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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

    基于逆有限元的基坑围护桩等效水平位移监测方法

    张宇轩龙四春赖咸根邝利军...
    126-136页
    查看更多>>摘要:针对传统工程测量方法在深基坑围护桩形变监测中存在的局限性,提出了一种基于逆有限元的应力等效几何形变监测方法.该方法通过获取围护桩钢筋笼的轴向应力,采用逆有限元算法建立相关关系模型,等效求解围护桩在受土体等压力下产生的几何形变,并且通过模拟和实例对模型进行验证.试验结果表明,在不同的工况下,逆有限元关系模型均能实现桩体位移量的等效转换,且具有很好的精确度和稳健性.本文方法弥补了传统监测方法在结构内部监测中的不足,为深基坑围护桩等地下空间变形监测提供了一种思路,对监测工作自动化与科学预测形变有积极的推动作用.

    深基坑围护桩逆有限元等效形变精度分析稳健性

    基于动态粒子群算法的ARAIM可用性优化方法

    王尔申孙薪蕙曲萍萍曾洪正...
    137-145页
    查看更多>>摘要:卫星导航的完好性监测技术对保障航空领域的导航安全至关重要.针对高级接收机自主完好性监测算法将完好性风险概率和连续性风险概率平均分配给所有可见卫星,导致垂直保护级较为保守,进而造成可用性降低的问题,本文提出了一种基于动态粒子群算法(dynamic particle swarm optimization,DPSO)的ARAIM可用性优化方法.通过优化风险概率分配过程,在完好性指标不变的情况下,可有效降低垂直保护级,提高了 ARA1M算法的可用性.选取全球均匀分布的6个MGEX(multi-GNSS experiment)测站对所提方法进行验证,并分析了算法的全球可用性.同时,为验证该方法的有效性,在沈阳法库通航机场采集飞机全飞行阶段的卫星导航试验数据,对算法进行验证.静态数据与动态数据试验结果表明:采用基于DPSO算法的分配策略,降低了垂直保护级,提高了 ARAIM可用性,全球范围内ARAIM可用性大于99.5%的覆盖比率由98.2%增加到99.7%.

    GNSSARAIM可用性风险概率分配垂直保护级动态粒子群算法

    知识引导的碎片化栅格地形图比例尺智能识别

    任加新刘万增陈军张蓝...
    146-157页
    查看更多>>摘要:比例尺是确定地形图秘密等级的重要依据.本文针对碎片化栅格地形图比例尺判定的难题,通过凝练地图尺度特征先验知识,引导构建专家知识图像金字塔数据集(EKIPD),然后使用深度卷积神经网络算法进行建模,构建以知识为引导,以数据为驱动,以算法为核心的知识、数据与深度卷积神经网络耦合的混合智能模型.统计EKIPD中不同尺寸碎片化地形图的样本分布得到最优识别尺寸(ORS),然后以ORS为步长对待识别地形图进行切分;对每个子图分别使用模型进行预测,集成子图的预测结果得到碎片化栅格地形图的比例尺.经过试验验证,本文方法的识别精度在97%左右,证明了本文方法的有效性.

    智能化测绘专家知识混合智能栅格地形图比例尺识别深度卷积神经网络

    地图综合图卷积神经网络点群简化方法

    肖天元艾廷华余华飞杨敏...
    158-172页
    查看更多>>摘要:地图综合是一个多因素影响的复杂决策过程,针对不同场景判断下的综合算子优化选择常规上通过基于规则的方法实施.顾及不同特殊条件影响,这些地图综合规则需要"打补丁",导致地图综合规则体系越来越复杂,从而失去普适性.人工智能技术下的数据驱动综合方案通过机器学习提取典型案例中隐含的综合规则,并迁移到新的数据场景,为处理特殊规则下的地图综合提供了一种思路.本文引入深度学习技术,采用领域知识与数据驱动相结合的策略,提出了 一种基于图卷积神经网络的点群自动综合方法.本文方法通过样本训练与深度学习获取不同数据场景下的地图综合知识,同时融入既有规则进行引导,可以更有效地向人工地图综合结果的目标迈进.首先,构建Delaunay三角网,在点群之间建立空间邻域关系,并根据地理空间上下文关联、空间异质性等领域知识计算各个点的特征信息,构造点群的特征向量.其次,引入拓扑自适应图卷积神经网络,构建点群数据自动综合网络模型.试验表明本文方法在局部区域与整体地图上均可以保持原始点群的各项特征,体现在相对数量保持、上下文特征继承、属性特征一致方面均有良好的表达效果.

    地图综合点群Delaunay三角网图卷积神经网络数据驱动

    地理空间数据等积全球格网多模式三维扩展方法

    周建彬丁俊杰贲进陈艺航...
    173-188页
    查看更多>>摘要:全球离散格网系统是新型地理空间数据组织框架,等面积格网由于在采样和空间分析方面的独特优势而备受关注,但相关研究囿于地球表面,缺乏扩展至三维广域空间的一般方法.本文首先提出将等积球面格网系统扩展为球体格网系统的多种剖分模式,并实现其统一数学描述和详细数学证明;然后引入体积和紧致度指标定量评价不同剖分模式的体元性质,并与球体退化八叉树格网(SDOG)、大圆弧八叉树格网(SGOG)作对比;最后初步探索了本文方法的应用案例,讨论了不同应用需求下选择剖分模式的原则.对比试验结果表明,退化剖分的体元各项指标均优于规则剖分,等体积和退化剖分的体积性质优于SDOG,紧致度性质优于SGOG.本文多剖分模式三维扩展方法不仅符合国际标准等体积的要求,而且兼顾常规剖分设计选项,为不同应用需求提供了参考依据.

    等面积全球离散格网系统三维扩展剖分等体积紧致度

    利用多层次网眼特征和VAE-PNN模型识别城市道路格网模式

    张云菲邱泽航
    189-198页
    查看更多>>摘要:作为道路网中普遍存在的显式模式之一,格网模式蕴含了丰富的城市空间格局信息,识别道路格网模式是实现自动化、智能化地图综合的关键前提.针对现有格网模式识别方法较少考虑多层次网眼特征,存在训练样本多样性不足等问题,本文提出一种基于多层次网眼特征和VAE-PNN模型的城市道路格网模式识别方法.首先,对原始路网数据进行化简;然后,设计了内部正交函数、格网形态描述和邻域相关关系的多层次网眼特征,进而利用变分自编码器(VAE)增强训练样本多样性;最后,借助概率神经网络(PNN)模型实现道路格网模式分类识别.试验结果表明,综合考虑多层次网眼特征能够准确识别不同类型、不同形态的道路格网模式,通过VAE样本增强有效提升分类模型性能和格网模式识别精度.

    格网模式识别多层次网眼特征变分自编码器概率神经网络

    基于流水线网络的地表水动态模拟及并行化研究

    吴钱娇
    199页

    钻孔应变对气压和潮汐响应的传递函数与机理

    杨小林
    200页

    面向滑坡动态监测预警的星地InSAR时序建模与解算方法

    蔡嘉伦
    201页

    基于低频SAR分谱干涉和偏移估计的InSAR电离层误差校正模型与方法

    毛文飞
    202页