2019年 第44卷 第12期
2019, 44(12): 1739-1748.
doi: 10.13203/j.whugis20180131
摘要:
精密单点定位（precise point positioning，PPP）的初始化速度是制约PPP实时应用的主要因素。基于连续运行参考系统（continuously operating reference system，CORS）获取大气改正产品可以改善非组合PPP收敛时间，同时可定量探究各类大气产品对实时PPP浮点解的影响，并评估产品的精度与有效性。实时PPP实验结果表明，相对于传统PPP模式，引入电离层产品使PPP东方向收敛时间显著改善，北方向与高程方向次之，且基于非组合PPP方法获取的区域PPP电离层产品（分别改善85%、61%、18%）优于无几何距离组合相位平滑伪距方法获取的区域平滑电离层产品；引入对流层产品对高程方向的收敛时间有显著改善（52%）。而相较于单一产品和其他产品组合约束，区域PPP电离层产品和区域对流层产品组合约束PPP拥有更好的性能，对东、北、高程方向分别改善85%、63%、69%。
精密单点定位（precise point positioning，PPP）的初始化速度是制约PPP实时应用的主要因素。基于连续运行参考系统（continuously operating reference system，CORS）获取大气改正产品可以改善非组合PPP收敛时间，同时可定量探究各类大气产品对实时PPP浮点解的影响，并评估产品的精度与有效性。实时PPP实验结果表明，相对于传统PPP模式，引入电离层产品使PPP东方向收敛时间显著改善，北方向与高程方向次之，且基于非组合PPP方法获取的区域PPP电离层产品（分别改善85%、61%、18%）优于无几何距离组合相位平滑伪距方法获取的区域平滑电离层产品；引入对流层产品对高程方向的收敛时间有显著改善（52%）。而相较于单一产品和其他产品组合约束，区域PPP电离层产品和区域对流层产品组合约束PPP拥有更好的性能，对东、北、高程方向分别改善85%、63%、69%。
2019, 44(12): 1749-1756.
doi: 10.13203/j.whugis20180141
摘要:
从信噪比、伪距残差、相位残差等方面对开阔环境下的静态谷歌Nexus 9智能平板终端的原始全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）观测数据质量进行了分析评估，结果表明，Nexus 9平板的全球定位系统（Global Positioning System，GPS）、GLONASS观测值的信噪比比测量型接收机低10 dBHz左右；伪距精度分别为5.43 m、11.39 m，相位精度分别为4.44 mm、4.99 mm；相对于高度角来说，信噪比与伪距残差的相关性更强，更能反映观测数据的质量。在此基础上给出了信噪比定权的随机模型，并进行了开阔环境下的伪距单点定位测试。实验结果表明，基于信噪比定权的单点定位平面精度为2.74 m，高程精度为4.56m，比高度角定权精度提高了约26%。
从信噪比、伪距残差、相位残差等方面对开阔环境下的静态谷歌Nexus 9智能平板终端的原始全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）观测数据质量进行了分析评估，结果表明，Nexus 9平板的全球定位系统（Global Positioning System，GPS）、GLONASS观测值的信噪比比测量型接收机低10 dBHz左右；伪距精度分别为5.43 m、11.39 m，相位精度分别为4.44 mm、4.99 mm；相对于高度角来说，信噪比与伪距残差的相关性更强，更能反映观测数据的质量。在此基础上给出了信噪比定权的随机模型，并进行了开阔环境下的伪距单点定位测试。实验结果表明，基于信噪比定权的单点定位平面精度为2.74 m，高程精度为4.56m，比高度角定权精度提高了约26%。
2019, 44(12): 1757-1764.
doi: 10.13203/j.whugis20180145
摘要:
太阳活跃期受太阳风高能粒子影响易发生磁暴，使得电离层总电子含量异常扰动，其非平稳性与非线性特征较平静期明显增强。分别利用2011年区域内多个测站的实测数据与IGS（International GNSS Service）发布的全球电离层模型（global ionosphere model，GIM）进行逐点建模，选取db4小波基对样本序列进行分解后，采用时间序列模型对各分量进行预报并重构，实现对ARIMA（auto regressive integrated moving average）模型的改进。通过分析ARIMA模型与改进模型预报值的残差比例和实验区域内均方根误差的分布情况，来评定改进模型的预报精度与适用性。结果表明，改进模型的残差与实验区域内的均方根误差较ARIMA模型总体减小，且该模型对区域内均方根误差峰值能起到较大的削弱作用。
太阳活跃期受太阳风高能粒子影响易发生磁暴，使得电离层总电子含量异常扰动，其非平稳性与非线性特征较平静期明显增强。分别利用2011年区域内多个测站的实测数据与IGS（International GNSS Service）发布的全球电离层模型（global ionosphere model，GIM）进行逐点建模，选取db4小波基对样本序列进行分解后，采用时间序列模型对各分量进行预报并重构，实现对ARIMA（auto regressive integrated moving average）模型的改进。通过分析ARIMA模型与改进模型预报值的残差比例和实验区域内均方根误差的分布情况，来评定改进模型的预报精度与适用性。结果表明，改进模型的残差与实验区域内的均方根误差较ARIMA模型总体减小，且该模型对区域内均方根误差峰值能起到较大的削弱作用。
2019, 44(12): 1765-1770.
doi: 10.13203/j.whugis20180210
摘要:
合理的参数估计及精度评定不仅需要可靠的函数模型，而且需要正确的随机模型。从权函数和粗差编辑两方面，研究了不同随机模型对西安流动卫星激光测距（satellite laser ranging，SLR）站坐标解算的影响，采用全球Lageos-1卫星观测数据计算了西安流动SLR站坐标。计算结果表明：①西安流动SLR站的观测精度和坐标解算精度均达到厘米级。②随机模型直接影响SLR站坐标的解算结果及可靠性；对于相同的计算弧段，抗差方差分量估计得到的站坐标精度最高、结果最稳定，残差加权均方差最小，观测资料利用率也最高；对于相同的计算方案，采用的SLR数据越多，坐标估计精度越高。
合理的参数估计及精度评定不仅需要可靠的函数模型，而且需要正确的随机模型。从权函数和粗差编辑两方面，研究了不同随机模型对西安流动卫星激光测距（satellite laser ranging，SLR）站坐标解算的影响，采用全球Lageos-1卫星观测数据计算了西安流动SLR站坐标。计算结果表明：①西安流动SLR站的观测精度和坐标解算精度均达到厘米级。②随机模型直接影响SLR站坐标的解算结果及可靠性；对于相同的计算弧段，抗差方差分量估计得到的站坐标精度最高、结果最稳定，残差加权均方差最小，观测资料利用率也最高；对于相同的计算方案，采用的SLR数据越多，坐标估计精度越高。
2019, 44(12): 1771-1777.
doi: 10.13203/j.whugis20180155
摘要:
不同技术、不同分析中心得到的地球自转参数（Earth rotation parameters，ERP）往往是不同的，为提供统一的ERP供用户使用，常需对ERP进行融合处理。提出了一种基于多分析中心ERP结果的附加边界约束和内约束融合模型，即先通过参数变换把各分析中心结果转换到相同时刻，考虑到相邻观测时段边界点处ERP应当一致这一特点，施加边界约束，然后对各分析中心的长期解施加转换参数内约束，最后得到多分析中心ERP的融合解。采用从2005—2011年共6 a的7个全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）分析中心的结果进行融合处理，并与IERS C04（International Earth Rotation and Reference Systems ServiceCombined 04）结果进行比较。结果表明，所提出的融合方法计算结果的精度有明显改善。
不同技术、不同分析中心得到的地球自转参数（Earth rotation parameters，ERP）往往是不同的，为提供统一的ERP供用户使用，常需对ERP进行融合处理。提出了一种基于多分析中心ERP结果的附加边界约束和内约束融合模型，即先通过参数变换把各分析中心结果转换到相同时刻，考虑到相邻观测时段边界点处ERP应当一致这一特点，施加边界约束，然后对各分析中心的长期解施加转换参数内约束，最后得到多分析中心ERP的融合解。采用从2005—2011年共6 a的7个全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）分析中心的结果进行融合处理，并与IERS C04（International Earth Rotation and Reference Systems ServiceCombined 04）结果进行比较。结果表明，所提出的融合方法计算结果的精度有明显改善。
2019, 44(12): 1778-1786, 1796.
doi: 10.13203/j.whugis20190092
摘要:
利用存档光学遥感影像对灾前演变情况进行分析是目前常用的方法，但往往受限于获取时间密度、云量等因素。随着雷达遥感卫星数据质量的不断提升，合成孔径雷达干涉测量（interferometric syntheticaperture radar，InSAR）技术可以为滑坡灾前形变探测提供新的技术途径。基于欧洲空间局哨兵一号（Sentinel-1）雷达卫星数据，同时结合升轨与降轨视线向形变结果提取沿坡向与垂直向二维形变，对2018年7月12日甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变进行追溯分析。时序结果显示，该滑坡自2017年6月起便已经开始缓慢的变形，至滑坡发生前13个月时最大累积形变量达77 mm。结合降雨量数据对比分析，发现该滑坡灾前变形与降雨量变化高度吻合，说明降雨是该滑坡发生的主要诱因之一。该InSAR追溯结果展示了星载雷达干涉测量技术在滑坡探测方面的应用潜力，为滑坡诱因分析、防灾减灾乃至滑坡监测预警工作提供了新的思路与参考。
利用存档光学遥感影像对灾前演变情况进行分析是目前常用的方法，但往往受限于获取时间密度、云量等因素。随着雷达遥感卫星数据质量的不断提升，合成孔径雷达干涉测量（interferometric syntheticaperture radar，InSAR）技术可以为滑坡灾前形变探测提供新的技术途径。基于欧洲空间局哨兵一号（Sentinel-1）雷达卫星数据，同时结合升轨与降轨视线向形变结果提取沿坡向与垂直向二维形变，对2018年7月12日甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变进行追溯分析。时序结果显示，该滑坡自2017年6月起便已经开始缓慢的变形，至滑坡发生前13个月时最大累积形变量达77 mm。结合降雨量数据对比分析，发现该滑坡灾前变形与降雨量变化高度吻合，说明降雨是该滑坡发生的主要诱因之一。该InSAR追溯结果展示了星载雷达干涉测量技术在滑坡探测方面的应用潜力，为滑坡诱因分析、防灾减灾乃至滑坡监测预警工作提供了新的思路与参考。
2019, 44(12): 1787-1796.
doi: 10.13203/j.whugis20180128
摘要:
2015年尼泊尔Mw 7.9级地震发生在印度板块向欧亚板块低角度俯冲的喜马拉雅断裂带上。对该地震的滑动模型进行精化，对于理解喜马拉雅断裂带的孕震模式具有重要意义。采用三角形位错元构建主喜马拉雅断裂“双断坡”几何模型，联合全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar，InSAR）资料反演2015年尼泊尔地震同震滑移及震后余滑。结果表明，尼泊尔地震最大同震滑移达到7.8 m，深度为15 km，位于中地壳断坡和浅层断坪的接触部位。不考虑中地壳断坡结构会使反演的最大滑移量偏低。震后余滑主要分布在同震破裂区北侧，释放的地震矩为1.02×1020 N·m，相当于一次Mw 7.3级地震，约占主震释放地震矩的12%。同震库伦应力变化和震间断层闭锁分布均表明，尼泊尔地震破裂区南部宽约60 km的区域仍具有较高的地震危险性。
2015年尼泊尔Mw 7.9级地震发生在印度板块向欧亚板块低角度俯冲的喜马拉雅断裂带上。对该地震的滑动模型进行精化，对于理解喜马拉雅断裂带的孕震模式具有重要意义。采用三角形位错元构建主喜马拉雅断裂“双断坡”几何模型，联合全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar，InSAR）资料反演2015年尼泊尔地震同震滑移及震后余滑。结果表明，尼泊尔地震最大同震滑移达到7.8 m，深度为15 km，位于中地壳断坡和浅层断坪的接触部位。不考虑中地壳断坡结构会使反演的最大滑移量偏低。震后余滑主要分布在同震破裂区北侧，释放的地震矩为1.02×1020 N·m，相当于一次Mw 7.3级地震，约占主震释放地震矩的12%。同震库伦应力变化和震间断层闭锁分布均表明，尼泊尔地震破裂区南部宽约60 km的区域仍具有较高的地震危险性。
2019, 44(12): 1797-1801.
doi: 10.13203/j.whugis20180139
摘要:
为进一步提高极移预报精度，将小波分解引入极移预报中。首先利用小波分解对极移序列进行分解，分离低频分量与高频分量，然后对低频分量建立最小二乘外推模型，获得极移序列的趋势项外推值与残差序列，最后采用自回归（autoregressive，AR）模型对高频分量与残差序列之和进行预报，最终极移的预报值为最小二乘外推值与AR模型预报值之和。结果表明，小波分解可以明显改善最小二乘外推与AR组合模型的极移预报精度，尤其对于中长期预报改善更为明显。
为进一步提高极移预报精度，将小波分解引入极移预报中。首先利用小波分解对极移序列进行分解，分离低频分量与高频分量，然后对低频分量建立最小二乘外推模型，获得极移序列的趋势项外推值与残差序列，最后采用自回归（autoregressive，AR）模型对高频分量与残差序列之和进行预报，最终极移的预报值为最小二乘外推值与AR模型预报值之和。结果表明，小波分解可以明显改善最小二乘外推与AR组合模型的极移预报精度，尤其对于中长期预报改善更为明显。
2019, 44(12): 1802-1807.
doi: 10.13203/j.whugis20180165
摘要:
分析了求解地球重力场参量的球谐综合计算公式，引入数组预存再调用方法来避免传统算法中对cos（mλ）、sin（mλ）及勒让德函数的递推系数的重复计算问题，并结合MPI（message passing interface）并行技术来提高计算效率。实验采用2 160阶次的EGM2008模型，以DELL PowerEdge R730服务器和超算“天河二号”为计算平台，计算了分辨率1°和5'的网格重力异常。结果表明，数组预存再调用的方式减少了中央处理器（central processing unit，CPU）的计算工作量，但同时增加了内存的访问次数，适用于CPU性能一般而内存频率较高的计算平台。MPI并行技术可充分发挥计算机的多核优势，并在进程个数等于逻辑CPU的个数时获得最大加速比。
分析了求解地球重力场参量的球谐综合计算公式，引入数组预存再调用方法来避免传统算法中对cos（mλ）、sin（mλ）及勒让德函数的递推系数的重复计算问题，并结合MPI（message passing interface）并行技术来提高计算效率。实验采用2 160阶次的EGM2008模型，以DELL PowerEdge R730服务器和超算“天河二号”为计算平台，计算了分辨率1°和5'的网格重力异常。结果表明，数组预存再调用的方式减少了中央处理器（central processing unit，CPU）的计算工作量，但同时增加了内存的访问次数，适用于CPU性能一般而内存频率较高的计算平台。MPI并行技术可充分发挥计算机的多核优势，并在进程个数等于逻辑CPU的个数时获得最大加速比。
2019, 44(12): 1808-1815.
doi: 10.13203/j.whugis20180104
摘要:
变量误差（error-in-variables，EIV）模型的系数矩阵存在结构特征的情况，并且这种结构特征可以扩展到观测向量中。首先采用变量投影法将系数矩阵的增广矩阵展开成仿射矩阵形式，提取系数矩阵和观测向量中的随机量，并将EIV模型表示为非线性高斯-赫尔默特模型，然后利用非线性最小二乘原理推导了一种结构总体最小二乘法。该算法统一了普通的结构总体最小二乘法、结构数据最小二乘法以及最小二乘法。将该算法应用到真实算例和模拟算例中，两个算例结果表明，该算法与已有能够解决EIV模型结构特征的结构或加权总体最小二乘法估计结果一致，验证了该算法的有效性。同时，该算法对结构特征的提取方式简单、规律性强且易于编程实现；且在算法设计中，把结构总体最小二乘问题转换为附有参数的条件平差问题，即将其纳入到最小二乘平差理论体系，便于其扩展应用。同时对平面拟合问题的误差估计特性进行了定性分析，由分析可知参数的相对大小对估计误差的一致性有直接影响，这说明EIV模型下系数矩阵和观测向量中随机量的估计误差与真误差的一致性关系相对复杂。
变量误差（error-in-variables，EIV）模型的系数矩阵存在结构特征的情况，并且这种结构特征可以扩展到观测向量中。首先采用变量投影法将系数矩阵的增广矩阵展开成仿射矩阵形式，提取系数矩阵和观测向量中的随机量，并将EIV模型表示为非线性高斯-赫尔默特模型，然后利用非线性最小二乘原理推导了一种结构总体最小二乘法。该算法统一了普通的结构总体最小二乘法、结构数据最小二乘法以及最小二乘法。将该算法应用到真实算例和模拟算例中，两个算例结果表明，该算法与已有能够解决EIV模型结构特征的结构或加权总体最小二乘法估计结果一致，验证了该算法的有效性。同时，该算法对结构特征的提取方式简单、规律性强且易于编程实现；且在算法设计中，把结构总体最小二乘问题转换为附有参数的条件平差问题，即将其纳入到最小二乘平差理论体系，便于其扩展应用。同时对平面拟合问题的误差估计特性进行了定性分析，由分析可知参数的相对大小对估计误差的一致性有直接影响，这说明EIV模型下系数矩阵和观测向量中随机量的估计误差与真误差的一致性关系相对复杂。
2019, 44(12): 1816-1822.
doi: 10.13203/j.whugis20180117
摘要:
基于贝叶斯理论的线性与非线性模型反演方法（Fukuda-Johnson，F-J）已广泛应用于地球物理模型的线性-非线性参数反演。但F-J方法的反演结果可能受马尔可夫链蒙特卡洛采样（Markov chain Monte Carlo，MCMC）经验参数选择的影响，而反复调试合适的经验参数需耗费大量计算时间。对线性与非线性模型进行线性化后，也可以利用迭代最小二乘方法反演，但该方法难以选择合适的初始值。为提高参数反演计算效率和避免参数初值选择影响，提出了一种以F-J方法模型解为初始值的迭代最小二乘方法。该方法只需计算一次F-J方法模型解和有限次最小二乘迭代，既提高了F-J方法的反演效率，又能获得迭代最小二乘全局最优解。针对模拟数据实验和实际数据算例，分别采用F-J方法、随机生成初始值的迭代最小二乘方法和以F-J方法结果为初值的迭代最小二乘方法进行参数反演。结果表明，直接使用F-J方法时，MCMC采样参数会影响反演结果；直接进行迭代最小二乘反演时，初始值选取不当会导致迭代无法收敛到正确的结果；以F-J方法的结果作为迭代最小二乘方法的初始值进行反演，可以充分发挥F-J方法的全局最优性和迭代最小二乘方法计算量小、稳定性好的优势。
基于贝叶斯理论的线性与非线性模型反演方法（Fukuda-Johnson，F-J）已广泛应用于地球物理模型的线性-非线性参数反演。但F-J方法的反演结果可能受马尔可夫链蒙特卡洛采样（Markov chain Monte Carlo，MCMC）经验参数选择的影响，而反复调试合适的经验参数需耗费大量计算时间。对线性与非线性模型进行线性化后，也可以利用迭代最小二乘方法反演，但该方法难以选择合适的初始值。为提高参数反演计算效率和避免参数初值选择影响，提出了一种以F-J方法模型解为初始值的迭代最小二乘方法。该方法只需计算一次F-J方法模型解和有限次最小二乘迭代，既提高了F-J方法的反演效率，又能获得迭代最小二乘全局最优解。针对模拟数据实验和实际数据算例，分别采用F-J方法、随机生成初始值的迭代最小二乘方法和以F-J方法结果为初值的迭代最小二乘方法进行参数反演。结果表明，直接使用F-J方法时，MCMC采样参数会影响反演结果；直接进行迭代最小二乘反演时，初始值选取不当会导致迭代无法收敛到正确的结果；以F-J方法的结果作为迭代最小二乘方法的初始值进行反演，可以充分发挥F-J方法的全局最优性和迭代最小二乘方法计算量小、稳定性好的优势。
2019, 44(12): 1823-1831.
doi: 10.13203/j.whugis20180105
摘要:
目前大部分植被指数主要针对绿色植被构建，缺乏针对其他颜色特别是红色植被的指数。此外，面向湿地或潮间带植被识别提取的植被指数也相对较少。为拓展针对红色植被指数构建的研究，结合翅碱蓬植被的红色特征，基于高分一号（GF-1）卫星宽覆盖影像（wide field of view，WFV），通过对比翅碱蓬及其周边地物在GF-1 WFV影像中的光谱反射率特征，构建了翅碱蓬植被指数（suaeda salsa vegetation index，SSVI）。为评估SSVI提取翅碱蓬的精度，以辽宁双台子河口湿地自然保护区为研究区，采用各种植被指数分别提取了不同年份的5景GF-1 WFV影像翅碱蓬信息，并对提取结果精度及错分像元数进行统计分析。结果表明，SSVI平均提取精度为88.6%，平均错分像元占研究区比例为5.1%，在5个指数中提取翅碱蓬精度最高、效果最好。此外，5期影像间较大的时间跨度也证明了SSVI的鲁棒性较强，具有较好的适用性，受时间影响较小。综上，构建的SSVI可有效用于翅碱蓬的识别与提取，并监测其时空变化。
目前大部分植被指数主要针对绿色植被构建，缺乏针对其他颜色特别是红色植被的指数。此外，面向湿地或潮间带植被识别提取的植被指数也相对较少。为拓展针对红色植被指数构建的研究，结合翅碱蓬植被的红色特征，基于高分一号（GF-1）卫星宽覆盖影像（wide field of view，WFV），通过对比翅碱蓬及其周边地物在GF-1 WFV影像中的光谱反射率特征，构建了翅碱蓬植被指数（suaeda salsa vegetation index，SSVI）。为评估SSVI提取翅碱蓬的精度，以辽宁双台子河口湿地自然保护区为研究区，采用各种植被指数分别提取了不同年份的5景GF-1 WFV影像翅碱蓬信息，并对提取结果精度及错分像元数进行统计分析。结果表明，SSVI平均提取精度为88.6%，平均错分像元占研究区比例为5.1%，在5个指数中提取翅碱蓬精度最高、效果最好。此外，5期影像间较大的时间跨度也证明了SSVI的鲁棒性较强，具有较好的适用性，受时间影响较小。综上，构建的SSVI可有效用于翅碱蓬的识别与提取，并监测其时空变化。
2019, 44(12): 1832-1840.
doi: 10.13203/j.whugis20180146
摘要:
对现有融合雷达与视觉的车辆检测方法进行改进，增加目标跟踪过程，进一步提升城市复杂环境下智能车前方车辆信息感知的准确性。首先，针对雷达数据处理，提出一种基于层次聚类的雷达杂波剔除方法；其次，针对视觉数据处理，提出一种基于目标景深的自适应车辆检测方法；最后，提出一种基于核相关滤波器（kernelized correlation filter，KCF）-扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter，EKF）组合滤波的目标跟踪方法，对车辆几何与运动信息进行了有效估计。通过在不同交通环境与天气状况下进行实车实验，结果证明，该方法具有更好的可靠性与鲁棒性。
对现有融合雷达与视觉的车辆检测方法进行改进，增加目标跟踪过程，进一步提升城市复杂环境下智能车前方车辆信息感知的准确性。首先，针对雷达数据处理，提出一种基于层次聚类的雷达杂波剔除方法；其次，针对视觉数据处理，提出一种基于目标景深的自适应车辆检测方法；最后，提出一种基于核相关滤波器（kernelized correlation filter，KCF）-扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter，EKF）组合滤波的目标跟踪方法，对车辆几何与运动信息进行了有效估计。通过在不同交通环境与天气状况下进行实车实验，结果证明，该方法具有更好的可靠性与鲁棒性。
2019, 44(12): 1841-1848.
doi: 10.13203/j.whugis20180137
摘要:
高分辨率遥感影像包含丰富的土地利用类型信息，针对单一卷积神经网络提取图像特征信息不足的问题，提出了一种多结构卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）特征级联的分类方法。首先，选择CaffeNet（convolutional architecture for fast feature embedding）、VGG-S（visual geometry group-slow）、VGG-F（visual geometry group-fast）为实验初始模型，对网络全连接层进行参数微调，采用随机梯度下降法（stochasticgradient descent，SGD）更新网络的权重；然后以微调后的网络分别作为特征提取器对图像提取特征，级联上述3种网络的第二个全连接层输出特征作为图像表达；最后，以多类最优边界分配机（multi-class optimal margindistribution machine，mcODM）获得最终分类结果。实验采用UC Merced land-use数据集进行分类效果检验，结果表明，多结构卷积神经网络级联的方法能够达到97.55%的总体分类精度，相较于CaffeNet、VGG-S和VGG-F等，分类精度分别提升了5.71%、2.72%和5.1%。因此多结构卷积神经网络特征级联的方法能够有效提取目标特征信息，提升土地利用分类精度。
高分辨率遥感影像包含丰富的土地利用类型信息，针对单一卷积神经网络提取图像特征信息不足的问题，提出了一种多结构卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）特征级联的分类方法。首先，选择CaffeNet（convolutional architecture for fast feature embedding）、VGG-S（visual geometry group-slow）、VGG-F（visual geometry group-fast）为实验初始模型，对网络全连接层进行参数微调，采用随机梯度下降法（stochasticgradient descent，SGD）更新网络的权重；然后以微调后的网络分别作为特征提取器对图像提取特征，级联上述3种网络的第二个全连接层输出特征作为图像表达；最后，以多类最优边界分配机（multi-class optimal margindistribution machine，mcODM）获得最终分类结果。实验采用UC Merced land-use数据集进行分类效果检验，结果表明，多结构卷积神经网络级联的方法能够达到97.55%的总体分类精度，相较于CaffeNet、VGG-S和VGG-F等，分类精度分别提升了5.71%、2.72%和5.1%。因此多结构卷积神经网络特征级联的方法能够有效提取目标特征信息，提升土地利用分类精度。
2019, 44(12): 1849-1858.
doi: 10.13203/j.whugis20180126
摘要:
城市地下电缆工井是发挥城市功能和确保城市快速协调发展的重要基础设施，但地下管线结构复杂、信息量大，对其进行三维显示、管理与分析具有一定的难度。激光雷达技术出现后，因其快速、不接触、高密度、高精度等特征，被逐步应用于建筑物逆向重建，基于激光雷达点云数据的地下电缆工井三维重建也逐渐成为主流方法。提出了一种针对具有孔洞的地下工井的三维模型拓扑重构算法，以地下工井三维激光点云为数据源，建立具有孔洞的地下工井三维模型，可解决直接采用点云进行构网时模型不完整及速度较慢的问题。三维模型的构建采用与常用的管线化地下管网结构不同的CSG-BREP（constructive solid geometry-boundaryrepresentation）拓扑模型结构，整体上将工井分为墙面、电缆、井筒等，此模型可更加细致地表达地下电缆工井模型的内部拓扑结构。实验证明，该算法可以对多种类型的墙壁进行拓扑重构，在表达模型拓扑关系时突破了传统管网中单一的管孔与管线的点线关系及管线间的线线关系，增加管孔与墙壁的点面关系以及管线与墙壁的线面关系，更加细致准确地对模型进行描述。
城市地下电缆工井是发挥城市功能和确保城市快速协调发展的重要基础设施，但地下管线结构复杂、信息量大，对其进行三维显示、管理与分析具有一定的难度。激光雷达技术出现后，因其快速、不接触、高密度、高精度等特征，被逐步应用于建筑物逆向重建，基于激光雷达点云数据的地下电缆工井三维重建也逐渐成为主流方法。提出了一种针对具有孔洞的地下工井的三维模型拓扑重构算法，以地下工井三维激光点云为数据源，建立具有孔洞的地下工井三维模型，可解决直接采用点云进行构网时模型不完整及速度较慢的问题。三维模型的构建采用与常用的管线化地下管网结构不同的CSG-BREP（constructive solid geometry-boundaryrepresentation）拓扑模型结构，整体上将工井分为墙面、电缆、井筒等，此模型可更加细致地表达地下电缆工井模型的内部拓扑结构。实验证明，该算法可以对多种类型的墙壁进行拓扑重构，在表达模型拓扑关系时突破了传统管网中单一的管孔与管线的点线关系及管线间的线线关系，增加管孔与墙壁的点面关系以及管线与墙壁的线面关系，更加细致准确地对模型进行描述。
2019, 44(12): 1859-1864.
doi: 10.13203/j.whugis20180164
摘要:
针对线要素综合质量评价中的形状相似性评价问题，提出一种基于双侧弯曲森林形状表示模型的线要素形状相似性评价方法。引入约束Delaunay三角网及其凸包，生成线要素的双侧根弯曲序列，并在每个根弯曲上生成弯曲树，使用三角形表达每个层次上的弯曲，从而建立基于双侧弯曲森林的线要素形状表示模型。在该模型基础上，顾及线要素的地理位置特征，对综合前后线要素的形状相似性进行评价。实验结果表明，该方法能够区别不同层次上的形状特征，与形状认知的层次一致，能够有效辨识综合质量是否存在问题。
针对线要素综合质量评价中的形状相似性评价问题，提出一种基于双侧弯曲森林形状表示模型的线要素形状相似性评价方法。引入约束Delaunay三角网及其凸包，生成线要素的双侧根弯曲序列，并在每个根弯曲上生成弯曲树，使用三角形表达每个层次上的弯曲，从而建立基于双侧弯曲森林的线要素形状表示模型。在该模型基础上，顾及线要素的地理位置特征，对综合前后线要素的形状相似性进行评价。实验结果表明，该方法能够区别不同层次上的形状特征，与形状认知的层次一致，能够有效辨识综合质量是否存在问题。
2019, 44(12): 1865-1873.
doi: 10.13203/j.whugis20180098
摘要:
针对目前移动增强现实三维注册实时性不强和鲁棒性差的问题，提出一种基于改进加速鲁棒性特征（speed up robust features，SURF）算法和角点跟踪算法（Kanade-Lucas-Tomasi，KLT）的移动增强现实户外三维注册方法。该方法通过结合快速视网膜关键点（fast retina keypoint，FREAK）算法改进了SURF算法（简称SUFREAK），提高算法描述子构建效率，并保持了算法的鲁棒性。利用视频帧间的相关性，采用KLT光流跟踪算法对户外场景的自然特征点进行跟踪预测，以提高三维注册的实时性。实验结果表明，在户外复杂环境条件下，改进SURF算法具有较高的实时性和鲁棒性，且基于改进SURF和KLT算法的移动增强现实三维注册具有良好的实时性和图像识别效率。
针对目前移动增强现实三维注册实时性不强和鲁棒性差的问题，提出一种基于改进加速鲁棒性特征（speed up robust features，SURF）算法和角点跟踪算法（Kanade-Lucas-Tomasi，KLT）的移动增强现实户外三维注册方法。该方法通过结合快速视网膜关键点（fast retina keypoint，FREAK）算法改进了SURF算法（简称SUFREAK），提高算法描述子构建效率，并保持了算法的鲁棒性。利用视频帧间的相关性，采用KLT光流跟踪算法对户外场景的自然特征点进行跟踪预测，以提高三维注册的实时性。实验结果表明，在户外复杂环境条件下，改进SURF算法具有较高的实时性和鲁棒性，且基于改进SURF和KLT算法的移动增强现实三维注册具有良好的实时性和图像识别效率。
2019, 44(12): 1874-1882.
doi: 10.13203/j.whugis20180156
摘要:
针对当前岛屿自动综合算法使用的Voronoi图在表达岛屿密集程度时存在缺陷，从而导致选取结果难以满足生产实际需要这一现状，提出一种利用缓冲区动态生长模型进行岛屿选取的自动选取方法。首先，从原理上分析了Voronoi图表达空间数据密集程度的缺陷，并设计了能克服此缺陷的缓冲区生长模型；然后，定义了距离矩阵、岛屿缓冲区标识和增长因子，构建了缓冲区生长模型；最后，通过对模型的动态构建和更新实现了岛屿的自动选取，并选取多组不同海域、不同分布特征的岛屿资料图进行了实验验证。实验结果表明，缓冲区生长模型有效解决了Voronoi图表达岛屿密集程度时的缺陷问题，与使用Voronoi图表达岛屿密集程度的岛屿选取方法相比，明显提高了岛屿选取的质量，且可适用于更多的复杂海域。
针对当前岛屿自动综合算法使用的Voronoi图在表达岛屿密集程度时存在缺陷，从而导致选取结果难以满足生产实际需要这一现状，提出一种利用缓冲区动态生长模型进行岛屿选取的自动选取方法。首先，从原理上分析了Voronoi图表达空间数据密集程度的缺陷，并设计了能克服此缺陷的缓冲区生长模型；然后，定义了距离矩阵、岛屿缓冲区标识和增长因子，构建了缓冲区生长模型；最后，通过对模型的动态构建和更新实现了岛屿的自动选取，并选取多组不同海域、不同分布特征的岛屿资料图进行了实验验证。实验结果表明，缓冲区生长模型有效解决了Voronoi图表达岛屿密集程度时的缺陷问题，与使用Voronoi图表达岛屿密集程度的岛屿选取方法相比，明显提高了岛屿选取的质量，且可适用于更多的复杂海域。
2019, 44(12): 1883-1892.
doi: 10.13203/j.whugis20180112
摘要:
采用时空同现模式分析方法挖掘多元犯罪事件之间的关联关系，可为犯罪事件防控问题提供科学指导。现有方法依赖人为设置的频繁度阈值，应用部门若缺乏先验知识则可能导致决策错误。因此，基于非参数统计思想，提出一种面向城市犯罪的时空同现模式显著性检验方法。首先通过重建每类犯罪事件的时空分布，构建多元犯罪事件分布独立的零模型；然后根据零模型下多元犯罪事件同现频率的试验分布，判别候选时空同现模式的显著性。最后设计具有预设模式的模拟数据实验验证该方法的有效性；在多个分析尺度（时空半径）下识别S市2016年13种犯罪事件间时空同现模式，并以时空同现模式{扰乱治安，盗窃电动自行车，扒窃}为例，结合公共设施空间分布，对该模式形成机理进行深入分析。结果表明：①该方法充分顾及了单元犯罪事件自相关特征的影响，能够有效识别具有统计特性的时空同现模式；②犯罪事件时空同现模式随分析尺度的变化而存在差异；③具有相似建成环境和社会环境的犯罪事件容易形成时空同现模式。
采用时空同现模式分析方法挖掘多元犯罪事件之间的关联关系，可为犯罪事件防控问题提供科学指导。现有方法依赖人为设置的频繁度阈值，应用部门若缺乏先验知识则可能导致决策错误。因此，基于非参数统计思想，提出一种面向城市犯罪的时空同现模式显著性检验方法。首先通过重建每类犯罪事件的时空分布，构建多元犯罪事件分布独立的零模型；然后根据零模型下多元犯罪事件同现频率的试验分布，判别候选时空同现模式的显著性。最后设计具有预设模式的模拟数据实验验证该方法的有效性；在多个分析尺度（时空半径）下识别S市2016年13种犯罪事件间时空同现模式，并以时空同现模式{扰乱治安，盗窃电动自行车，扒窃}为例，结合公共设施空间分布，对该模式形成机理进行深入分析。结果表明：①该方法充分顾及了单元犯罪事件自相关特征的影响，能够有效识别具有统计特性的时空同现模式；②犯罪事件时空同现模式随分析尺度的变化而存在差异；③具有相似建成环境和社会环境的犯罪事件容易形成时空同现模式。
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