针对传统ＲＴＫ／ＩＭＵ组合导航系统在复杂环境中的模糊度固定率低导致其精度和可靠性较差的问题，文中提出一种先验信息约束的车载ＧＮＳＳ　ＲＴＫ／ＩＭＵ紧组合导航算法。该算法首先构建一种基于ＩＭＵ辅助伪距一致性检测的ＧＮＳＳ质量控制模型，以识别并剔除粗差较大的伪距观测量，接着提出一种附加先验长度信息约束的ＧＮＳＳ模糊度解算方法，提高ＧＮＳＳ模糊度解算的成功率，最后，将ＲＴＫ与ＩＭＵ输出的数据通过ＥＫＦ进行紧组合滤波融合，从而提高组合导航系统在复杂环境中的精度与可靠性。实测车辆实验数据表明，提出算法相对于传统ＲＴＫ／ＩＭＵ紧组合导航算法，在三维位置和速度上的精度提升率达到３６．３６％和１４．２９％；与基于ＩＭＵ 位置信息约束的ＲＴＫ／ＩＭＵ紧组合导航算法相比，提升率分别达到２６．３１％和２０．００％。

由于传统方法缺乏顾及人群在区域间的动态流动而无法反映人群在未来（下一时刻）的活动聚散趋势，因此，文中借助时空矢量场来建模人群活动的趋向性，通过矢量场理论中的散度算子来定量计算人群活动聚散强度，将人群活动聚散模式提取问题转化为时间序列聚类问题识别出主要聚散模式。在海口市滴滴出行数据集上进行实验，选取角度偏态系数证明了主体方向计算方法的有效性，提取出了４种主要人群活动聚散模式，并结合ＰＯＩ类型的分布情况对４种模式进行了语义解释，为探索人类移动性提供研究思路和方法支持。

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。

北斗卫星导航系统是我国自主建设的全球卫星导航系统，最新一代北斗三号系统（ＢＤＳ－３）已于２０２０年７月３１日建成并正式投入运营。由于ＢＤＳ－３运行时间较短，国内外针对ＢＤＳ－３的观测数据质量分析研究较少，同时常用的数据质量分析软件不支持分析ＢＤＳ－３新频点Ｂ１Ｃ／Ｂ２ａ的观测数据。因此文中编写支持多系统、多频点的ＧＮＳＳ数据质量分析程序ＧＮＳＳＱＣ，分析全球七大洲９个ＩＧＳ跟踪站的观测数据。通过研究ＢＤＳ－３播发的新频点信号Ｂ１Ｃ／Ｂ２ａ、ＢＤＳ－３和ＢＤＳ－２共有的频点Ｂ１Ｉ／Ｂ３Ｉ、ＧＰＳ的Ｌ１／Ｌ２、Ｇａｌｉｌｅｏ的Ｅ１／Ｅ５ａ和ＧＬＯＮＡＳＳ的Ｇ１／Ｇ２频点，发现ＢＤＳ－３的新频点Ｂ１Ｃ／Ｂ２ａ在信噪比、抗多路径误差和抑制电离层延迟等方面的表现优于其他系统的常用频点，在ＢＤＳ原有频点Ｂ１Ｉ／Ｂ３Ｉ的基础上有较大提升。

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。

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。

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。

快速准确获取芒果树种植数量，对果园产量估算、芒果树长势监测以及果树管理具有重要意义。针对传统方法很难实现大范围芒果树株数精确提取的问题，文中提出了基于无人机遥感影像提取株数的方法。以三亚市崖州区某芒果树种植园为研究区，利用无人机影像生成植被指数图，基于植被指数图、ＤＳＭ 和经过深度学习获取ＣＡＭ图像三种方法，提取８个样本区芒果树的株数。研究表明，这三种方法的株数提取准确率、召回率、交并比都超过了９７％，９６％，９４％；基于ＤＳＭ 的株数提取召回率最高，达到９8．５５％，遗漏的株数最少。文中提出ＤＳＭ 和ＤＯＭ 相结合的株数提取方法，去除了基于ＤＳＭ 非植被区提取的错误树株，将株数提取交并比提高了２．３７％，达到９８．３０％，能够快速准确获取芒果树株，为芒果树及其他果树果园管理中的深度应用提供依据。

遥感影像滑坡区域快速精确识别在灾害应急响应、防灾减灾等方面发挥重要作用。传统滑坡区域遥感影像目视解译高度依赖人力、经验等，导致处理效率较低，难以满足快速响应需求。为此，文中提出一种结合坡度增强机制与多尺度注意力机制（ＳＭＡＲＤＮ）的多源遥感影像滑坡自动检测算法，对多源数据进行特征提取与分割，高效生成滑坡检测二值图。在该模型框架下，提出多尺度注意力模块进行地物目标的尺度差异化特征提取与特征映射权重校准；充分考虑坡度影像与滑坡图的强相关性，提出坡度增强机制，强化坡度信息挖掘与特征重用；采用交叉熵与Ｄｉｃｅ联合损失函数对网络模型训练进行约束，提升模型分割精度。文中采用ＬａｎｄＳｌｉｄｅ４Ｓｅｎｓｅ多源数据集对提出的滑坡检测模型进行验证。定性实验表明，ＳＭＡＲＤＮ网络在中分辨率多源数据上的滑坡检测能力优于主流滑坡检测方法，表明文中方法能更精准地刻画滑坡区域。定量实验表明，相较于经典Ｕｎｅｔ网络，文中方法在ＩｏＵ和Ｆ１分数两项定量指标上分别提升４．３１％和３．３３％，具有更高的滑坡检测精度。

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。

垂直度是评价风机塔筒结构安全的重要指标之一。针对高山风电塔基范围小、全站仪测量效率低且难以反映塔身整体变形等问题，提出一种高山风电场风机塔筒的垂直度精细化检测方法，采用地面三维激光扫描仪独立双测站扫描方案获取风机塔筒点云数据，根据标靶中心欧氏距离及相对高差的空间几何约束关系进行标靶绝对坐标改正，并利用最小二乘算法对水平截面切片点云数据进行最佳圆拟合，精确提取塔筒不同高度处的几何中心坐标。实验结果表明，文中方法能提取风机塔筒ｍｍ 级精度的中心偏移量变化信息，实现对风机塔筒垂直度的精细化检测，相较于传统的全站仪测量方法作业效率提升约３倍。

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。

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。

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。

针对地铁盾构下穿地表建筑物形变规律监测和复杂工况环境下地基ＳＡＲ数据处理等问题，提出利用广义离群检验算法对地基ＳＡＲ一阶差分相位数据进行粗差探测与剔除，联合地基ＳＡＲ与测量机器人监测数据对地铁盾构下穿湘潭北站高铁站房进行形变监测与安全分析，并基于力学模型和Ｆｌａｃ３Ｄ软件进行数值模拟，较好的得出盾构下穿高铁站房各阶段形变特征与规律。结果表明，广义离群检验算法有效解决了复杂工况环境下地基ＳＡＲ数据遮挡问题，联合测量机器人数据得到与数值模型变形解算结果一致，且符合施工过程物理力学客观规律，基本实现盾构下穿地表建筑物安全监测，为类似地铁盾构安全施工检测提供参考。

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。

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。

周跳的探测和修复是基于载波相位高精度定位的关键技术之一。基于改进的几何无关相位组合ＭＧＦ方法具有直接分离不同频率上的周跳，对高频数据中较小的周跳实现有效探测，探测速度远快于ＴｕｒｂｏＥｄｉｔ法等优点。但ＭＧＦ法无法探测４周以上的周跳，并对低采样率和低卫星高度角下的数据进行周跳探测时，会选取错误的周跳备选值作为周跳检验量从而造成周跳的误判。针对ＭＧＦ法所存在的问题，通过联合相位减伪距法ＰＲＰ法，构建新的周跳备选值判断方程，并对ＭＧＦ法的周跳检验量进行二次历元间差分ＳＴＭＧＦ，组成ＰＲＰ－ＳＴＭＧＦ周跳探测组合。ＰＲＰ－ＳＴＭＧＦ周跳探测组合能够探测任意周的周跳，与ＴｕｒｂｏＥｄｉｔ法相比，修复时无需分离周跳，直接对ＰＲＰＳＴＭＧＦ法的周跳检验量进行四舍五入即可确定出正确的周跳值，且适用于低采样率和低卫星高度角下的实时周跳探测与修复。最后通过北斗双频实测数据进行实验验证，结果表明，ＰＲＰ－ＳＴＭＧＦ周跳探测组合，避免了ＭＧＦ法选取错误周跳备选值的问题，相较于ＴｕｒｂｏＥｄｉｔ法不仅低延时，准确率高，且适用于不同采样率和低卫星高度角下周跳探测与修复。

ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ（ＯＳＭ）数据具有更新速度快、易获取等优点，已成为城市道路数据更新的重要数据源之一。采用ＯＳＭ 数据对城市道路数据更新，其中ＯＳＭ 与已有路网数据间的匹配是关键技术之一。现有路网匹配方法中，常采用几何相似因子及其权重来实现路网间的匹配，但这些方法大多使用固定的几何相似因子权重来处理整个数据集。相比于专业路网数据，ＯＳＭ 数据具有明显的非系统性形变特征，采用现有方法处理ＯＳＭ 与专业路网间的匹配时，匹配精度较低。为了提高ＯＳＭ 路网与专业路网的匹配精度，提出一种基于ＣＲＩＴＩＣ方法的ＯＳＭ 路网匹配方法，该方法针对ＯＳＭ 路网数据的非系统性形变特征，选用ＣＲＩＴＩＣ方法自动计算得到每个道路要素的距离、面积和方向这３个几何相似因子权重，减少人为定权的局限性。通过实验验证，文中匹配方法在ＯＳＭ 路网的匹配中取得了较好的效果，匹配精度较高。匹配的准确率、召回率、Ｆ１分数分别达到了９６．７3％、９８．６７％和９７．６８％。

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。

随机森林特征优选法是遥感解译中常用的特征选取方法，可以减少特征冗余提高提取精度。但该算法在构建决策树时会随机选择特征子集，导致某些重要的特征被丢失，从而使优选结果不是最优特征子集。以水稻提取为例，设计了一种基于精度突变的随机森林特征优选方法：利用随机森林特征优选方法对研究区进行特征排序；通过逐级组合的方式进行水稻提取；将精度突变的特征重新加入到特征优选子集；基于最优特征优选子集提取水稻。实验结果显示，文中方法将水稻提取中被丢失的特征重新加入到特征优选子集中，其总体提取精度可提升２．７％，表明文中方法可提高水稻的提取精度，同时该方法在地物分类和变化检测等相关领域也有一定的参考价值。

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。

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。

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。

对我国现阶段军地测绘教育教学引用标准规范问题进行了研究探析。首先对我国测绘国家标准、测绘行业标准和军用测绘导航标准的分类、内容进行了梳理，并对近年来各类标准、规范的研究制定、发布和更新情况进行了统计，同时对教材引用标准现状进行了统计分析，总结了我国现阶段测绘教学引用标准情况存在的若干问题；重点对测绘教学引用标准规范问题的优化措施进行了研究探析，为后续开展教材更新编修、标准规范专题授课、加强标准规范质量约束、建立协同机制等提供了对策建议。

港口是一种重要的交通枢纽，通过遥感影像确定港口的位置分布具有巨大的价值。针对目前港口的识别方法不够直接、样本数据集规模不足的问题，首先采集大量的港口可见光遥感影像，并直接对港口目标进行标注，形成可见光遥感的港口目标检测数据集。并使用ＹＯＬＯ系列算法进行实验，证明文中提及的港口标注方法和所标注的港口检测数据集的有效性。同时，根据港口的形态特征，在ＹＯＬＯｖ８算法的基础上引入边缘检测模块，提升模型对于港口目标的查出率和检测效果。

为解决大区域实景三维快速建模问题，提出一种多层级实景三维快速建模策略。首先根据不同区域建模精度要求与复杂程度划分建模层级，选用不同种类传感器获取多分辨率影像；然后依据数据特点设计像控点布设、多源数据空中三角测量（空三）以及实景三维模型生产和修饰策略，最终实现大区域实景三维建模。实验结果表明，方法可在较短时间内完成数千平方公里的建模任务，模型表达详略得当，并具有较好的几何精度。相关研究成果可为实施大型实景三维建模工程提供参考。

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。

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。

混合式教学作为信息时代的产物，引发高校教师的广泛关注和研究。“测量技术基础”课程具有理论性强、抽象概念多、公式推导多、计算过程繁琐等特点，学生普遍认为内容枯燥、难度大，如何利用有限的学时，激发学生探知欲望和提升创新思维，具有十分重要的意义。文中通过对课程内容重塑，充分利用爱课堂、ＭＯＯＣ、军事职业教育等平台，创新实践“创－探－释－研－拓”五步混合式教学法，有效弥补传统课堂教学中存在的学时受限、学生学习热情不高等问题，取得良好的教学成果。

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。

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。

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。

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。

地面三维激光点云配准是点云分析、三维重建以及其他工程应用的基础和关键技术。针对现有配准算法精度和效率上的不足，提出了一种基于快速点特征直方图及相邻两站间重叠区计算的配准方法。粗配准阶段，在经典的点特征直方图采样一致性（ＳＡＣ－ＩＡ）算法基础上，通过加入同名点点对距离约束、几何形状约束，以及快速点特征直方图误差评定的改进，以此提高粗配准精度；精配准阶段，提出一种基于相邻站间大致重叠区域快速估算的最近点迭代（ＩＣＰ）方法，该方法迭代收敛快、配准精度高。实验结果分析表明，该方法提高了配准精度和配准效率。

针对ＲＴＳ实时数据流产品在网络传输中存在的延迟以及数据中断等问题，文中结合ＢＤＳ－３卫星钟差改正数的特点，分析实时数据流中ＢＤＳ－３卫星钟差改正数的完整率和精度，提出一种基于一次差分和滑动时间窗口的残差修正钟差改正数短期预报模型。利用文中模型与一次多项式模型、基于一次差分的一次多项式模型和灰色模型进行ＢＤＳ－３卫星钟差改正数预报精度的对比实验，结果表明，文中模型的预报精度最高，５ｍｉｎ、１０ｍｉｎ、１５ｍｉｎ和２０ｍｉｎ的平均预报精度分别达到０．１２ｎｓ、０．１４ｎｓ、０．１９ｎｓ和０．２０ｎｓ，有效降低误差累积效应对预报精度的影响，对于ＲＴ－ＰＰＰ的研究和应用具有重要的意义。

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%。