2022年 第47卷 第5期
2022, 47(5): 641-650.
doi: 10.13203/j.whugis20210300
摘要:
随着测绘制图与通讯技术的发展，公众能够借助各种平台和工具实时地自由创建、发布、编辑和共享地图图像大数据资源和产品，地图图像在地图内容、绘图标准等方面具有了显著的泛在性，导致难以创建大规模、高质量的地图图像标注数据。因此，尽管现有深度学习方法在识别标准地图的内容中取得了突破性的进展，但受制于地图图像标注数据的局限，依然无法有效应对地图图像的识别和理解。根据目前国内外的相关研究进展与挑战，结合地理空间人工智能技术，探讨支持泛源地图图像大数据识别的理论与技术框架。首先，提出既能够表达地图图像内容，又能够为模型或算法表征的地图特征；然后，探讨面向地图图像内容识别的地理空间人工智能技术，以及面向地图图像理解的语义分析方法；最后，总结和展望基于地图图像大数据的相关应用及潜在价值。需要进一步研究支持地图图像表征的理论与方法，且集成地图图像显式内容的识别（地图感知）和地图图像潜在语义的分析（地图认知）才可充分挖掘地图图像大数据的价值。希望能够从数据表征和地理空间人工智能的角度为地图图像的研究提供新思路。
随着测绘制图与通讯技术的发展，公众能够借助各种平台和工具实时地自由创建、发布、编辑和共享地图图像大数据资源和产品，地图图像在地图内容、绘图标准等方面具有了显著的泛在性，导致难以创建大规模、高质量的地图图像标注数据。因此，尽管现有深度学习方法在识别标准地图的内容中取得了突破性的进展，但受制于地图图像标注数据的局限，依然无法有效应对地图图像的识别和理解。根据目前国内外的相关研究进展与挑战，结合地理空间人工智能技术，探讨支持泛源地图图像大数据识别的理论与技术框架。首先，提出既能够表达地图图像内容，又能够为模型或算法表征的地图特征；然后，探讨面向地图图像内容识别的地理空间人工智能技术，以及面向地图图像理解的语义分析方法；最后，总结和展望基于地图图像大数据的相关应用及潜在价值。需要进一步研究支持地图图像表征的理论与方法，且集成地图图像显式内容的识别（地图感知）和地图图像潜在语义的分析（地图认知）才可充分挖掘地图图像大数据的价值。希望能够从数据表征和地理空间人工智能的角度为地图图像的研究提供新思路。
2022, 47(5): 651-664.
doi: 10.13203/j.whugis20200098
摘要:
无人机作为一种新兴的低空遥感平台，具有多种类型的平台和载荷。尽管南极的自然条件严酷，无人机的应用范围仍涵盖了南极基础和应用科学的诸多领域。首先，论述了南极的环境条件对操作无人机的特殊影响，包括气象、电磁场、光照等因素。然后，对目前无人机在南极考察与科学应用中的研究现状做了系统的检索，在收集到的104篇全部相关资料中，梳理了发表时间、主流的期刊、研究区、国家与研究机构等内容，分7个主要应用领域综述了代表性文献，具体包括航空、大气、海冰与冰山、冰川、地貌与地磁、生态‐植被、生态‐动物, 并全面回顾了中国南极科学考察中的无人机发展历程和重点成果。最后，总结南极无人机应用领域研究的不足之处，并阐明了未来发展趋势和建议。
无人机作为一种新兴的低空遥感平台，具有多种类型的平台和载荷。尽管南极的自然条件严酷，无人机的应用范围仍涵盖了南极基础和应用科学的诸多领域。首先，论述了南极的环境条件对操作无人机的特殊影响，包括气象、电磁场、光照等因素。然后，对目前无人机在南极考察与科学应用中的研究现状做了系统的检索，在收集到的104篇全部相关资料中，梳理了发表时间、主流的期刊、研究区、国家与研究机构等内容，分7个主要应用领域综述了代表性文献，具体包括航空、大气、海冰与冰山、冰川、地貌与地磁、生态‐植被、生态‐动物, 并全面回顾了中国南极科学考察中的无人机发展历程和重点成果。最后，总结南极无人机应用领域研究的不足之处，并阐明了未来发展趋势和建议。
2022, 47(5): 665-672.
doi: 10.13203/j.whugis20210112
摘要:
针对当前地址匹配方法严重依赖分词词典、无法有效识别地址中的地址元素及其所属类型的问题，提出了使用深度学习的中文地址解析方法，该方法能够对解析后的地址进行标准化和构成分析以改善地址匹配结果。通过对地址的不同词向量表示及不同序列标注模型的对比评估，结果表明，使用双向门递归单元和双向长短时记忆网络对中文地址解析差别较小，稀疏注意力机制有助于提高地址解析的
针对当前地址匹配方法严重依赖分词词典、无法有效识别地址中的地址元素及其所属类型的问题，提出了使用深度学习的中文地址解析方法，该方法能够对解析后的地址进行标准化和构成分析以改善地址匹配结果。通过对地址的不同词向量表示及不同序列标注模型的对比评估，结果表明，使用双向门递归单元和双向长短时记忆网络对中文地址解析差别较小，稀疏注意力机制有助于提高地址解析的
2022, 47(5): 673-682.
doi: 10.13203/j.whugis20200247
摘要:
研究影响寻路行为的人为因素，对于提升智能导航服务的用户体验具有重要意义。从心理旋转、抽象推理、空间短时记忆和空间感知4种能力出发，设计空间认知对照实验，探究空间认知能力与寻路绩效之间的相关性。研究结果表明：（1）4种空间认知能力之间弱相关，且按空间尺度部分分离。相同尺度空间的认知能力，即心理旋转能力和抽象推理能力、短时记忆能力和空间感知能力的相关性较强，不同尺度空间的认知能力相关性较弱。（2）心理旋转能力和抽象推理能力对寻路绩效有较高的拟合显著性水平。考虑多因素联合作用，虚拟场景中，心理旋转能力对寻路绩效影响最大，空间感知能力影响最小；真实场景中，空间感知能力对寻路绩效影响最大，短时记忆能力影响最小。（3）寻路表现具有显著的场景效应，在虚拟和真实场景中各项能力因子对寻路绩效拟合的决定系数明显不同。该研究结果为基于虚拟场景的行人导航研究的有效性提供了实证参考，也可为设计顾及人因的导航服务提供依据。
研究影响寻路行为的人为因素，对于提升智能导航服务的用户体验具有重要意义。从心理旋转、抽象推理、空间短时记忆和空间感知4种能力出发，设计空间认知对照实验，探究空间认知能力与寻路绩效之间的相关性。研究结果表明：（1）4种空间认知能力之间弱相关，且按空间尺度部分分离。相同尺度空间的认知能力，即心理旋转能力和抽象推理能力、短时记忆能力和空间感知能力的相关性较强，不同尺度空间的认知能力相关性较弱。（2）心理旋转能力和抽象推理能力对寻路绩效有较高的拟合显著性水平。考虑多因素联合作用，虚拟场景中，心理旋转能力对寻路绩效影响最大，空间感知能力影响最小；真实场景中，空间感知能力对寻路绩效影响最大，短时记忆能力影响最小。（3）寻路表现具有显著的场景效应，在虚拟和真实场景中各项能力因子对寻路绩效拟合的决定系数明显不同。该研究结果为基于虚拟场景的行人导航研究的有效性提供了实证参考，也可为设计顾及人因的导航服务提供依据。
2022, 47(5): 683-692.
doi: 10.13203/j.whugis20190288
摘要:
交通拥堵检测是城市交通管理工作的重点和难点之一，现有的拥堵检测以路段为单位，不利于拥堵时空演变规律信息的提取，且检测内容大多只涉及拥堵程度，缺少对拥堵类型的识别。基于CART（classification and regression tree）分类树算法，提出一种以路段点为检测单元的拥堵点分类检测方法，该方法可根据路段平均行驶速度实时检测拥堵点及其类型。首先，将路段等距离划分后映射为路段点，根据时空维路况异常规则和异常模式，以路段点为单元分析了4种拥堵类型的时空演变模式；其次，在路段路况检测的基础上，提取路段点路况时空序列，根据不同类型的拥堵模式对路况时空序列进行分类标记；然后，选取4种速度指标作为样本属性集合，按照属性集合提取各路段点在各时段的速度，以此作为决策树学习的数据集；最后，基于CART分类树算法，采用交叉验证的方式训练出最优模型，使其达到最佳的泛化能力。与支持向量机（support vector machine, SVM）分类模型进行比较，实验结果表明，该方法在分类检测交通拥堵点时具有较高的正确率和召回率，且分类检测时效性较好。
交通拥堵检测是城市交通管理工作的重点和难点之一，现有的拥堵检测以路段为单位，不利于拥堵时空演变规律信息的提取，且检测内容大多只涉及拥堵程度，缺少对拥堵类型的识别。基于CART（classification and regression tree）分类树算法，提出一种以路段点为检测单元的拥堵点分类检测方法，该方法可根据路段平均行驶速度实时检测拥堵点及其类型。首先，将路段等距离划分后映射为路段点，根据时空维路况异常规则和异常模式，以路段点为单元分析了4种拥堵类型的时空演变模式；其次，在路段路况检测的基础上，提取路段点路况时空序列，根据不同类型的拥堵模式对路况时空序列进行分类标记；然后，选取4种速度指标作为样本属性集合，按照属性集合提取各路段点在各时段的速度，以此作为决策树学习的数据集；最后，基于CART分类树算法，采用交叉验证的方式训练出最优模型，使其达到最佳的泛化能力。与支持向量机（support vector machine, SVM）分类模型进行比较，实验结果表明，该方法在分类检测交通拥堵点时具有较高的正确率和召回率，且分类检测时效性较好。
2022, 47(5): 693-699.
doi: 10.13203/j.whugis20190350
摘要:
随着城市化进程的不断加快及暴雨等极端天气的时有发生，道路积水问题愈发严重，影响了市民的出行和城市正常运行，因此有必要对道路积水信息进行动态可视化，而数据的集成与管理是从多源数据到道路积水信息的关键一环。为了更加直接有效地表达道路积水信息，提出了面向城市内涝动态预警可视化的多源时空数据集成与管理方法，构建了道路积水时空数据模型，探讨了积水数据与道路数据的匹配方法，并设计了面向道路积水动态预警的原型系统，实现了道路积水深度的提取与发布。以南京市主城区某区域对该方法进行了实验案例分析，实验结果表明，提出的数据集成与管理方法在进行道路积水可视化时具有一定的可行性。
随着城市化进程的不断加快及暴雨等极端天气的时有发生，道路积水问题愈发严重，影响了市民的出行和城市正常运行，因此有必要对道路积水信息进行动态可视化，而数据的集成与管理是从多源数据到道路积水信息的关键一环。为了更加直接有效地表达道路积水信息，提出了面向城市内涝动态预警可视化的多源时空数据集成与管理方法，构建了道路积水时空数据模型，探讨了积水数据与道路数据的匹配方法，并设计了面向道路积水动态预警的原型系统，实现了道路积水深度的提取与发布。以南京市主城区某区域对该方法进行了实验案例分析，实验结果表明，提出的数据集成与管理方法在进行道路积水可视化时具有一定的可行性。
2022, 47(5): 700-706.
doi: 10.13203/j.whugis20190424
摘要:
在当前地理信息系统应用中，人物信息的时空解读非常重要，有助于地理研究者生成多种类型的专题地图，实现相关地理内容的表达。在分析现有人物数据模型特点的基础上，结合地理应用需求和信息提取技术的发展现状，提出了一种突出人物时空特征的经历信息模型。以网络百科数据为例，实现了模型中各要素的提取，有效解决了事件描述识别和位置信息提取两个重点问题。测试和分析结果表明，该事件描述的抽取方法具有较强的实用性，而位置信息提取方法在标注语料有限的情况下，也取得了一定的效果，得出了较好的实验结论。
在当前地理信息系统应用中，人物信息的时空解读非常重要，有助于地理研究者生成多种类型的专题地图，实现相关地理内容的表达。在分析现有人物数据模型特点的基础上，结合地理应用需求和信息提取技术的发展现状，提出了一种突出人物时空特征的经历信息模型。以网络百科数据为例，实现了模型中各要素的提取，有效解决了事件描述识别和位置信息提取两个重点问题。测试和分析结果表明，该事件描述的抽取方法具有较强的实用性，而位置信息提取方法在标注语料有限的情况下，也取得了一定的效果，得出了较好的实验结论。
2022, 47(5): 707-714.
doi: 10.13203/j.whugis20190454
摘要:
借助具有强大符号运算功能的计算机代数系统Mathematica，推导了地图投影学中等距离纬度、等角纬度、等面积纬度与地心纬度之间的正反解直接展开式，并将式中的系数统一表示成关于椭圆偏心率e和椭球第三扁率n的幂级数形式。与以往反解方法不同的是，采用符号迭代法进行以地心纬度为变量的等距离纬度、等角纬度、等面积纬度的反解，并使用最大差异值作为衡量精度的标准。算例分析表明，以地心纬度为变量的常用纬度展开式在结构和形式上与以大地纬度为变量的辅助纬度保持一致，基于第三扁率n的幂级数表达式具有更紧凑的形式和更好的收敛性，其直接展开式的精度分别优于(1×10-8)″和(1×10-10)″，可以满足大地测量和地图投影精密计算的需要。
借助具有强大符号运算功能的计算机代数系统Mathematica，推导了地图投影学中等距离纬度、等角纬度、等面积纬度与地心纬度之间的正反解直接展开式，并将式中的系数统一表示成关于椭圆偏心率e和椭球第三扁率n的幂级数形式。与以往反解方法不同的是，采用符号迭代法进行以地心纬度为变量的等距离纬度、等角纬度、等面积纬度的反解，并使用最大差异值作为衡量精度的标准。算例分析表明，以地心纬度为变量的常用纬度展开式在结构和形式上与以大地纬度为变量的辅助纬度保持一致，基于第三扁率n的幂级数表达式具有更紧凑的形式和更好的收敛性，其直接展开式的精度分别优于(1×10-8)″和(1×10-10)″，可以满足大地测量和地图投影精密计算的需要。
2022, 47(5): 715-721.
doi: 10.13203/j.whugis20190447
摘要:
为满足新建射电望远镜在单站或多站联合进行的深空探测或射电天文观测对中心坐标精确测定的要求，提出一种利用已知精确中心坐标的望远镜作为参照物，测量地平式射电望远镜中心点坐标的方法和测量数据处理方法。这一方法对场地和设备的要求较低，能够得到毫米级或亚毫米级的位置精度。尤其适合对天线阵列的中心位置进行测量。对国家天文台密云观测站的40 m射电望远镜进行了中心坐标测量，位置均方根误差为2.312 mm，满足了后续的观测工作对其位置的需求。
为满足新建射电望远镜在单站或多站联合进行的深空探测或射电天文观测对中心坐标精确测定的要求，提出一种利用已知精确中心坐标的望远镜作为参照物，测量地平式射电望远镜中心点坐标的方法和测量数据处理方法。这一方法对场地和设备的要求较低，能够得到毫米级或亚毫米级的位置精度。尤其适合对天线阵列的中心位置进行测量。对国家天文台密云观测站的40 m射电望远镜进行了中心坐标测量，位置均方根误差为2.312 mm，满足了后续的观测工作对其位置的需求。
2022, 47(5): 722-730.
doi: 10.13203/j.whugis20190443
摘要:
为确保水下自主航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)地磁导航的可靠性及其航迹规划的合理性，提出了一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和改进反向传播(back-propagation, BP)神经网络结合的候选地磁匹配区自组织优化分类方法。将候选地磁匹配区的分类问题统一在模式识别的框架下，首先，采用PCA对若干地磁图特征参数进行线性变换，获取独立的主成分特征参量；然后，利用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络的初始权阈值来提高候选地磁匹配区适配性分类的准确性；最后，借助GA-BP神经网络来构建地磁图特征参数和匹配性能的映射关系，完成地磁适配区的自动识别。仿真实验结果表明，该自组织优化分类方法在地磁导航适配区选取方面具有较高的分类精度和可靠性，为AUV的高精度长航时自主导航提供重要保障。
为确保水下自主航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)地磁导航的可靠性及其航迹规划的合理性，提出了一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和改进反向传播(back-propagation, BP)神经网络结合的候选地磁匹配区自组织优化分类方法。将候选地磁匹配区的分类问题统一在模式识别的框架下，首先，采用PCA对若干地磁图特征参数进行线性变换，获取独立的主成分特征参量；然后，利用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络的初始权阈值来提高候选地磁匹配区适配性分类的准确性；最后，借助GA-BP神经网络来构建地磁图特征参数和匹配性能的映射关系，完成地磁适配区的自动识别。仿真实验结果表明，该自组织优化分类方法在地磁导航适配区选取方面具有较高的分类精度和可靠性，为AUV的高精度长航时自主导航提供重要保障。
2022, 47(5): 731-737.
doi: 10.13203/j.whugis20200601
摘要:
长江口水域地形地貌研究对河道治理建设、水上交通运输等人类社会经济活动具有重要意义，而建立高精度的无缝深度基准面及其与其他垂直基准间转换模型将直接影响到水陆交界区高精度地形地貌数据的获取及统一综合管理与分析。为此着重研究了基于三维潮波运动数值模拟、海面地形和大地水准面3种手段联合的河口水域无缝深度基准面构建及其与其他垂直基准间转换模型，并在长江口南支这一典型河口水域进行了建模实验和模型精度评估分析。结果显示，垂直基准转换模型中误差为12.4 cm，与现场长期潮位站实际观测结果比对分析得垂直基准转换模型误差绝对值均值为24.2 cm，尽管大于模型中误差估值，但仍满足国际水道测量规范对测深中垂向最大不确定度的要求。
长江口水域地形地貌研究对河道治理建设、水上交通运输等人类社会经济活动具有重要意义，而建立高精度的无缝深度基准面及其与其他垂直基准间转换模型将直接影响到水陆交界区高精度地形地貌数据的获取及统一综合管理与分析。为此着重研究了基于三维潮波运动数值模拟、海面地形和大地水准面3种手段联合的河口水域无缝深度基准面构建及其与其他垂直基准间转换模型，并在长江口南支这一典型河口水域进行了建模实验和模型精度评估分析。结果显示，垂直基准转换模型中误差为12.4 cm，与现场长期潮位站实际观测结果比对分析得垂直基准转换模型误差绝对值均值为24.2 cm，尽管大于模型中误差估值，但仍满足国际水道测量规范对测深中垂向最大不确定度的要求。
2022, 47(5): 738-746.
doi: 10.13203/j.whugis20190434
摘要:
断裂构造研究是重力解释的一项重要工作，与构造单元划分密切相关。全张量重力梯度数据以其信息量大、含有更高频的信号成分，能更好地描述小的异常特征等优点在地球物理领域中得到广泛应用。基于全张量重力梯度组合研究中国南海断裂识别及提取方法。首先，比较多种重力梯度边界识别方法，包括直接利用重力梯度三分量法和全张量梯度组合法，分析它们的优缺点。通过对比分析，传统重力梯度三分量方法不能有效地均衡深浅异常的振幅，当异常中同时出现正负异常可能产生假的边界结果。全张量重力梯度组合法不仅可以有效地避免传统方法的缺陷，而且获得的边界还具有良好的连续性和收敛性。其次，利用改进的边缘检测计算理论边界提取法确定断裂的精确平面位置，得到了与全张量梯度组合法一致的结果。由此推断，南海断裂以北东走向和北西走向为主，北东东、北西、东西和近南北走向为辅。
断裂构造研究是重力解释的一项重要工作，与构造单元划分密切相关。全张量重力梯度数据以其信息量大、含有更高频的信号成分，能更好地描述小的异常特征等优点在地球物理领域中得到广泛应用。基于全张量重力梯度组合研究中国南海断裂识别及提取方法。首先，比较多种重力梯度边界识别方法，包括直接利用重力梯度三分量法和全张量梯度组合法，分析它们的优缺点。通过对比分析，传统重力梯度三分量方法不能有效地均衡深浅异常的振幅，当异常中同时出现正负异常可能产生假的边界结果。全张量重力梯度组合法不仅可以有效地避免传统方法的缺陷，而且获得的边界还具有良好的连续性和收敛性。其次，利用改进的边缘检测计算理论边界提取法确定断裂的精确平面位置，得到了与全张量梯度组合法一致的结果。由此推断，南海断裂以北东走向和北西走向为主，北东东、北西、东西和近南北走向为辅。
2022, 47(5): 747-752.
doi: 10.13203/j.whugis20190430
摘要:
针对传统中位数绝对偏差（median absolute deviation，MAD）方法在探测钟差粗差方面的不足，提出一种改进的MAD钟差粗差探测方法。以一次差分数据为研究对象，通过深入分析传统MAD方法的工作原理，发现传统MAD方法的数学模型表达存在歧义。在优化探测模型结构的基础上，基于岭回归的基本原理，生成动态MAD，有效克服了部分具有显著趋势变化特征的钟差一次差分数据对粗差探测的干扰。使用国际全球卫星导航系统服务组织提供的GPS精密钟差数据进行了实验，并与传统MAD方法进行比较，结果表明，所提方法相较于传统的MAD方法在粗差探测准确率和查全率方面具有明显优势，实际应用价值较高。
针对传统中位数绝对偏差（median absolute deviation，MAD）方法在探测钟差粗差方面的不足，提出一种改进的MAD钟差粗差探测方法。以一次差分数据为研究对象，通过深入分析传统MAD方法的工作原理，发现传统MAD方法的数学模型表达存在歧义。在优化探测模型结构的基础上，基于岭回归的基本原理，生成动态MAD，有效克服了部分具有显著趋势变化特征的钟差一次差分数据对粗差探测的干扰。使用国际全球卫星导航系统服务组织提供的GPS精密钟差数据进行了实验，并与传统MAD方法进行比较，结果表明，所提方法相较于传统的MAD方法在粗差探测准确率和查全率方面具有明显优势，实际应用价值较高。
2022, 47(5): 753-761.
doi: 10.13203/j.whugis20190469
摘要:
准确量测高海拔山区的植物物候对理解全球变化下的敏感生态系统的响应具有重要意义。利用物候相机和遥感技术开展物候信息的提取和对比，既能准确评估物候相机在山区植物物候提取的性能，又可为山区遥感物候数据反演提供重要参考。利用中国新疆维吾尔自治区天山山区人工观测、物候相机和遥感数据，测试了5种曲线拟合方式与4种物候参数提取方法的20种组合的物候参数提取结果，对比了3种数据在物候信息提取结果的异同。结果表明：（1）植物物候相机能在天山山区草地物候观测中提供高时间分辨率的绿度变化信息，是山区开展物候观测并验证遥感物候数据的有效手段。（2）山区雨雪天气等对相对绿度指数产生较强噪声影响，需要选择合适的滤波器进行去噪。（3）曲线拟合方式和物候提取方法均对物候参数数值产生影响。而提取方法可产生更明显的差异性，其中，阈值法和导数法提取的物候数值相近，开始期与人工观测的返青期一致性较好，停止期与枯黄期一致性较好；而Klosterman方法和Gu方法提取物候数值相近，提取的开始期与人工观测的返青末期一致性较好，停止期与人工观测的枯黄末期一致性较好。（4）20种不同滤波+提取方法的组合形式在山区遥感数据物候信息提取的有效性仅为48%，中分辨率成像光谱仪数据的最有效提取方法为Beck+Derivatives组合，可见光红外成像辐射套件数据的最优提取方法为Beck+Threshold组合和Elmore+Derivatives组合。
准确量测高海拔山区的植物物候对理解全球变化下的敏感生态系统的响应具有重要意义。利用物候相机和遥感技术开展物候信息的提取和对比，既能准确评估物候相机在山区植物物候提取的性能，又可为山区遥感物候数据反演提供重要参考。利用中国新疆维吾尔自治区天山山区人工观测、物候相机和遥感数据，测试了5种曲线拟合方式与4种物候参数提取方法的20种组合的物候参数提取结果，对比了3种数据在物候信息提取结果的异同。结果表明：（1）植物物候相机能在天山山区草地物候观测中提供高时间分辨率的绿度变化信息，是山区开展物候观测并验证遥感物候数据的有效手段。（2）山区雨雪天气等对相对绿度指数产生较强噪声影响，需要选择合适的滤波器进行去噪。（3）曲线拟合方式和物候提取方法均对物候参数数值产生影响。而提取方法可产生更明显的差异性，其中，阈值法和导数法提取的物候数值相近，开始期与人工观测的返青期一致性较好，停止期与枯黄期一致性较好；而Klosterman方法和Gu方法提取物候数值相近，提取的开始期与人工观测的返青末期一致性较好，停止期与人工观测的枯黄末期一致性较好。（4）20种不同滤波+提取方法的组合形式在山区遥感数据物候信息提取的有效性仅为48%，中分辨率成像光谱仪数据的最有效提取方法为Beck+Derivatives组合，可见光红外成像辐射套件数据的最优提取方法为Beck+Threshold组合和Elmore+Derivatives组合。
2022, 47(5): 762-768.
doi: 10.13203/j.whugis20190471
摘要:
为提高高分辨率遥感影像变化检测精度，提出一种以领域知识为优化策略的深度学习变化检测方法。利用改进的变化矢量分析和灰度共生矩阵算法获取影像的光谱和纹理变化，设定合理阈值获得变化区域待选样本；引入领域知识中图斑形状特征指数与光谱知识，筛选得到高质量的训练样本；构建并训练了深度置信网络模型，使用优化策略对深度学习变化检测结果进行优化，以减少“椒盐”噪声和伪变化区对检测精度的影响。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验表明，该方法较优化前准确率与召回率最大增幅分别为7.58%和14.69%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS），虚警率和漏检率最大降幅为30.22%和23.30%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS），能够有效提高变化检测精度。
为提高高分辨率遥感影像变化检测精度，提出一种以领域知识为优化策略的深度学习变化检测方法。利用改进的变化矢量分析和灰度共生矩阵算法获取影像的光谱和纹理变化，设定合理阈值获得变化区域待选样本；引入领域知识中图斑形状特征指数与光谱知识，筛选得到高质量的训练样本；构建并训练了深度置信网络模型，使用优化策略对深度学习变化检测结果进行优化，以减少“椒盐”噪声和伪变化区对检测精度的影响。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验表明，该方法较优化前准确率与召回率最大增幅分别为7.58%和14.69%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS），虚警率和漏检率最大降幅为30.22%和23.30%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS），能够有效提高变化检测精度。
2022, 47(5): 769-779.
doi: 10.13203/j.whugis20190466
摘要:
针对相机大视场感兴趣目标分辨率不足的问题，提出短基线同轴约束模型并设计主从相机原型, 大视场相机用于监视整个视场，主动相机用于对目标区域进行指向性高清观测。基本过程为：（1）利用短基线同轴约束模型简化相机外参矩阵, 并构建大视场相机与主动相机间的映射关系，通过三角函数计算主动相机初始控制参数；（2）在近距离场景下，对主动相机控制参数进行补偿。实验结果表明，相机只需一次离线标定即可适应各种场景。观测目标与大视场相机距离3~10 m的近距离场景下，目标在主动相机图像中的实际位置与理论位置误差在30像素以内；远距离场景的有效距离内，误差在6像素左右。计算单一目标点对应主动相机控制参数的时间不超过0.2 ms。原型对目标场景、目标深度无依赖性，且用于较远目标观测时相对于其他方法在精度与时效性方面具有较高优势。
针对相机大视场感兴趣目标分辨率不足的问题，提出短基线同轴约束模型并设计主从相机原型, 大视场相机用于监视整个视场，主动相机用于对目标区域进行指向性高清观测。基本过程为：（1）利用短基线同轴约束模型简化相机外参矩阵, 并构建大视场相机与主动相机间的映射关系，通过三角函数计算主动相机初始控制参数；（2）在近距离场景下，对主动相机控制参数进行补偿。实验结果表明，相机只需一次离线标定即可适应各种场景。观测目标与大视场相机距离3~10 m的近距离场景下，目标在主动相机图像中的实际位置与理论位置误差在30像素以内；远距离场景的有效距离内，误差在6像素左右。计算单一目标点对应主动相机控制参数的时间不超过0.2 ms。原型对目标场景、目标深度无依赖性，且用于较远目标观测时相对于其他方法在精度与时效性方面具有较高优势。
2022, 47(5): 780-788.
doi: 10.13203/j.whugis20190432
摘要:
提出将标准时频变换(normal time-frequency transform，NTFT)与卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)结合，尝试实现地震信号的自动准确识别。单纯利用神经网络方法识别地震通常需要人工方式判别收集地震信号样本，对受到噪声污染的信号进行相关预处理操作。采用NTFT+CNN模型无需预处理去噪，更具有实用性。从中国云南省盈江地区3个台站连续两周的地震记录中截取19 884个地震事件和17 640 个噪声数据作为样本，分别利用CNN模型与NTFT+CNN模型进行3台站与单台站地震信号识别实验。在3台站实验中，CNN模型的地震信号识别准确率为93.10%，NTFT+CNN模型的地震信号识别准确率提升至97.80%，引入NTFT使得识别错误率降低了3倍，表明NTFT+CNN模型可更为有效地识别信噪比低的地震信号。与此同时，CNN模型的训练次数为29，而NTFT+CNN模型训练18次即可达到上述识别准确率，说明NTFT+CNN模型收敛快速且稳定。在单台站实验中，对比考察3种典型噪声情况下的模型表现，进一步验证了NTFT对噪声-地震信号的识别作用与模型结果的正确性。并将NTFT+CNN模型应用于识别美国南加州地震台网公开的地震-脉冲噪声数据，相对于CNN模型，NTFT+CNN模型在识别准确率、收敛速度与所需训练样本数量方面均表现出明显的优势。NTFT为基于神经网络结构的地震信号自动识别提供了新的有效途径。
提出将标准时频变换(normal time-frequency transform，NTFT)与卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)结合，尝试实现地震信号的自动准确识别。单纯利用神经网络方法识别地震通常需要人工方式判别收集地震信号样本，对受到噪声污染的信号进行相关预处理操作。采用NTFT+CNN模型无需预处理去噪，更具有实用性。从中国云南省盈江地区3个台站连续两周的地震记录中截取19 884个地震事件和17 640 个噪声数据作为样本，分别利用CNN模型与NTFT+CNN模型进行3台站与单台站地震信号识别实验。在3台站实验中，CNN模型的地震信号识别准确率为93.10%，NTFT+CNN模型的地震信号识别准确率提升至97.80%，引入NTFT使得识别错误率降低了3倍，表明NTFT+CNN模型可更为有效地识别信噪比低的地震信号。与此同时，CNN模型的训练次数为29，而NTFT+CNN模型训练18次即可达到上述识别准确率，说明NTFT+CNN模型收敛快速且稳定。在单台站实验中，对比考察3种典型噪声情况下的模型表现，进一步验证了NTFT对噪声-地震信号的识别作用与模型结果的正确性。并将NTFT+CNN模型应用于识别美国南加州地震台网公开的地震-脉冲噪声数据，相对于CNN模型，NTFT+CNN模型在识别准确率、收敛速度与所需训练样本数量方面均表现出明显的优势。NTFT为基于神经网络结构的地震信号自动识别提供了新的有效途径。
2022, 47(5): 789-798.
doi: 10.13203/j.whugis20190337
摘要:
建立精确预测参考作物蒸散量（ET0）的计算模型对区域水资源规划和灌溉调度设计具有重要意义。聚焦评估多元自适应回归样条模型（multivariate adaptive regression splines，MARS）计算每日ET0的性能。首先，将Penman-Monteith方程计算的ET0作为标准值；然后，利用中国新疆维吾尔自治区伊犁哈萨克自治州伊宁站1996—2015年逐日气象数据，建立14种不同气象参数组合下的MARS模型并计算ET0；最后，将结果与广义回归神经网络（general regression neural network，GRNN）、支持向量机（support vector machine，SVM）及基于温度、传质、辐射和气象参数的10个经验方程进行比较。结果表明，MARS、GRNN和SVM计算ET0的精度均高于经验方程，整体上MARS性能最好、精度最高，而SVM略优于GRNN。
建立精确预测参考作物蒸散量（ET0）的计算模型对区域水资源规划和灌溉调度设计具有重要意义。聚焦评估多元自适应回归样条模型（multivariate adaptive regression splines，MARS）计算每日ET0的性能。首先，将Penman-Monteith方程计算的ET0作为标准值；然后，利用中国新疆维吾尔自治区伊犁哈萨克自治州伊宁站1996—2015年逐日气象数据，建立14种不同气象参数组合下的MARS模型并计算ET0；最后，将结果与广义回归神经网络（general regression neural network，GRNN）、支持向量机（support vector machine，SVM）及基于温度、传质、辐射和气象参数的10个经验方程进行比较。结果表明，MARS、GRNN和SVM计算ET0的精度均高于经验方程，整体上MARS性能最好、精度最高，而SVM略优于GRNN。
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