測繪通報最新期刊目錄

烏梁素海水生植物生物量遙感估算————作者：龔良琛;徐東坡;匡箴;凡迎春;董佳慧;

摘要：水生植物在河流湖泊的生態平衡和水質凈化中具有不可替代的重要性，生物量作為水生植物的重要生物理化指標，不僅是初級生產力的重要體現，還在評估水體中氮、磷儲量及固碳量方面起到關鍵作用。針對烏梁素海復雜湖泊植被環境下水生植物生物量難以全面實地調查，并充分考慮挺水植物與沉水植物的光譜響應差異的問題，提出了一種結合遙感數據與實地調查數據的生物量估算模型。結合Landsat-8影像和32個實地樣點數據，基于EN...

基于時序InSAR技術的長江沿岸水閘沉降監測————作者：王軼虹;石一凡;吳勇鋒;梁文廣;

摘要：水閘在防災減災、航運交通及農業灌溉等方面發揮重要作用。加強水閘沉降監測，確保其安全穩定運行意義重大。采用PS-InSAR技術對東新港閘和東夾江閘進行沉降監測，提取閘站2016—2020年的時序沉降結果，并與SBAS-InSAR方法取得的監測結果進行對比，最后對閘站沉降原因進行討論。結果表明：2016—2020年東新港閘和東夾江閘分別以-5.0、-3.37mm/a的速率沉降；對比PS-InSAR與S...

高山峽谷地區SAR角反射器定位精度研究——以某巨型水電站庫首區為例————作者：范進勇;廖海生;陳艦;何鑫;羅惠恒;黃榮;楊磊;李林澤;陳堯文;江利明;黃榮剛;

摘要：角反射器（CR）作為高精度干涉合成孔徑雷達（InSAR）監測的關鍵工具，其反射性能與定位精度對InSAR形變監測及結果解譯具有關鍵性影響�，F有CR定位研究聚焦于平原場景，缺乏針對復雜地形環境的研究。據此，本文構建了一套結合SAR定位和雷達反射截面積（RCS）分析的CR定位精度分析方法，并采用地形高陡的某巨型水電站庫首區CR陣列進行試驗分析。結果顯示，該水電站庫首區CR陣列10個CR中，8個精度良好...

基于NCC動態調整協方差的視覺慣性里程計定位方法————作者：隋心;白建洲;王長強;史政旭;高嵩;趙宏超;

摘要：視覺慣性里程計(VIO)在無人機和機器人導航中具有廣泛的應用。然而，現有VIO系統在應對特征點匹配質量不一致的情況時穩健性較差。大多數VIO算法通常假設觀測模型的噪聲項協方差矩陣為常量，忽略了不同特征點匹配質量的差異。針對此問題，本文基于多狀態約束卡爾曼濾波(MSCKF)提出了一種利用歸一化互相關(NCC)動態調整協方差的VIO定位方法。該方法通過構建一種新的觀測模型，在像素值上引入特征點的跟蹤誤...

復雜場景下基于關鍵幀選取與回環約束的視覺/慣性導航算法————作者：郝春霆;劉飛;王堅;韓厚增;李艷東;

摘要：針對無人車在復雜場景下長時間運動時，前一幀圖像誤差會傳播到下一幀中，導致視覺/慣性里程計算法出現誤差累積的問題，本文提出一種基于關鍵幀回環約束的多狀態約束卡爾曼濾波視覺/慣性里程計算法。首先，保留固定時間間隔關鍵幀的位姿，充分利用圖像信息，有效地限制狀態增長；然后，利用詞袋模型進行回環檢測，確定發生回環的關鍵幀，并將回環約束的觀測量添加至特征追蹤中進行測量更新；最后，在公開數據集和真實環境下進行驗...

基于動態場景的實時語義SLAM算法————作者：符強;鐘振;紀元法;任風華;

摘要：針對傳統視覺SLAM(simultaneous localization and mapping)在動態環境下定位精度較低、穩健性較差、結合深度學習后實時性較差及無法構建稠密地圖的問題，本文提出了一種基于ORB-SLAM3的改進算法。首先，采用輕量化SegFormer語義分割網絡，對圖像中存在的動態物體進行識別后，添加掩膜圖像自適應膨脹方法，根據特征點數自動調整掩膜膨脹范圍，更有效地保留靜態特征點...

基于主成分分析的電網設施振動模態的運動放大提取方法————作者：張可;童旸;黃文禮;胡尚;陶庭葉;戴菊;

摘要：在電力系統的安全運檢中，電力基礎設施的模態健康監測至關重要，而機器視覺方法因具有高精度、高效率、靈活可靠等優勢逐漸成為結構健康監測的重要手段。針對常用的機器視覺運動放大方法中所存在的頻率通帶經驗設置問題，本文提出了一種結合主成分分析和盲源復雜度追蹤算法的振動模態提取方法，實現對微小運動信號的自主提取；為解決監測視頻圖像中存在的偏移、模糊等問題，提出了利用圖像均值減損對比度歸一系數矩陣作為圖像模糊評...

室內動態場景下融合語義信息的視覺SLAM方法————作者：王一哲;張瑞菊;王堅;謝欣睿;黃啟承;

摘要：視覺SLAM作為實現智能設備自主感知與導航的核心技術，在人工智能和機器人領域扮演著關鍵角色。然而，當場景包含移動物體時，傳統視覺SLAM算法的穩定性和定位精度顯著下降。為解決上述問題，本文提出了一種室內動態場景下融合語義信息的SLAM方案。該方法基于ORB-SLAM2框架，通過引入GCNv2網絡進行深度特征提取，并利用YOLOv5進行語義分割，以識別動態物體。結合運動一致性分析，有效剔除了動態干擾...

基于多特征信息定位的機器人視覺SLAM算法————作者：范啟亮;丁度坤;

摘要：視覺即時定位與地圖構建(SLAM)算法在室內服務機器人中被廣泛應用，但基于點云、平面和語義的視覺SLAM算法存在地圖構建單一、定位不準等問題。本文基于經典ORB-SLAM2算法，引入平面和語義信息，提出基于多特征信息定位的視覺SLAM算法(MFIL-SLAM)。該算法通過從視覺和深度圖像中提取特征點、平面和語義信息，與地圖中的相應路標關聯，更新相機位姿，并通過因子圖優化多層級地圖。試驗結果表明，本...

面向漂流膠囊機器人圖像的管道缺陷檢測————作者：朱松;陳安泰;華遠盛;姜文宇;元鵬鵬;朱家松;

摘要：城市地下給排水系統的安全運維對社會經濟的可持續發展至關重要。管道漂流膠囊機器人作為一種新型的自動化檢測工具，能夠有效解決傳統方法存在的成本高、效率低等問題。然而，管道內流水擾動、設備自熱等因素會導致膠囊機器人采集的圖像存在水霧干擾，嚴重影響病害識別精度。因此，本文設計了一種基于雙支特征融合去水霧的輕量級缺陷檢測網絡，以提高低質量膠囊機器人的圖像質量和缺陷識別的準確性。其中，雙支去水霧模塊自適應提取...

融合升降軌SBAS-InSAR技術的冕寧縣滑坡隱患識別與分析————作者：尚依煒;熊俊楠;賈倩;羅思遠;王啟盛;曹依帆;

摘要：針對單一軌道InSAR技術在滑坡隱患識別中的漏判、錯判問題，本文提出了融合升降軌數據的SBAS-InSAR技術。以四川省冕寧縣為例，利用2019—2021年Sentinel-1A的90景升軌和80景降軌數據反演二維形變場，結合光學遙感影像，共識別出30處滑坡隱患；在垂直形變場中，識別滑坡隱患增加至34處，其中25處為已知災點，9處為新增隱患。試驗結果表明，垂直形變監測在滑坡隱患識別中具有更強的觀測...

基于高分影像和改進YOLOv7模型在輸電線路走廊的建筑物識別————作者：楊國柱;孫詩睿;田茂杰;孫華敏;胡偉;李俊磊;

摘要：輸電線廊道內的災害預警與安全評估是智能電網建設工作的重點之一，因此掌握輸電線廊道區域內聚落的所在位置及其分布情況等信息對于做好山區防災減災工作非常重要。近年來，隨著目標檢測技術的不斷發展，所應用到的領域也越來越廣泛，而遙感目標檢測作為其中的一個應用場景，因為其覆蓋范圍廣、涵蓋目標多的特點，被廣泛應用于建筑物信息提取。現有的深度學習模型在建筑物識別分割上的識別精度和檢測速度都存在局限。針對此類問題，...

雙重注意力機制的電力走廊點云語義分割————作者：李建;王健;王雷;李敏;楊立克;趙藝龍;

摘要：電力走廊的點云場景具有獨特性，采用深度學習方法進行語義分割時面臨諸多挑戰，場景中存在嚴重的數據傾斜問題。此外，在處理架空電力線和桿塔時，由于局部半徑內點數量不足，模型難以提取足夠的局部特征，從而降低了對相似對象的分割精度。為此，本文設計了一種基于雙重注意力機制的兩階語義輸電線路語義分割方法。首先，在數據精簡階段，利用電力傳輸設備與背景之間的高程差異，通過非深度學習方法有效去除大量背景點，加速訓練過...

一種基于影像直方圖匹配的Brovey融合方法————作者：劉超群;余順超;顧祝軍;何穎清;趙敏;何秋銀;

摘要：本文探討了一種基于影像直方圖匹配的Brovey融合法(IHM Brovey)。該方法解決了Brovey融合法限制多光譜波段數量，以及融合影像色彩亮度和地物光譜特性變異大的缺陷。試驗表明，相比Brovey融合影像，IHM Brovey融合影像的各波段平均相關系數降低了2.60%,平均信息熵提高了0.25%,平均梯度提高了6.02%,更好地保留了原多光譜影像的豐富光譜信息和全色影像的精細地物空間紋理信...

無人機航測遙感技術在既有鐵路提質改造中的應用——以隴海鐵路寶天段為例————作者：陳富強;魏域君;馬邦闖;李丹;劉雨鑫;張占忠;

摘要：本文在分析當前無人機航測遙感技術應用現狀的基礎上，對該技術進行了分類總結，并以隴海鐵路寶天段提質改造為研究對象，從無人機航測制圖、無人機LiDAR既有鐵路復測、無人機三維建模與LiDAR點云輔助地質災害分析及無人機航拍輔助調查等4個方面詳細地梳理了無人機航測遙感技術的應用情況和技術優勢。總結了該技術目前在作業效率、智能化水平、絕對精度等方面存在的缺陷，同時認為硬件發展、數據處理、擴展應用是其未來的...

街景影像交通標志牌限速限高信息提取————作者：季辰;劉磊;蔡棟;程亮;

摘要：針對端到端識別模型對樣本稀疏交通標志牌識別效果差的問題，本文構建了一種在街景影像中先檢測交通標志牌，再提取限速限高語義信息的方法，以實現對標志牌所在道路限速限高屬性的更新。首先，融合公開樣本數據集，訓練基于4種典型網絡的檢測模型，對比選用效果最佳的Faster R-CNN作為標志牌檢測模型；然后，分割全景街景影像，在子圖像中檢測限速限高標志牌；最后，引入PP-OCRv3文字識別模型提取限速限高值，...

聯合機器學習與SBAS-InSAR的青藏高原凍土形變監測————作者：楊洋;賈洪果;柏錚航;劉宇辰;

摘要：受全球氣候變暖影響，青藏高原凍土退化和地表失穩問題不斷加劇，對基礎設施的建設維護和區域社會經濟發展造成阻礙。近年來，SBAS-InSAR技術已在凍土地表形變監測中得到廣泛應用，但由于青藏高原部分地區存在較為嚴重的失相干現象，導致形變監測結果出現空間不連續性，進而無法獲得全面且精細的監測結果。針對上述問題，本文提出了一種聯合機器學習與SBAS-InSAR的凍土形變監測方法，選取西藏阿里門士鄉為研究區...

基于SBAS-InSAR技術的地表沉降時間序列分析與預測————作者：邵亞璇;馬晶;韓莉莉;姚冠宇;

摘要：萬柏林區被太原市列為地質災害高易發區之一。為探究太原市萬柏林區的地表沉降情況，針對傳統測量方法難以獲取長時序、大范圍的地表形變信息的問題，本文以太原市萬柏林區為研究區，基于36景降軌Sentinel-1A影像數據，利用SBAS-InSAR技術獲取了研究區2017年7月—2020年6月的累計沉降量及變化速率等形變數據，并分別采用LSTM神經網絡模型和GM(1,1)模型對地表特征點的監測結果進行模擬預...

基于粒子群優化和互信息的特征優化與油菜倒伏識別————作者：王克曉;李波;

摘要：為實現倒伏油菜可見光遙感高精度提取，本文基于試驗區的可見光植被指數、可見光主成分波段紋理和數字表面模型(DSM)等特征，提出了一種基于粒子群優化和互信息(PSO-MI)的特征優化與油菜倒伏集成學習識別算法。通過提出粒子群隨機循環搜索方法，引入互信息閾值自適應策略和確定適用度函數進行油菜倒伏特征篩選；隨后通過邏輯回歸元學習器聯合K最近鄰、隨機森林及支持向量機3種基學習器構建了基于優化特征的油菜倒伏識...

基于U-ConvHDNet模型的戈壁礫幕層提取————作者：馬于博;張愛國;王浩宇;劉帥琪;靳鏡宇;沈占鋒;李均力;

摘要：礫幕層是戈壁生態系統的重要組成部分，大尺度的礫幕層遙感監測對戈壁生態系統保護具有重要意義。針對礫幕層結構松散、異質性強的特點，本文提出了一種基于U-ConvHDNet語義分割的礫幕層自動信息制圖方法，利用2023年8月的哈密全區域的Sentinel-2影像提取戈壁礫幕層信息。結果表明，U-ConvHDNet模型的F1分數為0.918,優于參與對比的7個主流語義分割模型，消融試驗表明骨架網絡的改進與...

　　測繪通報來自網友的投稿評論：

• Yangming_ak

  今年7月在他們家系統上投的稿，一直提示審稿，也沒具體告訴是編輯部審還是在外審，實在受不了了，就打電話過去，打了幾個也沒人接。后來找了兩個朋友打聽了一下，一個朋友是去年投的稿，說他們家稿費很貴，要10000多，后來找人說情減少到八千。另外一個朋友對這個期刊非常熟悉，直接跟我說我肯定沒戲，因為我文章里面沒有掛有名氣的專家，肯定會直接退稿。我現在希望它趕緊退稿，我好投別家。

  2024-08-21 11:05
• 奔跑的辣椒醬

  投兩篇拒兩篇，都是一個月的時間自動拒稿，沒有審稿意見，浪費時間。翻看里面的文章，作圖不規范，分析幾乎沒有，篇幅短小，純粹用一般方法處理得到一個研究區結果這類應用類的文章挺多，一樣能發，說明什么呢？

  2024-07-16 23:35
• Yangming_ak

  投稿三次，一次一個月，一次8天，一次22天退稿，無退稿意見。整體來說個人沒有很高的創新或自身實力或人脈，很難中！

  2023-12-15 17:30
• 帶頭大哥666

  沒有關系不要投搞，無外審，無意見，投稿2次。

  2022-12-30 16:36

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