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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

随着遥感技术的发展，无人机激光雷达技术广泛应用于林业遥感中，为探究地形因素对激光雷达数据提取单木树高信息的影响，使用中海达六旋翼无人机Ｌｏｎｇ－１２０搭载海达ＡＲＳ－１０００Ｌ长距离激光雷达测量系统获取试验区激光雷达数据，结合ＬｉＤＡＲ３６０软件对试验区单木树高进行提取，并结合地面实测采集６０棵样本树木信息，进行精度评价。研究结果表明：基于ＣＨＭ 分割所得到的ＲＭＳＥ值较小且Ｒ２ 值均接近于１，ＣＨＭ 分割提取树高的方法精度较准确，可以用于提取树高信息；树木所处的位置海拔越高，激光雷达提取的树高信息精度越高；当树木所处的位置坡度越缓和，激光雷达提取的树高信息精度越高。

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。

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。

以省县级市为研究区域，选用智能型无人机搭载５镜头倾斜相机，实施倾斜摄影数据采集，采用地物点、靶标点相结合的方式布设控制网，综合应用Ｄａｓ　ＧＥＴ３ＤＣｌｕｓｔｅｒ、Ｃｏｎｔｅｘｔ　Ｃａｐｔｕｒｅ、ＳｖｓＧｅｏＭｏｄｅｌｅｒ、ＭａｐＥａｓｙ等软件，在规模化多节点大算力集群环境下进行空中三角测量、实景三维模型构建与精细化表达，生成高精度三维Ｍｅｓｈ模
型。基于高精度三维Ｍｅｓｈ模型成果进行真正射影像（ＴＤＯＭ）制作、城市实景三维模型快速构建和城市地理信息公共服务平台地名／地址提取更新等。经检测，三维Ｍｅｓｈ模型平面中误差可达０．０４７　６ｍ，高程中误差可达０．０３８　２ｍ，远高于规范要求。相关研究成果可为城市级实景三维模型构建及城市更新提供参考。

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。

黄河三角洲是世界上海陆变迁最活跃的河口三角洲之一，研究其近期海岸线时空变化特征对区域环境保护、资源开发具有重要意义。文中利用Ｌａｎｄｓａｔ影像，采取一般高潮线法提取了２０２０—２０２４年黄河三角洲海岸线动态演变特征，通过三种方法对比验证海岸线数据的提取精度。采用垂直断面法定量分析了海岸线时空变化特征。结果表明，黄河入海口段海岸线变化最为剧烈，整体淤进蚀退幅度达１．８４ｋｍ，长度和分形维数增减交替迅速；刁口河河口段海岸线变化特征与黄河入海口段相似，但长度变化更强烈，其变化强度极差达１４．４３％；东营港及孤东油田岸段海岸线位置和形态基本稳定；莱州湾岸段海岸线呈现缓慢蚀退趋势，长度和分形维数变化较小。研究区８处海岸线变化频繁且靠近人工设施的典型区域，其中７处海岸线平均位置距防护堤坝不足３ｋｍ，５处海岸线最内侧已与堤坝相连。研究结果对黄河三角洲岸线综合治理具有参考价值。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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%。

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。

随着我国乡村振兴战略的实施，一系列土地房屋基础调查形成了大量二维房产和专题数据。近年来随着网络地理信息技术、三维建模和可视化技术的发展，二维数据的缺点逐渐显现，二维到三维的数据转换成为研究热点。然而，现存的大量二维数据短期内难以完全更替，亟需一个兼容二三维数据的展示管理平台。针对上述需求，文中基于Ｒｅｖｉｔ二次开发技术和Ｃｅｓｉｕｍ三维引擎，对三维模型的自动化构建与二三维可视化进行了研究。主要成果包括：首先提出基于几何相似性原理的矢量数据自动匹配方法，实现了不同尺度、位置、方向的同名实体自动识别与匹配；其次研究了从二维数据到三维模型的自动化建模方法；最后设计实现了基于Ｃｅｓｉｕｍ的二三维一体化平台，开发了日照分析、淹没分析等功能模块，并采用ＭｏｎｇｏＤＢ实现海量空间数据的分布式存储。实验表明，本文提出的技术方案能够高效实现三维自动化建模与二三维一体化的数据展示与管理。

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。

针对磁暴主相期间电离层扰动影响导航定位精度的问题，分析了经北斗全球电离层延迟修正模型（ＢＤＧＩＭ）修正后，新频点（Ｂ１Ｃ和Ｂ２ａ）的标准单点定位（ＳＰＰ）精度。文章在９个磁暴事件中，收集了全球３２个国际ＧＮＳＳ服务组织（ＩＧＳ）站实测数据，分析各纬度带内电离层扰动、ＢＤＧＩＭ模型修正偏差和ＳＰＰ精度。结果表明，磁暴主相期间电离层扰动程度，ＢＤＧＩＭ模型修正偏差及ＳＰＰ定位误差与磁暴强度呈正相关，并与测站纬度分布有关（低纬测站变化程度一般大于高纬测站）。磁暴主相期间，Ｂ１Ｃ频点在强、中和弱磁暴事件中三维定位精度约为６．９２ｍ、４．９３ｍ和３．８１ｍ，Ｂ２ａ频点约为１２．７６ｍ、８．１２ｍ和６．８８ｍ，两频点受扰明显，且随磁暴强度下降两频点的ＳＰＰ结果差异逐渐减小。

高强度的煤矿开采与利用给矿区地表、地质结构和周围环境造成破坏。采用ＩｎＳＡＲ和ＧＮＳＳ技术相结合的综合方法，可以对矿区地表形变及其周围的基础设施进行广泛、持续、高精度的监测。文中针对采空区电线塔的安全监测，提出一种ＩｎＳＡＲ形变辅助的电线塔倾斜监测方法，根据先验ＩｎＳＡＲ形变获取电线塔周围沉降所在坡面的坡向，并布设２个ＧＮＳＳ测站，从而有效地监测电线塔倾斜。本研究以我国山西省某采空区为例，利用ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术获取了２０１９－０６－０８—２０２３－０６－１１共４年的形变数据。针对已发生沉降的三座电线塔采用文中提出的方法布设６个ＧＮＳＳ测站，成功监测因采空区形变造成的电线塔的倾斜状态，文中方法为电线塔的安全运行与维护提供参考。

传统观测噪声随机模型存在经验参数缺乏灵活性和通用性的问题,文中提出一种基于实测数据信噪比随机模型。首先,基于双差伪距观测量,结合站点已知坐标,提取双差伪距观测噪声;其次,根据误差传播定律,依次估计测地型接收机、智能手机终端观测噪声中误差;最后,结合智能手机对每颗卫星的观测噪声中误差与相应的信噪比推算随机模型参数,建立信噪比实测模型。算例分析表明,无论在不同观测模式还是不同环境下,基于实测数据信噪比随机模型的定位效果优于传统信噪比随机模型,在N、E、U 方向上精度提升可达5%~20%,总体上空旷环境下的提升效果优于遮挡环境,且不同终端基于实测模型提升的定位效果也各有不同。

为提高“遥感原理与应用”课程的建设质量，充分发挥其在学生创新思维、创业意识和创业能力培养方面的重要作用，本课程基于“工学交替”的人才培养模式，以虚拟教研室、校企合作和校校合作为依托，以自建“遥感原理与应用”“学银在线”精品课程为基础，在树立“专创融合”的教学理念下，构建“学训赛创”四位一体融合递阶式的教学模式。即以“专业知识＋实践实训项目＋科技竞赛＋创业计划”四个方面来展开，采用科学柔性的案例式＋项目驱动式教学方法，深入挖掘创新创业元素和思政元素，把创新创业教育和立德树人贯穿教学全过程，进而培养具有遥感技术综合应用实践能力、创新思维和创业精神的高素质人才。

“计算机图形学”是地理信息科学与地理空间信息工程专业（地理信息类专业）的必修基础课程，帮助学生理解地理信息工程中有关图形处理的底层逻辑、培养学生解决地理信息工程中图形处理问题的综合能力和高级思维。然而，受教材、授课教师背景等客观现实因素影响，地理信息类专业的“计算机图形学”存在教学内容“孤岛化”、教学方法“程式化”等问题。针对这一问题，文章提出了“三构四阶”“计算机图形学”教学改革，在理论主线、教学案例、实践教学三个维度重新构建教学内容，通过“地理信息工程实际问题导入、课堂深度解析、多层次验证、地理信息学科领域知识体系重构”的四阶递进教学方法，实现“从实际问题到科学问题”“从解决方法到工程应用”“从解决方法到设计实现”“从设计实现到知识内化”的层层深化。经过多年教学实践，本人执教的地理信息类专业的“计算机图形
学”的教学质量有了很大提高，有效培养了学生使用“计算机图形学”知识解决地理信息复杂图形问题的意识。

为了解决粤港澳大湾区长带状城际铁路坐标基准投影变形问题,提出了基于北斗卫星导航基准站网的基准
建立和施工控制网联动及稳定性评估方法,详细论述了高斯投影长度变形影响及解决方案、工程独立坐标系的建立
和维持方法、高程基准的差异解决方案,针对不同地形分别给出了2种解决方案,符合投影变形限差的比例均可以达
到89.78%以上,并以南珠中城际铁路为实例,论证了该方法的可行性,为类似长带状交通工程提供技术参考与借鉴。