鉴于高分五号02星(GF-5B)AHSI影像的数据质量评价方面研究尚少,文中使用辐射精度、信息熵、清晰度和信噪比4个指标,对GF-5BAHSI高光谱数据质量和可用性进行了评价与分析。结果表明,GF-5BAHSI影像的不同波段数据质量存在明显差异,第192~203波段、第245~264波段、第326~330波段共37个波段受大气和水汽影响严重,影像模糊无法利用,需舍弃;总体上可见近红外波段(VNIR)和短波红外波段(SWIR)第151~244波段效果最好可直接使用,SWIR的第265~310波段可用性一般,使用时需进行去噪声和条带处理,第311~325波段条带噪声较为明显且掩盖地物信息较多,建议使用前结合目视判读确定是否需要剔除。

为解决遥感图像受环境复杂、光照变换等原因造成的小目标遥感影像解译难的问题,提出面向遥感影像解译的观测小目标超分辨率重建方法。使用由特征融合网络加特征细化网络组合成的边缘感知网络,采集并提取观测小目标遥感图像,确定其位置和范围,作为生成对抗网络的输入值;生成器持续生成真实的小目标遥感影像分布,并发送给判别器进行鉴别,经生成和鉴别过程的不断迭代训练,直至判别器无法判断遥感影像真伪后,则输出小目标遥感影像超分辨率重建结果。实验结果表明,该方法能够准确地获取遥感影像中的小目标位置和范围,识别出人眼无法确定的小目标;能够十分清晰的将遥感影像中的小目标进行重建,超分辨率重建后的影像亮度、分辨率有了
明显提升;且选取5处地点进行遥感影像的超分辨率重建后,得到的均方根误差、峰值信噪比和通用质量评价指数的平均值分别为29.43,51.01和0.92,可有效助力遥感影像解译。

针对街景图像中景观复杂多样且多种景观相互遮挡,绿色景观分割效果存在相似景观错分、边界分割模糊、细节丢失等问题,提出一种多尺度特征增强的城市绿色景观分割网络。在编码部分改进多尺度残差网络提取上下文信息以区分相似景观,同时构建多级特征聚合增强模块增强目标特征的边缘细节信息。增加双注意力机制,在局部特征上建模丰富的上下文联系。最后,将多级特征聚合增强模块同样引入解码器,并融合多层级特征来提高目标信息的恢复能力完善边缘信息。在公共街景数据集Cityscapes与自制数据集StreetData的消融实验表明,该网络与基础网络相比,平均交并比分别提高2.96%和5.57%。此外,在两个数据集上进行对比实验,该网络较对比模型平均交并比分别高1.25%~5.29%和1.52%~6.95%。定量分析与实验结果表明,该方法能够有效识别街景的绿色景观,实现高精度的城市绿色景观数据提取。

地面沉降是常州市的主要地质灾害之一,为了准确掌握地面沉降动态,确保区域可持续发展,利用时序In-SAR技术监测常州主城区地表形变,并对其影响因素进行分析。文中采用长短基线组合的方式对2016年1月—2022年12月的186景Sentinel-1ASAR影像进行干涉测量处理,从而生成形变时间序列,并通过相位闭合环误差检测筛选高质量干涉对、使用通用型大气改正在线服务(GACOS)进行大气延迟误差改正,获取常州市主城区2016—2022年地面沉降信息,结果与同期水准数据一致,均方根误差为2.5mm;再结合地质条件和地下水资料对影响地表形变的因素进行分析,结果表明常州市主城区地面沉降形势总体趋于稳定,仅在邹区镇西侧、武进区南部前黄礼嘉一带局部地区存在沉降现象,而中心城区地面形变总体抬升趋势。

矿产资源的开采,给其周边土壤带来许多环境问题,如何快速筛查出矿区周边土壤污染情况尤为重要。本文以川西某铜矿周边土壤作为研究对象,采用LASSO 算法对SG 平滑后的高光谱数据RSG 和经过多元散射校正(MSC)、一阶微分(FD)、倒数变换(RT)的光谱数据进行特征波段的筛选。使用偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)、支持向量机回归(SVR)、极端梯度提升(XGBoost)、反向传播神经网络(BPNN)5种模型进行反演。结果表明,RSG、MSC、FD筛选出的特征波段集中在近红外区域,RT 筛选出的特征波段集中在可见光区域;MSC-SVR 模型的R2,RMSE和RPD分别为0.763、6.745、2.06,在所有模型中精度最高,该模型可用于研究区土壤中铬的快速监测。

利用遥感技术监测生态环境质量对预防生态环境恶化具有重要作用。精确衡量地区的生态信息,认清当地生态环境质量现状和保护生态环境具有指导性意义。文中在遥感生态指数(RSEI)基础上结合人口密度、土地利用数据和2013年、2018年和2023年高分辨率Landsat影像数据建立改进型遥感生态指数(IRSEI)作为生态环境质量评价指标,结果表明:该指标与GDP、人口密度呈较强的负相关性,2013—2023年烟台生态环境质量持续下降,2013年、2018年、2023年IRSEI均值分别为0.2735、0.269、0.231。2013—2023年大部分区域生态环境质量基本保持不变;生态环境质量略微变差的土地面积占总面积约34%。生态环境质量变差与城市扩张、人口增长等人为因素具有密切联系,且呈现相关性,可见人为活动对生态环境质量影响较大。

遥感影像场景分类是自然灾害检测和城市功能规划等实际应用的基础,因此研究遥感影像场景分类具有重要意义。基于深度学习的方法由于其强大的特征提取能力已经成为遥感影像场景分类领域最常用的方法,此类方法强烈依赖数据集的质量。现阶段场景分类领域的数据集大多为高分辨率的光学影像,易于提取有效的语义特征。在面对中分辨率场景时,影像中细节信息更匮乏,有效特征不够显著,场景分类具有更大难度,相较于高分辨率场景分类精度不够理想。在此情况下,利用其他模态的数据如合成孔径雷达(SAR)提供互补特征可以有效改善场景分类精度。考虑到以上现状,本文构建光学-SAR遥感影像场景分类数据集(OS-RSISC),基于此数据集进一步提出了
一个联合全局与关键区域的感知注意力双模态场景分类框架(GKPA-RSSC)。实验结果显示GKPA-RSSC相较于对比方法具有最高的分类精度,总体精度达81.97%。光学-SAR数据与单模态数据的对比试验结果突显双模态数据的优势,进而验证了本文提出的光学-SAR场景分类数据集的重要意义。

安卓设备收集的全球导航卫星系统(GNSS)数据在从地理空间定位到环境监测的各种应用中越来越重要。但缺乏将安卓GNSS原始数据转换为接收机独立交换格式(RINEX)的标准化工具,这给初学者和研究人员带来了重大挑战。为了满足这一需求,本文基于Python开发安卓GNSS原始数据转换RINEX工具箱(AGRDRT),旨在简化转换过程并提高安卓GNSS数据的可用性。所提出的工具箱利用Python的versatility提供一个友好的用户界面,用于将安卓GNSS原始数据转换为广泛采用的RINEX3.05标准格式。AGRDRT主要功能包括强大的数据解析算法、对不同GNSS星座的支持以及与各种安卓设备配置的兼容性。

无人机(UAV)影像匹配过程中常规的尺度不变特征变换(SIFT)算法在处理UAV 影像时会受边缘响应影响,导致特征点匹配的准确度与精度降低。为了进一步提高UAV 影像匹配的准确度与精度,提出了一种优化的SIFT图像匹配算法。以云南省禄丰市恐龙谷为研究区,选择两组研究区无人机影像以及一组公开无人机影像作为实验数据。首先,基于尺度不变性构建高斯差分金字塔,并进行空间极值检测实现特征点的定位。其次,使用Canny算法对图像进行边缘检测,在边缘检测的基础上对图像进行边缘响应点去除,对去除边缘响应后的特征点使用FLANN匹配器进行特征点匹配。然后,在图像匹配的基础上使用最佳近似比进行匹配点的第一次筛选,随后,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法对匹配点进行第二次筛选,确定最佳比值阈值,并计算出RANSAC筛选后的均方根误差(RMSE)与准确率。最后,将优化SIFT 算法与SIFT、ORB、SURF算法进行对比分析。结果表明,优化的SIFT算法不仅特征点匹配耗时小于其他3种算法,在匹配精度、准确度上以及物方精度上也优于其他3种算法。优化后的SIFT算法在A、B、C3组数据匹配的精度分别是93.13%、84.09%、92.73%,RMSE值分别是0.6490、1.1805、0.7726。因此优化的SIFT算法能够降低边缘响应对传统SIFT 算法带来的影响,提高了图像匹配的精度和准确度。

电离层延迟是全球卫星导航系统(GNSS)中的一个主要误差来源。为了改正电离层误差,一些GNSS应用如单频精密单点定位(PPP)和非差非组合PPP依赖于全球电离层模型(GIM)产品。然而,目前可用GIM 产品的发布时间存在延迟,不适用于实时GNSS应用。为了解决这个问题,文中提出一种基于卡尔曼滤波(KF)的实时电离层建模方法,并基于中国区域116个连续运行参考站(CORS)的观测数据,生成中国区域的实时区域电离层模型(RTRIM)。此外,由于伪距差分码偏差(DCB)与电离层延迟存在强耦合关系,还对BDS-2/3、GPS和Galileo系统的DCB进行估计。结果统计分析表明,模型输出的垂直总电子含量(VTEC)与中国科学院(CAS)的最终GIM 产品一致性较好,二者差异的RMS小于2TECU;将VTEC投影为斜向总电子含量(STEC)后,与PPP估计结果偏差的RMS在0.2~0.8m;模型输出的卫星DCB与CAS快速产品的偏差RMS小于0.8ns,以上结果表明本文模型具有较好的精度,能够精细描述中国区域电离层VTEC的时空变化。

结合参数化建模、数字建造、计算机流体动力学模拟和风洞实验建立实景三维建筑风场可视化分析方法，通过实验验证分析，对比研究不同曲面形态建筑的风场。研究显示，所建立的方法可对建筑风场的相关特性进行高效地可视化和量化分析；曲面形态建筑周围的通风效果较优，相对长方体形态建筑风速较高；曲面形态建筑的凸面朝向迎风面时，建筑对气流的阻碍作用小于凹面处于迎风面时的情形，将凸面朝向迎风面有助于促进建筑周围环境的通风。该研究方法提供高效准确的建筑物风场分析路径，可作为实景三维平台在建筑设计与工程应用的分析手段，为城市的可持续策略、微气候研究和精细化治理提供有价值的信息。

基于PySide等Python开源扩展包设计了时序InSAR处理可视化软件,用于实验教学。软件集成了影像搜索、像对组合、干涉解缠、时序处理、结果展示等功能。以山东省菏泽市郓城县城区地表沉降监测为例,进行实验处理,并与PSDS-InSAR方法进行精度对比。相较于传统命令行操作方式,该可视化软件极大地简化数据处理的复杂性,软件处理结果与PSDS-InSAR所得结果的相关性为0.9866。软件提高实验效率,降低实验难度,改善了实验效果,结果精度表明该软件也可直接应用于工程实践。

针对传统图像数据和处理方法难以精确识别渗漏水区域,无法获取高精度渗漏水区域检测结果的问题,以及传统Alpha-Shapes算法对点云密度适应性差,难以捕捉点云细小特征的问题,文中基于激光点云数据的反射强度信息,对Alpha-Shapes算法进行改进,提出基于点云密度自适应的VAlpha-Shapes算法,实现隧道渗漏水病害快速自动化检测与分析。研究结果显示,相比传统的图像数据源,基于激光点云数据的反射强度信息能够更快速精确地完成渗漏水区域的提取;采用Alpha-Shapes算法能够将提取结果的精度从dm 级提升到mm 级,文中提出的基于点云密度自适应VAlpha-Shapes算法的提取精度又提高54.06%,对点云密度变化有更好地适应性,实现隧道渗漏水病害的快速高精度自动化检测。

针对现有三角高程跨河水准精度较差、观测效率低下的问题,基于测距三角高程原理,经过严密的理论推导和研究,提出“自由设站”三角高程法进行跨河水准测量的方法,分析该观测方法的主要误差来源,该方法通过减少设站次数大幅度缩短观测时间,观测过程中采用同时对向观测的方法削弱球气差的影响,经过实例的验证,表明“自由设站”三角高程法具有一定的可靠性和有效性,在保证精度的同时显著提高观测效率,成果满足国家二等水准测量的检核要求。

海洋环境监测、水下导航定位都需要准确的声速场信息,而声速场的构建面临分辨率与工作范围、时空尺度与数据之间的矛盾,导致无法反映准确的声速变化。为此,本文将声速场分为大尺度时空分辨率较低的背景场和小尺度时空分辨率较高的扰动场,提出一种精细化声速场分步构建方法。首先,通过Argo声速剖面数据,基于经验正交函数构建声速长时间物理空间变化的背景场;然后,通过实测声速剖面数据,基于人工蜂群优化BP神经网络构建声速瞬时动态变化的扰动场;最后,将背景场与扰动场结合构建精确的声速场模型,反映完整的声速变化信息。本文基于该方法构建了南海局部区域600m 水深的声速场,结果表明,该方法能够建立高精度的声速场,其预测精度可达到1.038m·s-1。

针对实景三维建设背景下地理实体时空语义表达的复杂性与规范性问题，从多维度分析地理实体表达内涵，设计兼顾地理实体状态、形态、时态的“一码多态”数据模型。结合实景三维数据的多源异构特点，形成以地理实体唯一标识码为纽带的数据存储、管理和更新路径，构建“一码多态”数据应用体系，有效支撑地理实体查询展示、组装共享以及语义关联，能够促进实景三维推动自然资源多领域智慧化升级，为新时期“以地理实体为视角和对象”的新型基础测绘转变提供方法参考。

南极科学考察是服务我国海洋强国战略的重要体现,测绘技术是支撑南极科学考察各项任务的重要保障。伴随着北斗系统的自主发展,测绘学科在极区环境监测等科学研究及航行安全等基础保障方面扮演着越来越重要的角色。正值我国极地科考40周年之际,落实习近平总书记给武汉大学参加中国南北极科学考察队师生代表回信中,提出的“用国家的大事业磨砺青年人的真本领”的重要精神,文中探索弘扬南极精神的测绘专业课程思政建设。首先将思政教育内化到专业教育领域,结合测绘人充分发挥学科优势完成科学考察任务的经典案例,增加学生代入感,解决思政教育硬融入、表面化的难题;第二,联合专业实践教育,组织学生积极参与冰川野外考察和南极现场科考,切身体会科考工作的艰辛和磨练坚忍不拔的工作态度;第三,开设公选课科普宣传教育,让更多师生和社会公众铭记那片冰原上飘扬的五星红旗,提高多学科师生对极地测绘科学的认知和自信心。通过理论课堂、实习实践、社会科普等三维一体思政体系建设,厚植爱国情怀、加强品德修养,为国家的极地测绘事业培养专业功底扎实、民族使命感和责任感强的优秀人才。

云相态的准确分类对地气辐射收支系统及云光学性质等方面的研究至关重要。传统的云相态分类方法利用不同种类云所具有的光谱特征差异,这些分类算法大多仅在白天场景下进行,并且存在数据集相对匮乏的问题。以2016年1—8月地球同步卫星葵花8号的多波段辐射信息作为研究对象,以主动观测极轨卫星CloudSat以及CALIPSO合并的云相态分类产品作为参考标签,建立嵌入自注意力机制的云相态分类深度神经网络(DNN),实现白天/夜间场景下的“冰云”“水云”“混合相云”的云相态分类判定和输出。实验结果表明,夜间模型平均精确率约79%,白天模型平均精确率约85%;引入自注意力机制提升云相态检测模型的性能,添加两层注意力层的白天模型和夜间模型,相比未添加注意力层的模型,F1分数均提高约0.04。

数字赋能与智慧教育催生了基于富媒体资源的新形态教学,数字测图技术正由信息化测绘向智能化转型。文中梳理了数字测图系统硬软件配置、数据采集与处理模式,给出了其虚拟仿真实现流程;基于在线课程集群、虚拟仿真教学及技能竞赛需求,设计了理虚实、线上线下、课内课外一体化新形态教学模式;最后定义了测绘专业素养与技能指标,以探讨智能化测绘下专业创新人才培养新标准。

5G基站位置的确定对室内定位服务和网络安全有着重要意义。首先对5G信道状态信息CSI进行Hample滤波和降维,然后构建基于粒子群优化PSO的误差反向传播BP神经网络信号损耗模型,建立5GCSI和距离的映射关系,最后基于模型预测的距离实现对5GAP的探测。实验采用室外探测室外和室内5G AP的实测数据,结果表明,与BP神经网络相比,基于PSO-BP神经网络的距离预测值更加精确,室外探测室外和室内5GAP的精度分别达到了0.32m 和0.96m。随着测量方向数的提升,5GAP的定位精度不断提升。当方向数达到5个时,精度提升最为显著。

结合参数化建模、数字建造、计算机流体动力学模拟和风洞实验建立实景三维建筑风场可视化分析方法，通过实验验证分析，对比研究不同曲面形态建筑的风场。研究显示，所建立的方法可对建筑风场的相关特性进行高效地可视化和量化分析；曲面形态建筑周围的通风效果较优，相对长方体形态建筑风速较高；曲面形态建筑的凸面朝向迎风面时，建筑对气流的阻碍作用小于凹面处于迎风面时的情形，将凸面朝向迎风面有助于促进建筑周围环境的通风。该研究方法提供高效准确的建筑物风场分析路径，可作为实景三维平台在建筑设计与工程应用的分析手段，为城市的可持续策略、微气候研究和精细化治理提供有价值的信息。

全空间信息系统由周成虎院士首倡，将地理信息系统的研究范畴从地球空间拓展到宇宙空间，从室外空间拓展到室内空间，从宏观空间拓展到微观空间，从小数据到大数据，构建无所不在的空间信息系统世界。在这样一个全空间信息系统中，传统ＧＩＳ基于地球空间的空间参考系统已无法满足时间与空间表达的需要，更无法满足对时空对象进行全生命周期管理的需求。因此，文中重点研究全空间信息系统中的时空参考问题并进行实践验证。首先探讨对物质与时空的认识问题及全空间信息系统对时空的定义，论述全空间信息系统时空参考的相关问题，总结常见的时间与空间系统及其相互关系；在此基础上，建立全空间信息系统的空间转换框架，扩展ＷＫＴ对空间参考系统的描述，使之支持星球的定义和天球坐标系统、轨道坐标系统等坐标系统；设计九自由度空间参考树及空间参考和
空间参考转换接口，实现对象的全生命周期管理。解决全空间信息系统从宏观世界到微观世界，从静态到动态，从物理时空到逻辑时空的全时空连续建模与仿真，满足全空间信息系统的建模要求，具有良好的可扩展性和实现效率。

隧道三维模型是隧道智能运维与精细化管控的重要基础,隧道结构复杂、构件多样,洞内空间狭小且相互遮挡,加之激光雷达点云细节缺失、几何特征不明显,导致逆向精准提取隧道规则结构参数困难。为此,提出了全局线形特征与局部结构特征约束的隧道激光雷达点云逆向参数化建模方法,采用多视角投影及迭代最优估计提取隧道线形特征,构建仰拱、底板等典型基元结构的参数化模版,以全局线形特征约束提取横截面点云,以局部模版几何结构自适应匹配断面点云提取隧道结构参数,基于既有BIM 软件参数化重建引擎实现隧道逆向参数化建模。利用典型隧道激光点云数据验证了文中方法的有效性,结果表明,文中方法能高效、完整提取线性参数和结构参数,半径拟
合标准差为3mm,隧道自动化建模可达mm 级。

河道淤积会影响河道行洪排涝、弱化河道蓄水能力及污染水体,因此需进行河道淤积监测和定期清淤。提出一种基于无人船与静力触探结合的河道淤积探测技术,通过无人船搭载测深仪获取淤泥表面高程,通过静力触探获取淤泥底面高程,利用数学插值模型对淤泥底部高程进行内插,得到完整的淤泥底面高程,然后绘制淤泥表面以及底面的断面图,利用断面法计算河道淤积量。提出4种数学插值方法,通过实际勘测评定4种插值方式的精度,比较4种数学插值方法计算的淤积监测方量与实际清淤方量,以高斯模型为变异函数的克里金插值结果精度最高,适用于河道淤积监测方量计算。

无人机自主飞行可以使无人机更好地应对复杂的环境和任务，降低操作成本和飞行风险，对环境做出及时响应，实现更高效、安全、广泛的应用，在民用和军事领域都能发挥重要作用，为多个领域赋能。全景相机具有３６０°的全方位视角，获取的环境信息更加完善，相较于单目相机更有优势。为了实现无人机的自主飞行，基于全景相机进行同时定位与建图，利用ＳＰＨＯＲＢ算子进行特征提取和匹配，从而获取无人机的位姿数据的同时对周围环境建图，获取环境信息。利用ＹＯＬＯｖ５算法进行目标识别，获取目标地物在相机坐标系中位置，为无人机自主靠近／远离目标提供信息基础，使无人机具备更加强大的环境感知能力，有利于无人机避障飞行，更好地规划飞行路径，实现自主飞行。

监测海上风电平台的形变对于确保其安全运营具有重要意义。利用海上风电平台采集的ＢＤＳ／ＧＮＳＳ观测数据，分别采用相对定位和精密单点定位（ＰＰＰ）方法，对ＢＤＳ２／３、ＧＰＳ和ＢＤＳ２／３＋ＧＰＳ等３种方案用于海上风电平台形变监测的精度进行了分析。结果表明，基于ＢＤＳ２／３＋ＧＰＳ双系统的相对定位结果在Ｎ、Ｅ、Ｕ　３个坐标方向上的标准差均优于２ｍｍ，相较于ＢＤＳ２／３和ＧＰＳ单系统精度有所提高，水平方向精度平均提升约７％，高程方向精度提升更为明显，达到约２８％；基于ＢＤＳ２／３＋ＧＰＳ双系统的ＰＰＰ结果在水平方向上的标准差优于２ｍｍ，与相对定位结果精度相当，但在高程方向上的标准差达到８ｍｍ左右。

随着巨型星座的发展,低轨卫星数量快速增长,雷达与大型光学望远镜等传统观测手段造价高、体积大,难以满足观测需求。图像全站仪作为传统高精度光学测量设备,具有观测精度和自动化程度高、造价低、机动性强等突出特点,可改造为低轨卫星观测系统。利用图像全站仪观测低轨卫星的重点在于指向信息获取以及观测图像中拖尾星点提取,文中建立了从卫星TLE数据到图像全站仪指向信息的数学模型,分析了卫星成像的拖尾特点,提出了基于轨道预测信息的拖尾星点提取算法。利用图像全站仪搭建低轨卫星观测系统进行观测实验,经计算分析得到内符合精度约为6″,观测精度较高,表明图像全站仪可用于低轨卫星观测,观测误差来源有待进一步研究。

城市地下排水管道的维护是保证排水管道使用功能的基础工作，对城市地下排水管道进行缺陷检查则是进行维护工作的必要前提。为了提高城市地下排水管道缺陷识别效率，实现管道缺陷识别智能化，提出一种基于改进ＳＳＤ的城市地下排水管道缺陷识别算法。针对传统ＳＳＤ算法特征提取不足的问题，设计了一种注意力机制模块，以提高城市地下排水管道缺陷特征提取能力；针对传统ＳＳＤ算法感受野不足的问题，引入感受野扩增模块并调整其参数和结构，以捕获不同尺度的感受野；最后在自建城市地下排水管道缺陷数据集上进行实验。结果表明，该方法较传统ＳＳＤ算法在城市地下排水管道缺陷识别上的平均准确率提高约７．８９％，因此本方法对于城市地下排水管道缺陷识别有一定应用价值。

针对城市轨道交通工程基坑沉降监测数据长期、非等时距的特点,构建了一种基于滑动窗口的非等时距改进GM(1,1)模型。基于滑动窗口更新GM(1,1)模型变量,充分利用GM(1,1)模型适用于短期预测的优势;利用时距信息对累加生成序列赋权,削弱非等时距观测产生的影响,从而提高模型预测精度。通过对某城市轨道交通工程基坑沉降监测数据进行预测分析,发现改进GM(1,1)模型预测结果的均方根误差与平均相对误差分别为1.12mm和9.25%,相较于传统GM(1,1)模型分别提高约32%和21%,验证了改进GM(1,1)模型能够更好地满足基坑工程沉降预测的应用需求。

针对交通速度值存在随机缺失,不同缺失率数据特征不同的情况,文中将真实交通速度值划分为训练集和测试集进行实验,在测试集数据缺失10%~100%的条件下,基于长短期记忆神经网络(LSTM)的插值方法与基于统计学插值方法中的均值法、最后观测值法,以及基于浅层机器学习插值方法中的支持向量回归法(SVR)、随机森林法(RF)进行对比分析。实验结果表明,随着缺失比例的增加,不同方法的插值结果相差逐渐增大,相比于次优插值方法,基于LSTM 的插值方法在各种缺失率下的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别平均提升18.232%、15.714%和17.195%。从而证明基于LSTM 的插值方法精度更高,能够有效增强交通速度序列的完整性。

针对高原山区区域的无人机影像受到地形起伏,纹理信息不突出的影响,导致ORB算法的匹配正确率偏低且不稳定的问题,文中提出适应高原山区区域的无人机影像特征匹配的改进算法。该方法集成了ORB算法、小波影像金字塔、BRISK关键点描述符、GMS算法和随机抽样一致算法(RANSAC)模型约束改进的方法。首先将ORB算法中的高斯金字塔替换为小波影像金字塔并进行特征点检测;然后,结合BRISK描述符生成适合影像特征的二进制描述符;其次使用暴力匹配算法和GMS算法,对特征点进行第一次约束优化提取;最后利用RANSAC算法对匹配点对进行第二次约束优化提取。试验结果表明,文中算法在高原山区区域无人机影像特征匹配的实验中,匹配正
确率和匹配耗时均有着显著的优势。相较于传统ORB算法,文中算法的匹配正确率和匹配耗时有较大提升。

2020年6月23日BDS3全球组网成功并正式开通向全球提供服务,能够全面系统的评估BDS3的数据质量和定位性能。本文针对建成后的BDS3从数据完整率、数据利用率、周跳比、多路径误差、信噪比、SPP、DOP、基线解算8个方面进行系统分析,选取IGS建立的MGEX5个测站自2020年6月23日—2022年11月1日共862d的数据进行实验分析。结果表明,在数据利用率、数据完整率方面,BDS各频率之间相差不大,数据利用率都在99.9%以上,数据完整率都在99%以上,BDS3与BDS2相当,都能达到数据质量要求;在周跳比、多路径误差、信噪比、DOP、SPP、基线解算方面,BDS3整体优于BDS2。本研究为系统评估BDS3的观测数据质量和性能提供了方法支持。

人类活动引起大量土地覆盖变化，加剧了城市内部的环境变化。这种变化不仅表现在自然地表和建筑物之间的转移，也表现在不同建筑类型的转变中，因此需要更精细的方法来研究城市内部的空间结构。针对一般土地分类方案忽略城市结构的复杂性和空间异质性，难以详细描述城市内部的形态的问题，文中基于局部气候区（ＬＣＺ）方案提出一种用残差连接改进的多级特征融合网络（Ｓｅｎ２ＬＣＺ－ＭＦ），在专门为ＬＣＺ分类任务设计的Ｓｏ２Ｓａｔ　ＬＣＺ４２数据集上进行训练，取得了６６．６％的分类精度。针对长尾数据集样本数量不平衡的问题，引入类平衡损失作为训练的损失函数，使分类精度提升了２．５％。应用训练好的模型绘制了武汉城区的ＬＣＺ地图，结果显示武汉城区不透水面比例达到３１．５％，１７种ＬＣＺ类型中占比最高的是低矮植物。通过混淆矩阵和真实地面图像的对比发现，自然地表和部分建筑类型的分类准确率在７５％以上，较为准确地识别了主要的ＬＣＺ类型。

在工程教育改革和测绘学科智能化转型的背景下,培养具备遥感数字图像处理基础理论与程序实践能力的本科毕业生对于满足就业市场和学生学术深造的需求至关重要。然而,现行“遥感数字图像处理”课程教学存在理论与程序实践脱节、教学方法单一、学生自主学习场景匮乏等问题。课程改革遵循以学生为中心,成果导向的工程教育理念,对课程目标、教学内容和评价方式进行系统性重构,形成基础理论、技术能力和思政教育三线驱动的教学模式,同时,借助JupyterNotebook工具设计交互式的教学场景。课程改革增强课程的互动性和趣味性,激发学生兴趣,促进从知识掌握到能力养成的转化。

由于受到遥感成像设备性能限制，以及成像过程中大气扰动和噪声干扰等因素影响，导致电力设施遥感图像质量及分辨率下降，针对该问题提出一种基于生成对抗网络的遥感图像高分辨重建模型，在生成器中加入金字塔拆分注意力模块与稠密残差块，提高遥感图像特征提取的准确性、模型泛化性和鲁棒性。采用双尺度判别器设计，综合图像的全局特征和局部特征，增强图像在细节方面的学习能力。优化模型训练损失函数，结合内容损失、感知损失与对抗损失，增加网络训练的稳定性，加快收敛速度。实验结果表明，本方法在重建效果、信噪比与结构相似度等量化指标方面与常见图像处理及深度学习方法相比均有一定提高，为遥感图像超分辨重建及增强方法研究与应用提供参考。

针对ＣＰⅢ平面控制网数据处理中粗差探测和严密定权相互影响的问题，提出基于抗差估计的ＣＰⅢ平面控制网粗差分步探测法。将方向观测值和距离观测值分别构网，形成单一类型观测值控制网，再依次针对测边网、方向网采用抗差估计进行粗差探测。实验表明，与传统闭合差检验法相比，基于抗差估计的粗差分步探测法可使ＣＰⅢ点位中误差提高０．１５ｍｍ，相邻点位中误差提高０．２５ｍｍ，避免了粗差观测值对严密定权的影响，具有更好的粗差探测能力。

针对GNSS-RTK技术在复杂环境下的多路径效应误差和随机噪声难以消除的问题,提出一种自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、小波包(WP)去噪和奇异谱分析(SSA)结合的联合去噪方法,来消除基线坐标序列的噪声影响,在此基础上构建适用于GPS/BDS组合的恒星日滤波模型。首先采用CEEMDAN方法将原始信号分解成若干个特征模态函数(IMF),使用排列熵区分高频和低频分量,然后分别利用WP和SSA对高频信号和低频信号进行去噪,最后重构去噪后信号并通过恒星日滤波削弱后续坐标序列里的多路径误差。实验结果表明,基于CEEMDAN-WP-SSA构建的恒星日滤波模型能够很好的去除随机噪声以及削弱多路径误差影响,与CEEMDAN和CEEMDAN-WP方法相比,文中方法东(E)、北(N)、高程(U)3个方向的定位精度分别提升约17%、23.6%、13.6%和17%、19.8%、10%。

针对长江两岸部分城市区域出现的地面沉降问题，提取２０１８年１月至２０２３年４月覆盖长江沿线南京－马鞍山段部分区域的６０余景Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－１ＡＳＡＲ影像，结合高精度ＰＳ特征点和ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术，监测该区域的地表形变情况。融入ＰＳ点的ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术与常规ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术结果均与水准测量结果高度一致，前者一致性和精度更高，相关决定系数高达０．９１。实验发现该区域有３个典型沉降漏斗，分布在南京浦口区长江沿岸、建邺区东北部与秦淮区西北部交界处以及江宁区与安徽马鞍山市交界处，该区域沉降的主要原因地层岩性及新构造运动、工程活动、地下水位变化等。文中研究结果表明，融入ＰＳ点的ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术既可以获取高精度的地面形变结果，又可以为相关部门进行灾害风险管理和城市规划提供一定的技术支持。

受到GNSS轨道位置变化及其多模环境变化等多因素的共同影响,传统GNSS数据质量检测方法出现数据钟差偏差较大,局部GNSS数据实际检测结果与观测结果之间差距较大,无法为使用者提供准确的科学依据。为了解决偏差问题,提出3种优化方法。首先对多模GNSS数据实时轨道及钟差进行计算;然后对不同观测环境中的多模GNSS数据质量进行针对性分析;最后完成数据质量自动化评价输出。通过设计的实验表明,经过提出方法优化后的各项检测指标优化效果明显,检测准确度大幅度提升,稳定性明显改善,整体性能可满足当前不同观测环境下多模GNSS数据之间自动化检测任务,文中方法具有较高的研究价值与市场推广价值。

依赖本地单机状态下的传统处理方式通常难以应对大尺度和长时序的遥感影像处理需求,文中研究以合肥市为例,提出一种基于谷歌地球引擎(GEE)平台,使用已有的土地利用/覆盖分类数据集快速选取可用于逐年影像分类训练样本的方法;然后对合肥市2013—2022年Landsat影像数据进行无云筛选和影像拼接等操作,得到年度影像分类底图;再通过融合光谱波段、光谱指数、地形特征、夜间灯光指数4个维度构建14个分类特征,采用随机森林模型的方法,对合肥市土地利用/覆盖类型变化进行研究分析,结果表明:①使用已有的土地利用/覆盖数据集获取训练样本的方法具有可行性,样本点选取精度高于95.2%。②融合多维度遥感特征的随机森林模型影像分类方法
能准确地提取土地利用/覆盖分类信息,4个时间段的平均总体精度OA为92.75%,Kappa系数为0.905。③研究期间内,耕地是主要的转出源,其主要转化为建设用地,建设用地面积1931.01km2 增加到3360.88km2,耕地面积7386.86km2减少到6029.48km2,水体面积1210.88km2 减少到1105.98km2,林地和未利用地面积总体未发生明显变化。文中研究为合肥市逐年土地利用/覆盖分类提供方法,同时为土地资源管理、生态可持续发展等领域提供数据支撑。