数据,利用实车试验验证了本文方法,与传统处理时间延迟的外推法对比分析,结果表明本文方法可提高车辆的定位和测速精度,并消除了高度不稳定的通信延迟对定位的影响.

    车路协同通信延迟高精度定位因子图路侧感知目标识别与定位

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    一种"附近"空间关系增强的多源融合室内定位方法

    王彦坤樊红樊勇李晓明...
    118-125页
    查看更多>>摘要：针对传统室内定位模式单一,结合室内位置描述中常用的"附近"空间关系,融合多传感器数据,本文提出一种"附近"空间关系增强的多源融合语音交互室内定位方法.首先,研究"附近"空间关系特征,针对室内环境,建立基于"窃取面积"和最短距离的"附近"空间关系的概率密度函数;其次,采集每个参考节点的指纹信息及节点间的距离和运动信息,基于隐马尔可夫模型对室内位置描述定位过程建模,通过维比特算法预测用户位置;最终,通过实际场景对本方法验证,本文提出的方法平均定位精度在1.88 m,80％的情况下定位精度可以达到2.12 m.

    "附近"空间关系多源数据融合室内定位语音交互

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