2019年 第44卷 第8期
2019, 44(8): 1107-1114.
doi: 10.13203/j.whugis20170185
摘要:
获取现势性的交通道路数据是数字城市和智慧城市建设的基础，基于传统测绘的道路网更新方法存在一定局限性，而基于众源数据及行车轨迹数据更新道路网近年来则倍受关注。首先提出了一种新的道路变化增量更新方法，该方法先对历史道路网建立面拓扑结构，生成由道路网组成的最小闭合面域（道路网眼）；然后以道路网眼为基本控制单元，综合利用轨迹点上下文距离信息和隐马尔可夫模型（hidden Markov model，HMM），提取失配轨迹点和失配轨迹段；最后采用缓冲区分析和最大密度法对失配轨迹提取骨架线，创建新增道路，增量更新历史道路网。实验结果表明，以道路网眼为控制单元，利用轨迹点上下文距离分析和HMM捕获失配轨迹点，可提高失配轨迹点的提取效率，改善道路网更新效果。该方法可用于大规模路网的增量式更新。
获取现势性的交通道路数据是数字城市和智慧城市建设的基础，基于传统测绘的道路网更新方法存在一定局限性，而基于众源数据及行车轨迹数据更新道路网近年来则倍受关注。首先提出了一种新的道路变化增量更新方法，该方法先对历史道路网建立面拓扑结构，生成由道路网组成的最小闭合面域（道路网眼）；然后以道路网眼为基本控制单元，综合利用轨迹点上下文距离信息和隐马尔可夫模型（hidden Markov model，HMM），提取失配轨迹点和失配轨迹段；最后采用缓冲区分析和最大密度法对失配轨迹提取骨架线，创建新增道路，增量更新历史道路网。实验结果表明，以道路网眼为控制单元，利用轨迹点上下文距离分析和HMM捕获失配轨迹点，可提高失配轨迹点的提取效率，改善道路网更新效果。该方法可用于大规模路网的增量式更新。
2019, 44(8): 1115-1123.
doi: 10.13203/j.whugis20170334
摘要:
车辆尾气是道路交通二氧化碳（CO2）排放的重要来源，目前的研究主要集中在区域CO2排放清单的计算和分析上，鲜有从微观层面上进行CO2排放的反演分析。采用微观尾气排放模型对出租车行程轨迹的CO2排放量进行定量反演，进而从点、线、面3个粒度对武汉市出租车行程轨迹CO2排放的时空模式进行分析。研究结果表明，利用出租车轨迹可以有效地反演出租车CO2排放量，并发现其在不同日期和时段具有明显的规律性。通过时空聚类技术发现了点粒度下的出租车CO2排放的类簇数目存在一定的时空变化规律，采用数据场模型展示了线粒度下的道路线段出租车CO2排放强度存在明显的时空分布规律，利用时空自相关技术揭示了面粒度下的区域出租车CO2排放量具有较高的时空正相关性。研究成果可以为城市减排措施制定等提供辅助支持。
车辆尾气是道路交通二氧化碳（CO2）排放的重要来源，目前的研究主要集中在区域CO2排放清单的计算和分析上，鲜有从微观层面上进行CO2排放的反演分析。采用微观尾气排放模型对出租车行程轨迹的CO2排放量进行定量反演，进而从点、线、面3个粒度对武汉市出租车行程轨迹CO2排放的时空模式进行分析。研究结果表明，利用出租车轨迹可以有效地反演出租车CO2排放量，并发现其在不同日期和时段具有明显的规律性。通过时空聚类技术发现了点粒度下的出租车CO2排放的类簇数目存在一定的时空变化规律，采用数据场模型展示了线粒度下的道路线段出租车CO2排放强度存在明显的时空分布规律，利用时空自相关技术揭示了面粒度下的区域出租车CO2排放量具有较高的时空正相关性。研究成果可以为城市减排措施制定等提供辅助支持。
2019, 44(8): 1124-1130.
doi: 10.13203/j.whugis20180066
摘要:
虚拟现实（virtual reality，VR）环境中，移动导航地图设计的空间认知要素是影响用户导航绩效的重要因素。借鉴现实环境中移动城市导航地图设计原则，将空间认知要素分为有、无空间认知价值两种，引入VR环境，探究不同搜索任务中两种要素对导航绩效的影响，并分析性别及被试空间认知能力差异造成的效果差别，以期提出VR环境中移动城市导航地图的界面设计原则。研究结果表明，与现实环境一致，VR移动城市导航地图设计中，有、无空间认知价值的要素存在差异，有空间认知价值的要素可显著提高被试导航绩效；在目标搜索任务中，被试性别存在差异，男性被试使用无空间认知价值的实验地图导航绩效显著高于女性；被试在空间认知能力上不存在差异。该研究结果可为VR移动导航地图的界面设计提供依据。
虚拟现实（virtual reality，VR）环境中，移动导航地图设计的空间认知要素是影响用户导航绩效的重要因素。借鉴现实环境中移动城市导航地图设计原则，将空间认知要素分为有、无空间认知价值两种，引入VR环境，探究不同搜索任务中两种要素对导航绩效的影响，并分析性别及被试空间认知能力差异造成的效果差别，以期提出VR环境中移动城市导航地图的界面设计原则。研究结果表明，与现实环境一致，VR移动城市导航地图设计中，有、无空间认知价值的要素存在差异，有空间认知价值的要素可显著提高被试导航绩效；在目标搜索任务中，被试性别存在差异，男性被试使用无空间认知价值的实验地图导航绩效显著高于女性；被试在空间认知能力上不存在差异。该研究结果可为VR移动导航地图的界面设计提供依据。
2019, 44(8): 1131-1137.
doi: 10.13203/j.whugis20180043
摘要:
在语义信息缺乏的情况下进行点群选取是制图综合的难点之一。提出了一种新的通过多层次聚类进行点群选取的方法。首先，针对k-means聚类算法的不足，利用改进的密度峰值聚类算法实现点群自动聚类，主要表现为用基尼系数确定最优截断距离及用局部密度和相对距离的关系自动确定聚类中心。其次，提出一种顾及密度对比的选取策略，通过点群多层次聚类，将点群划分成不同等级的簇，确定不同等级的聚类中心，建立点群的层次树结构；依据方根定律计算的选取数量，按照各级别簇的点数比例，自上而下逐层分配待选取点数，确定选取对象，实现点群的自动选取和多尺度表达。对不同分布模式的点群进行实验，验证了该方法的普适性和有效性。
在语义信息缺乏的情况下进行点群选取是制图综合的难点之一。提出了一种新的通过多层次聚类进行点群选取的方法。首先，针对k-means聚类算法的不足，利用改进的密度峰值聚类算法实现点群自动聚类，主要表现为用基尼系数确定最优截断距离及用局部密度和相对距离的关系自动确定聚类中心。其次，提出一种顾及密度对比的选取策略，通过点群多层次聚类，将点群划分成不同等级的簇，确定不同等级的聚类中心，建立点群的层次树结构；依据方根定律计算的选取数量，按照各级别簇的点数比例，自上而下逐层分配待选取点数，确定选取对象，实现点群的自动选取和多尺度表达。对不同分布模式的点群进行实验，验证了该方法的普适性和有效性。
2019, 44(8): 1138-1143.
doi: 10.13203/j.whugis20180028
摘要:
针对球体横墨卡托投影与基于地球椭球体的导航设备结合使用存在误差以及传统椭球横墨卡托投影依据经差分带不适用于极区的问题，在分析双重投影可用于极区存在计算奇异和计算溢出问题的基础上，研究了一种基于双重投影的横墨卡托投影极区应用改进方法。首先利用函数等效变换和经线长度比计算公式推导出椭球投影到球体上的坐标变换、球体半径和长度比计算公式，然后利用分段函数的方法研究了球体横墨卡托投影计算公式，综合两个阶段给出了完整的坐标变换公式和长度比计算公式，最后推导了子午线收敛角计算公式。理论分析和算例仿真表明，该改进方法能够解决极区投影计算奇异和计算溢出问题，近极点地区长度变形较小，且与导航设备采用的地球模型一致，可消除由于地球模型不同引起的误差，提高航海绘算精度。
针对球体横墨卡托投影与基于地球椭球体的导航设备结合使用存在误差以及传统椭球横墨卡托投影依据经差分带不适用于极区的问题，在分析双重投影可用于极区存在计算奇异和计算溢出问题的基础上，研究了一种基于双重投影的横墨卡托投影极区应用改进方法。首先利用函数等效变换和经线长度比计算公式推导出椭球投影到球体上的坐标变换、球体半径和长度比计算公式，然后利用分段函数的方法研究了球体横墨卡托投影计算公式，综合两个阶段给出了完整的坐标变换公式和长度比计算公式，最后推导了子午线收敛角计算公式。理论分析和算例仿真表明，该改进方法能够解决极区投影计算奇异和计算溢出问题，近极点地区长度变形较小，且与导航设备采用的地球模型一致，可消除由于地球模型不同引起的误差，提高航海绘算精度。
2019, 44(8): 1144-1152.
doi: 10.13203/j.whugis20170292
摘要:
单像空间后方交会可描述为非线性最小二乘问题，不可导、法方程系数矩阵病态以及陷入局部极值是造成其数值过程不收敛的主要原因。不同地区的控制点空间分布不具相似性，若把同一地区同一组控制点之下数张已知外方位元素的像片看作一个样本集，则在给定每个外方位元素初值的前提下，可通过监督学习方法求取外方位元素的整体下降方向；而对于单像空间后方交会中因前述原因不收敛的情况，则可采用整体下降方向近似解算。以此为出发点，提出一种单像空间后方交会求解的监督学习方法，主要过程是：①训练阶段，利用监督学习过程，对同一测区内不同姿态像片所组成的样本集进行整体外方位元素的求解，得到该测区外方位元素的整体下降方向集合；②测试阶段，对该测区的任意像片，给定外方位元素的初值，直接采用训练阶段得到的整体下降方向集合进行外方位元素的迭代求解。对比试验表明，该方法在数值过程收敛性与初值依赖性上均表现出较强的优势，并能克服欧拉角法因法方程系数矩阵病态而无法收敛的情况。
单像空间后方交会可描述为非线性最小二乘问题，不可导、法方程系数矩阵病态以及陷入局部极值是造成其数值过程不收敛的主要原因。不同地区的控制点空间分布不具相似性，若把同一地区同一组控制点之下数张已知外方位元素的像片看作一个样本集，则在给定每个外方位元素初值的前提下，可通过监督学习方法求取外方位元素的整体下降方向；而对于单像空间后方交会中因前述原因不收敛的情况，则可采用整体下降方向近似解算。以此为出发点，提出一种单像空间后方交会求解的监督学习方法，主要过程是：①训练阶段，利用监督学习过程，对同一测区内不同姿态像片所组成的样本集进行整体外方位元素的求解，得到该测区外方位元素的整体下降方向集合；②测试阶段，对该测区的任意像片，给定外方位元素的初值，直接采用训练阶段得到的整体下降方向集合进行外方位元素的迭代求解。对比试验表明，该方法在数值过程收敛性与初值依赖性上均表现出较强的优势，并能克服欧拉角法因法方程系数矩阵病态而无法收敛的情况。
2019, 44(8): 1153-1161.
doi: 10.13203/j.whugis20180030
摘要:
针对无人机影像分辨率高、数据量大导致稀疏重建效率低的问题，提出了一种减少影像匹配对数量、提高外点剔除效率的算法。首先利用无人机飞控数据、相机安装角计算影像的粗略POS（positioning andorientation system）信息；然后基于拓扑连接分析设计了最大生成树算法（maximum spanning tree expansion，MST-Expansion），最大程度地降低影像配对数；考虑到初始匹配的高外点率，设计了分层运动一致性约束（hierarchical motion consistency constraint，HMCC）算法，提高几何验证算法的效率。4组不同倾斜设备采集的无人机影像的实验结果说明，该方案能够在保证重建精度的前提下，实现无人机倾斜影像高效和稳健的稀疏重建。
针对无人机影像分辨率高、数据量大导致稀疏重建效率低的问题，提出了一种减少影像匹配对数量、提高外点剔除效率的算法。首先利用无人机飞控数据、相机安装角计算影像的粗略POS（positioning andorientation system）信息；然后基于拓扑连接分析设计了最大生成树算法（maximum spanning tree expansion，MST-Expansion），最大程度地降低影像配对数；考虑到初始匹配的高外点率，设计了分层运动一致性约束（hierarchical motion consistency constraint，HMCC）算法，提高几何验证算法的效率。4组不同倾斜设备采集的无人机影像的实验结果说明，该方案能够在保证重建精度的前提下，实现无人机倾斜影像高效和稳健的稀疏重建。
2019, 44(8): 1162-1168.
doi: 10.13203/j.whugis20170258
摘要:
针对目前单时相遥感夜间陆地辐射雾检测不能有效分离雾和地表、低云的问题，利用日本第2代多功能卫星数据的高时间分辨率特性，提出了基于时序特征和支持向量机的夜间陆地辐射雾检测模型。该模型首先在单时相夜间陆地辐射雾检测基础上，使用第1和第4波段亮温差时序曲线构造的亮温差累积特征将夜间地表与陆地辐射雾和低云分离，然后利用第1波段亮温时序曲线构造的亮温变化累积特征、斜率匹配特征和频域奇异性特征，结合支持向量机进行夜间雾和低云的分类，从而实现基于时序数据的夜间陆地辐射雾检测。对两期遥感时序数据进行实验发现，与单时相夜间陆地辐射雾检测相比，利用时序数据的方法较好地提高了夜间陆地辐射雾的检测精度。
针对目前单时相遥感夜间陆地辐射雾检测不能有效分离雾和地表、低云的问题，利用日本第2代多功能卫星数据的高时间分辨率特性，提出了基于时序特征和支持向量机的夜间陆地辐射雾检测模型。该模型首先在单时相夜间陆地辐射雾检测基础上，使用第1和第4波段亮温差时序曲线构造的亮温差累积特征将夜间地表与陆地辐射雾和低云分离，然后利用第1波段亮温时序曲线构造的亮温变化累积特征、斜率匹配特征和频域奇异性特征，结合支持向量机进行夜间雾和低云的分类，从而实现基于时序数据的夜间陆地辐射雾检测。对两期遥感时序数据进行实验发现，与单时相夜间陆地辐射雾检测相比，利用时序数据的方法较好地提高了夜间陆地辐射雾的检测精度。
2019, 44(8): 1169-1173.
doi: 10.13203/j.whugis20180051
摘要:
提出了一种共享内存环境下的干涉合成孔径声呐（interferometric synthetic aperture sonar，InSAS）复图像配准优化方法。首先在分析复图像配准算法各处理步骤计算特点和并行性的基础上，针对粗配准和精配准计算中大量的滑动窗口计算操作，根据相邻窗口数据之间的关系进行了计算方法优化设计；然后采用OpenMP指令对粗配准、精配准、复图像插值和干涉相位提取计算步骤进行了并行化设计和计算任务分配，以充分利用多核计算资源加速复图像配准过程；最后通过InSAS复图像的并行配准试验验证了所提方法的正确性和高效性。
提出了一种共享内存环境下的干涉合成孔径声呐（interferometric synthetic aperture sonar，InSAS）复图像配准优化方法。首先在分析复图像配准算法各处理步骤计算特点和并行性的基础上，针对粗配准和精配准计算中大量的滑动窗口计算操作，根据相邻窗口数据之间的关系进行了计算方法优化设计；然后采用OpenMP指令对粗配准、精配准、复图像插值和干涉相位提取计算步骤进行了并行化设计和计算任务分配，以充分利用多核计算资源加速复图像配准过程；最后通过InSAS复图像的并行配准试验验证了所提方法的正确性和高效性。
2019, 44(8): 1174-1181.
doi: 10.13203/j.whugis20190139
摘要:
传统模式识别方法在物体、人脸、指纹、军事目标识别等领域中只利用单一的图像信息。当研究对象的图像特征高度相似时，识别率较低，如对于真假目标的识别，仅仅利用物体的图像信息很难得到满意的识别结果。针对上述问题，提出了一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法。该方法采用卷积神经网络模型，通过迁移学习的方式构建图像识别模型，并依据物体图像的语义特征进行物体类别识别，在此基础上，基于逆传播（back propagation，BP）神经网络模型，结合物体的实测光谱数据进行物体真假识别。为了验证该方法的准确性和有效性，利用真假苹果和葡萄作为测试对象，单独利用图像信息和光谱信息进行识别时，识别率分别为38.50%和63.00%，而利用该综合方法得到的识别率为95.00%。可认为该方法提高了真假目标混杂情况下的识别准确度，可为物体识别、人脸识别、指纹识别、军事目标识别等领域的应用提供重要的参考，也为航天侦查载荷设计提供了新的思路。
传统模式识别方法在物体、人脸、指纹、军事目标识别等领域中只利用单一的图像信息。当研究对象的图像特征高度相似时，识别率较低，如对于真假目标的识别，仅仅利用物体的图像信息很难得到满意的识别结果。针对上述问题，提出了一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法。该方法采用卷积神经网络模型，通过迁移学习的方式构建图像识别模型，并依据物体图像的语义特征进行物体类别识别，在此基础上，基于逆传播（back propagation，BP）神经网络模型，结合物体的实测光谱数据进行物体真假识别。为了验证该方法的准确性和有效性，利用真假苹果和葡萄作为测试对象，单独利用图像信息和光谱信息进行识别时，识别率分别为38.50%和63.00%，而利用该综合方法得到的识别率为95.00%。可认为该方法提高了真假目标混杂情况下的识别准确度，可为物体识别、人脸识别、指纹识别、军事目标识别等领域的应用提供重要的参考，也为航天侦查载荷设计提供了新的思路。
2019, 44(8): 1182-1190.
doi: 10.13203/j.whugis20180094
摘要:
针对卫星视频的运动检测存在的局部伪运动虚警问题，提出一种决策树支持的局部有差别更新背景减除法。首先，对ViBe背景模型加以改进，在原模型基础上新增更新因子参数，建立初始的背景模型；其次，利用改进的模型进行运动检测，并对检测结果进行连通域标记，得到分割目标集；然后，根据目标特征属性建立决策树模型，并对分割目标集进行弱分类处理；最后，根据分类结果对背景模型样本和对应的更新因子进行局部有差别更新，进而实现“伪运动”虚警消除。利用SkySat和吉林一号视频数据进行实验，结果表明所提方法的效果和性能良好，检测率优于0.909，针对经典ViBe方法的误检测消除率优于90%。
针对卫星视频的运动检测存在的局部伪运动虚警问题，提出一种决策树支持的局部有差别更新背景减除法。首先，对ViBe背景模型加以改进，在原模型基础上新增更新因子参数，建立初始的背景模型；其次，利用改进的模型进行运动检测，并对检测结果进行连通域标记，得到分割目标集；然后，根据目标特征属性建立决策树模型，并对分割目标集进行弱分类处理；最后，根据分类结果对背景模型样本和对应的更新因子进行局部有差别更新，进而实现“伪运动”虚警消除。利用SkySat和吉林一号视频数据进行实验，结果表明所提方法的效果和性能良好，检测率优于0.909，针对经典ViBe方法的误检测消除率优于90%。
2019, 44(8): 1191-1197, 1204.
doi: 10.13203/j.whugis20180463
摘要:
2018-05-05美国夏威夷发生基拉韦厄火山喷发和6.9级地震，直接利用Nevada Geodetic Laboratory（http://geodesy.unr.edu）的全球定位系统连续观测站NA12数据处理结果，得到夏威夷地区的地壳运动趋势，与采用区域参考框架处理方法所得结果一致。本次6.9级地震前的形变主要为地震形变前兆，其次为火山喷发活动的影响；同震位移是地震断层破裂的结果；而震后邻近火山小范围内位移量大。地震前近震中垂直位移无积累。同震水平位移方向和震前积累水平位移的总方向相反，同震水平位移为震前积累的水平位移弹性回跳，由此证明，震前积累的水平位移是地震前兆。同其他大地震相比，夏威夷地震前震中区小范围介质也接近于弹性。近震中临震地壳运动非常显著，是震前断层的预滑或预位移。观测得到的临震形变前兆特殊震例可为探索短临形变前兆提供新线索。地震前夏威夷岛受北西向水平地壳运动挤压，导致地震断层倾滑剪切破裂，产生地震，符合提出的回跳或弹性回跳模型，或称为压-剪回跳或弹性回跳模型。
2018-05-05美国夏威夷发生基拉韦厄火山喷发和6.9级地震，直接利用Nevada Geodetic Laboratory（http://geodesy.unr.edu）的全球定位系统连续观测站NA12数据处理结果，得到夏威夷地区的地壳运动趋势，与采用区域参考框架处理方法所得结果一致。本次6.9级地震前的形变主要为地震形变前兆，其次为火山喷发活动的影响；同震位移是地震断层破裂的结果；而震后邻近火山小范围内位移量大。地震前近震中垂直位移无积累。同震水平位移方向和震前积累水平位移的总方向相反，同震水平位移为震前积累的水平位移弹性回跳，由此证明，震前积累的水平位移是地震前兆。同其他大地震相比，夏威夷地震前震中区小范围介质也接近于弹性。近震中临震地壳运动非常显著，是震前断层的预滑或预位移。观测得到的临震形变前兆特殊震例可为探索短临形变前兆提供新线索。地震前夏威夷岛受北西向水平地壳运动挤压，导致地震断层倾滑剪切破裂，产生地震，符合提出的回跳或弹性回跳模型，或称为压-剪回跳或弹性回跳模型。
2019, 44(8): 1198-1204.
doi: 10.13203/j.whugis20170340
摘要:
PM2.5浓度时空演化特征分析有助于大气污染的现状和发展认知，但PM2.5浓度监测积累时间较短，且受到排放强度和气象因素的影响，因此可融合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）天顶可降水量（precipitable water vapor，PWV）、风速和大气污染物构建PM2.5浓度模型。以河北省为例，首先分别开展PM2.5浓度与大气污染物、GNSS PWV及风速的相关性分析；然后将大气污染物、GNSSPWV和风速作为输入，PM2.5浓度作为输出，利用逆传播（back propagation，BP）神经网络分别构建城市PM2.5浓度模型和区域PM2.5浓度模型；最后进行PM2.5浓度模型可靠性检验。将模型预测值与PM2.5浓度实测值比较发现，预测PM2.5浓度等级准确率高，相对误差较低。该模型可用于区域PM2.5浓度时空演化特征分析。
PM2.5浓度时空演化特征分析有助于大气污染的现状和发展认知，但PM2.5浓度监测积累时间较短，且受到排放强度和气象因素的影响，因此可融合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）天顶可降水量（precipitable water vapor，PWV）、风速和大气污染物构建PM2.5浓度模型。以河北省为例，首先分别开展PM2.5浓度与大气污染物、GNSS PWV及风速的相关性分析；然后将大气污染物、GNSSPWV和风速作为输入，PM2.5浓度作为输出，利用逆传播（back propagation，BP）神经网络分别构建城市PM2.5浓度模型和区域PM2.5浓度模型；最后进行PM2.5浓度模型可靠性检验。将模型预测值与PM2.5浓度实测值比较发现，预测PM2.5浓度等级准确率高，相对误差较低。该模型可用于区域PM2.5浓度时空演化特征分析。
2019, 44(8): 1205-1211, 1219.
doi: 10.13203/j.whugis20180065
摘要:
Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法，在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差，Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动，应当对状态模型误差进行实时控制。对此，引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子，利用统计量实时计算渐消因子的量值，控制状态预测协方差阵的增长，降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明，相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法，基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度，改进时间尺度的稳定度。
Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法，在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差，Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动，应当对状态模型误差进行实时控制。对此，引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子，利用统计量实时计算渐消因子的量值，控制状态预测协方差阵的增长，降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明，相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法，基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度，改进时间尺度的稳定度。
2019, 44(8): 1212-1219.
doi: 10.13203/j.whugis20170337
摘要:
在全球定位系统(Global Positioning System，GPS)中，接收机硬件延迟引起的码偏差和相位偏差是影响精密授时、电离层建模以及非差模糊度解算的重要因素。利用GPS对电离层总电子含量进行估计和建模时，通常假定GPS接收机硬件延迟偏差是稳定不变的量，对其可能存在的波动及影响因素考虑不充分。因此，对GPS接收机硬件延迟偏差的时变特性进行分析，有助于提高电离层电子含量估值的准确性和可靠性。分析了GPS接收机差分码偏差(differential code bias，DCB)和差分相位偏差(differential phase bias，DPB)单历元及单天解的时间变化特性，并对温度变化与接收机DCB、DPB变化之间的相关性进行了实验探究。结果表明，接收机重启前后其DCB值会发生突变，重启之后接收机DCB和DPB大约需要25 min才能趋于稳定。接收机DCB和DPB并不能长期保持稳定，实验数据显示，在2~3 h内，DCB的变化量可以达到0.8 m左右，DPB的变化量可以达到4 mm左右，接收机DCB和DPB的波动与周围环境温度的变化具有较强相关性。
在全球定位系统(Global Positioning System，GPS)中，接收机硬件延迟引起的码偏差和相位偏差是影响精密授时、电离层建模以及非差模糊度解算的重要因素。利用GPS对电离层总电子含量进行估计和建模时，通常假定GPS接收机硬件延迟偏差是稳定不变的量，对其可能存在的波动及影响因素考虑不充分。因此，对GPS接收机硬件延迟偏差的时变特性进行分析，有助于提高电离层电子含量估值的准确性和可靠性。分析了GPS接收机差分码偏差(differential code bias，DCB)和差分相位偏差(differential phase bias，DPB)单历元及单天解的时间变化特性，并对温度变化与接收机DCB、DPB变化之间的相关性进行了实验探究。结果表明，接收机重启前后其DCB值会发生突变，重启之后接收机DCB和DPB大约需要25 min才能趋于稳定。接收机DCB和DPB并不能长期保持稳定，实验数据显示，在2~3 h内，DCB的变化量可以达到0.8 m左右，DPB的变化量可以达到4 mm左右，接收机DCB和DPB的波动与周围环境温度的变化具有较强相关性。
2019, 44(8): 1220-1225.
doi: 10.13203/j.whugis20180049
摘要:
GPS时间序列的空间滤波可以提高观测数据的信噪比，有利于获取更高精度的地壳形变信息。区域叠加滤波算法的空间滤波结果随着测站数和空间尺度不同而不同，不利于研究GPS时间序列中的形变信息。为了削弱区域叠加滤波受空间尺度的影响，提出一种不以空间尺度作为约束条件，同时引入相关系数和距离因子的区域叠加滤波算法。采用2010—2017年中国区域260个GPS连续观测站的时间序列展开空间滤波方法的研究，计算结果表明，对比相关性区域叠加滤波算法，考虑GPS时间序列之间的相关系数和距离因子更有利于提取GPS时间序列中的共模误差，且受空间尺度的影响较小。对比3种不同距离因子的区域叠加滤波算法，可知引入距离反比的空间滤波算法可实现更优的空间滤波。采用该方法空间滤波后可使GPS时间序列残差降低30%~40%，GPS速度场精度提高30%~40%。此算法实现了更优的GPS形变场估计，为研究中国区域的地壳运动和其动力学机制提供了可靠的数据基础。
GPS时间序列的空间滤波可以提高观测数据的信噪比，有利于获取更高精度的地壳形变信息。区域叠加滤波算法的空间滤波结果随着测站数和空间尺度不同而不同，不利于研究GPS时间序列中的形变信息。为了削弱区域叠加滤波受空间尺度的影响，提出一种不以空间尺度作为约束条件，同时引入相关系数和距离因子的区域叠加滤波算法。采用2010—2017年中国区域260个GPS连续观测站的时间序列展开空间滤波方法的研究，计算结果表明，对比相关性区域叠加滤波算法，考虑GPS时间序列之间的相关系数和距离因子更有利于提取GPS时间序列中的共模误差，且受空间尺度的影响较小。对比3种不同距离因子的区域叠加滤波算法，可知引入距离反比的空间滤波算法可实现更优的空间滤波。采用该方法空间滤波后可使GPS时间序列残差降低30%~40%，GPS速度场精度提高30%~40%。此算法实现了更优的GPS形变场估计，为研究中国区域的地壳运动和其动力学机制提供了可靠的数据基础。
2019, 44(8): 1226-1232.
doi: 10.13203/j.whugis20180058
摘要:
首先给出典型的原子钟时差观测量模型，包括确定性部分（时差、频差、线性频漂和周期性波动项）、随机性部分（即原子钟噪声）和观测噪声；分析了各分量对应的Allan偏差的表达式。针对部分文献对Kalman滤波器估计原子钟状态原理描述不清晰的问题，描述了原子钟随机微分方程模型和各物理量的含义，从最优估计和低通滤波器两个角度阐述其原理。针对观测噪声过大、存在周期性波动等原因造成无法准确估计原子钟噪声强度的情况，提出了综合Kalman滤波器状态估计结果和Allan偏差图，估计原子钟噪声和观测噪声强度的方法；提出了3种不同的估计线性频漂幅度的方法，并通过实测数据相互验证；针对周期性波动在时差中不明显的问题，结合原子钟随机微分方程模型，提出了综合Kalman滤波器状态估计的结果和对数Allan偏差图估计周期性波动周期和幅度的方法。对两台国产氢钟的实测数据进行了验证，证明该方法物理原理清晰，操作简便易行，具有实用性。通过该方法可以外推得到所有平滑时间的Allan偏差估计值。
首先给出典型的原子钟时差观测量模型，包括确定性部分（时差、频差、线性频漂和周期性波动项）、随机性部分（即原子钟噪声）和观测噪声；分析了各分量对应的Allan偏差的表达式。针对部分文献对Kalman滤波器估计原子钟状态原理描述不清晰的问题，描述了原子钟随机微分方程模型和各物理量的含义，从最优估计和低通滤波器两个角度阐述其原理。针对观测噪声过大、存在周期性波动等原因造成无法准确估计原子钟噪声强度的情况，提出了综合Kalman滤波器状态估计结果和Allan偏差图，估计原子钟噪声和观测噪声强度的方法；提出了3种不同的估计线性频漂幅度的方法，并通过实测数据相互验证；针对周期性波动在时差中不明显的问题，结合原子钟随机微分方程模型，提出了综合Kalman滤波器状态估计的结果和对数Allan偏差图估计周期性波动周期和幅度的方法。对两台国产氢钟的实测数据进行了验证，证明该方法物理原理清晰，操作简便易行，具有实用性。通过该方法可以外推得到所有平滑时间的Allan偏差估计值。
2019, 44(8): 1233-1240.
doi: 10.13203/j.whugis20170265
摘要:
采用不同类数据联合平差时，不仅观测向量含有误差，其对应的系数矩阵也通常受到误差的影响。将加权总体最小二乘方法应用于多类观测数据的联合平差模型，推导相应迭代计算方法，以相对权比权衡各类数据参与联合平差的比重。设计了多种方案，并给出了确定相对权比的判别函数最小化方法。结果表明，验前单位权方差法与总体最小二乘方差分量估计方法具有一定的局限性，当验前信息不准确或者总体最小二乘方差分量估计方法不可估时，判别函数为\begin{document}$\mathop {\mathop \sum \limits_{i = 1} }\limits^{{n_1}} \left| {{{\widehat {\bar e}}_{{1_i}}}} \right| + \mathop {\mathop \sum \limits_{j = 1} }\limits^{{n_2}} \left| {{{\widehat {\bar e}}_{{2_j}}}} \right|$\end{document}
采用不同类数据联合平差时，不仅观测向量含有误差，其对应的系数矩阵也通常受到误差的影响。将加权总体最小二乘方法应用于多类观测数据的联合平差模型，推导相应迭代计算方法，以相对权比权衡各类数据参与联合平差的比重。设计了多种方案，并给出了确定相对权比的判别函数最小化方法。结果表明，验前单位权方差法与总体最小二乘方差分量估计方法具有一定的局限性，当验前信息不准确或者总体最小二乘方差分量估计方法不可估时，判别函数为
2019, 44(8): 1241-1248.
doi: 10.13203/j.whugis20170232
摘要:
分析指出了在总体最小二乘解下，含有多列独立变量的(以下简称为多变量)变量含误差(errors-invariables，EIV)模型，其各列变量的改正数受对应的参数估值与观测向量先验精度的联合影响，参数估值与观测向量先验精度的乘积越大，则该列变量的改正数越大。因此，现有稳健总体最小二乘方法采用同一个单位权中误差对多变量EIV模型进行降权处理时，会优先对模型中的某一列变量进行降权处理，从而造成平差结果不合理甚至错误，称之为虚假稳健估计现象。鉴于此，提出了多变量稳健总体最小二乘平差方法，并导出了相应的参数估计与精度评定公式。该方法对含有粗差的多变量EIV模型的各列独立变量分别进行降权处理，从而避免虚假稳健估计现象的发生。仿真算例结果表明，当观测值含有粗差时，该方法能够有效避免虚假稳健估计现象的发生，并能够定位出粗差所对应的误差方程；相较于总体最小二乘和稳健最小二乘方法，该方法的参数估计结果更接近真值。
分析指出了在总体最小二乘解下，含有多列独立变量的(以下简称为多变量)变量含误差(errors-invariables，EIV)模型，其各列变量的改正数受对应的参数估值与观测向量先验精度的联合影响，参数估值与观测向量先验精度的乘积越大，则该列变量的改正数越大。因此，现有稳健总体最小二乘方法采用同一个单位权中误差对多变量EIV模型进行降权处理时，会优先对模型中的某一列变量进行降权处理，从而造成平差结果不合理甚至错误，称之为虚假稳健估计现象。鉴于此，提出了多变量稳健总体最小二乘平差方法，并导出了相应的参数估计与精度评定公式。该方法对含有粗差的多变量EIV模型的各列独立变量分别进行降权处理，从而避免虚假稳健估计现象的发生。仿真算例结果表明，当观测值含有粗差时，该方法能够有效避免虚假稳健估计现象的发生，并能够定位出粗差所对应的误差方程；相较于总体最小二乘和稳健最小二乘方法，该方法的参数估计结果更接近真值。
2019, 44(8): 1249-1257.
doi: 10.13203/j.whugis20170261
摘要:
在深入分析现有机载激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）强度修正算法在滩涂地区适用性的基础上，针对单纯利用激光入射角对滩涂LiDAR强度信息进行高光修正有可能造成强度修正中心位置偏移的问题，利用视点端的飞机姿态角对目标端的激光入射角进行精密校正，结合校正后的入射角和经典的Phong光照模型，提出了一种顾及飞机姿态角的滩涂LiDAR强度修正模型，通过对经典强度修正后的数据进行进一步的高光修正，定量补偿了强度修正中心的位置偏移量，实现了强度信息中高光现象的有效消除。在MATLAB平台下对方法的正确性和有效性进行了实验验证，结果表明，经由该方法修正后的强度信息具有更好的同质性，可显著提高地物分类的准确性。
在深入分析现有机载激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）强度修正算法在滩涂地区适用性的基础上，针对单纯利用激光入射角对滩涂LiDAR强度信息进行高光修正有可能造成强度修正中心位置偏移的问题，利用视点端的飞机姿态角对目标端的激光入射角进行精密校正，结合校正后的入射角和经典的Phong光照模型，提出了一种顾及飞机姿态角的滩涂LiDAR强度修正模型，通过对经典强度修正后的数据进行进一步的高光修正，定量补偿了强度修正中心的位置偏移量，实现了强度信息中高光现象的有效消除。在MATLAB平台下对方法的正确性和有效性进行了实验验证，结果表明，经由该方法修正后的强度信息具有更好的同质性，可显著提高地物分类的准确性。
2019, 44(8): 1258-1264.
doi: 10.13203/j.whugis20170239
摘要:
无人航道测量船由于具有低成本、高效率、便捷等优点，在航道测量领域受到越来越多的关注。在避碰过程中，为保证无人航道测量船测量数据的有效性，新规划的避碰路线应尽可能地与原规划测量航线一致。针对传统A*算法所规划的路径在避开障碍物之后无法快速回到预设航线上的问题，提出了一种改进的A*算法。该算法主要是在原始代价函数的基础上，新增了一个与当前点到预设航线的垂直距离相关的代价值，且该代价值的取值与无人航道测量船所处的位置相关。首先在MATLAB仿真环境下对改进A*算法进行仿真实验，然后利用无人航道测量船实船平台开展航行验证实验并进行围栏分析。实验结果表明，相比于传统A*算法，在保证安全的前提下，改进A*算法能够使无人航道测量船在避开障碍物之后更快地回到预设航线。
无人航道测量船由于具有低成本、高效率、便捷等优点，在航道测量领域受到越来越多的关注。在避碰过程中，为保证无人航道测量船测量数据的有效性，新规划的避碰路线应尽可能地与原规划测量航线一致。针对传统A*算法所规划的路径在避开障碍物之后无法快速回到预设航线上的问题，提出了一种改进的A*算法。该算法主要是在原始代价函数的基础上，新增了一个与当前点到预设航线的垂直距离相关的代价值，且该代价值的取值与无人航道测量船所处的位置相关。首先在MATLAB仿真环境下对改进A*算法进行仿真实验，然后利用无人航道测量船实船平台开展航行验证实验并进行围栏分析。实验结果表明，相比于传统A*算法，在保证安全的前提下，改进A*算法能够使无人航道测量船在避开障碍物之后更快地回到预设航线。
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