- 陈季委;唐丽玉;苏宏霖;
针对多视图图像三维重建前，图像数据存在背景冗余且干扰目标对象识别以及重建效率低的问题，该文提出一种基于segment anything model(SAM)的改进前景自动分割方法。首先通过调用SAM图像编码器计算输入图像的图像嵌入；根据图像像素计算像素坐标作为提示嵌入，自动预测前景掩码；SAM前景预测所得的掩码可能存在细小的漏分错分和边缘锯齿，引入高斯滤波对掩码图像进行优化；以人工构筑物、植物及其植物器官为例，将掩码应用于原始图像，利用分割后的图像进行多视图立体视觉三维重建与神经辐射场重建。基于多种图像数据的实验结果表明，该方法针对以对象为中心的多种图像数据可以有效剔除背景的干扰，取得高质量的分割结果，且在三维重建过程能够节省重建所需时间，提高三维重建效率。
2024年10期 v.49;No.316 27-35页 [查看摘要][在线阅读][下载 1756K] [下载次数：177 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：46 ] - 付景泽;吕伏;
针对当前的路面缺陷检测算法在精度和效率方面存在一定的问题，该文在YOLOv8n的基础上进行改进，提出了双分支多尺度特征下的路面缺陷检测算法YOLOv8-PFMD。首先，使用部分可变形卷积(P-DCNv3)替换常规卷积，以在提高模型特征提取能力的同时增强其对不同缺陷形变的适应能力；其次，在C2f模块中采用了更高效的Faster＿RFE＿Bottleneck模块，结合Pconv和RFE结构充分利用特征映射中感受野的优势，以进一步降低模型计算量；然后，在坐标注意力的基础上提出多尺度双分支坐标注意力(MDCA),通过扩展双分支的拆分融合，从而在减少模型参数的同时提高模型特征表达能力；最后，将YOLOv8n两个检测头的卷积融合成深度可分离卷积(DSConv),使模型的参数量大幅下降。实验结果表明，在RDD2022数据集和Road Damage数据集上，改进的算法与原算法相比，mAP50分别提升了8.4%、7.3%,参数量和计算量分别降低了16.7%、20.7%。在RDD2022数据集上，算法在mAP50和F1分数方面，相较于Faster-RCNN、YOLOv7等主流目标检测算法也取得了提升的效果。
2024年10期 v.49;No.316 36-49页 [查看摘要][在线阅读][下载 2240K] [下载次数：131 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：15 ] - 解学通;郑艳;张金兰;陈克海;
针对MODIS不同波段之间信息冗余对叶绿素a(Chl)浓度建模的影响，该文在建模中引入主成分分析(PCA)方法，提出了一种PCA与BP神经网络相结合的Chl浓度反演模型(PCA-BPN)。通过主成分分析，从多个相关波段中提取出几个相互独立的关键主成分，然后将这些关键主成分作为BP神经网络的输入，通过网络自主学习构建Chl浓度反演模型。实验表明，前3个主成分包含了波段信息的99.5%,降低了神经网络的输入维度。与Aqua卫星上MODIS(MODISA)标准Chl反演模型OCI相比，PCA-BPN模型提高了反演精度，在全球海域Chl浓度反演中具有一定的应用潜力。
2024年10期 v.49;No.316 50-58页 [查看摘要][在线阅读][下载 2021K] [下载次数：109 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：15 ] - 洪文玉;喜文飞;钱堂慧;郭峻杞;靳婷婷;
针对以往滑坡空间分布统计缺少动态因子，未考虑长时间序列滑坡隐患动态变化的问题，该文利用升降轨合成孔径雷达(SAR)数据，采用短基线集差分干涉技术对小湾库区-澜沧江段2021年9月—2023年9月的41景Sentinel-1A升轨与47景Sentinel-1A降轨影像进行形变反演。结合形变数据进行库岸滑坡空间分布统计研究，并利用地理探测器探测海拔、坡度、坡向、地层岩性等因子对滑坡的贡献率。结果表明，小湾水库-澜沧江段整体形变为-112.3～120.9 mm/a;对滑坡的空间分布进行统计分析，滑坡的分布主要集中在海拔1 300～1 500 m之间、坡度在30°～45°之间、坡向在东北、正东和西南方向，岩性为软岩等区域，海拔、坡度、坡向、地层岩性对滑坡的贡献率分别为0.359、0.126、0.103、0.553。研究结果能够为水库库岸灾害的防治提供参考。
2024年10期 v.49;No.316 59-68页 [查看摘要][在线阅读][下载 3650K] [下载次数：116 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：24 ] - 李云川;李勇发;左小清;李永宁;徐浩翔;张彧然;
针对极化信息难以利用，卷积神经网络(CNN)只关注局部感受野内的信息，无法准确提取出关键特征，从而导致识别任务性能下降的问题，该文提出一种U-Net网络结合多种attention模块方法MA U-Net。该方法通过联合时频分析(JTFA)将极化状态的时间序列转化为频率表示，揭示了信号频率成分，有助于提取有用的信息降低了极化信息的利用难度。并且，使用增加多种attention模块的U-Net网络用于特征提取，ResNet网络用于地物识别任务。通过与传统CNN和U-Net网络对比发现，该文提出的MA U-Net地物识别方法在同一数据集中的识别精度更高，平均识别精度分别提高了6.1%和4.5%,在极化合成孔径雷达(SAR)影像目标识别方面有着明显的优势。
2024年10期 v.49;No.316 69-76页 [查看摘要][在线阅读][下载 2119K] [下载次数：102 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：30 ] - 张曙;刘昆波;谭凯;刘帅;朱卫东;魏小岛;
针对盐沼湿地点云强度与各影响因素间的复杂关系导致现有常规的数学物理模型难以对强度予以精确校正的问题，该文基于盐沼湿地目标反射特性、仪器光电转换原理和空间几何构造(距离和入射角)3个因素与强度数据的关联，设计了包含漫反射和镜面反射两个隐含层的BP神经网络架构，采用贝叶斯优化获取BP神经网络最佳超参数组合，建立空间几何构造与强度数据之间的映射关系，提出了一种基于BP神经网络的盐沼湿地无人机激光雷达(LiDAR)点云强度校正新方法。相比现有的改进归一化校正模型和Phong校正模型，该文方法校正后强度数据变异系数比值分别提升约4.58%和25%,校正后强度数据分类精度分别提升了6.36%和2.11%。该文方法无需进行复杂的室内和室外校正实验，也无需考虑仪器的内部光电转换机制及激光辐射传输过程，为复杂环境下多平台和多回波LiDAR强度数据的精确建模及盐沼湿地地物信息提取提供了数据基础。
2024年10期 v.49;No.316 77-86页 [查看摘要][在线阅读][下载 2425K] [下载次数：33 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：11 ] - 梁桂明;肖明虹;余凡;谢俊威;
针对遥感图像标注产品的自动化像素标注难题，本文提出一种遥感重标注的像素级人机交互深度神经网络(DGN)方法，可自动生成图像标注，并允许标注者在发现错误后通过简单的指导信息自适应地纠正先前的标注，且采用了一种新的训练方法和度量标准，用以衡量重新标注的效率。在Vaihingen数据集上使用不同的基础架构和骨干网络对该算法进行了实验验证，结果表明，DGN能有效地引导指导模块利用指导信息，将重新标注效率提高至2.52倍，并一定程度上提高了分类的精度。
2024年10期 v.49;No.316 87-99页 [查看摘要][在线阅读][下载 1667K] [下载次数：36 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：10 ] - 游泽威;杜清运;任福;周晓艳;何红艳;高杰;
针对当前耕地质量评价模式时间成本高、难以快速应用的问题，该文探究了耕地质量大尺度、高效率分析的新方法，基于PSR理论框架，使用高分系列遥感影像等数据，采用三调耕地图斑作为评价单元，使用特尔斐法、层次分析法、加权求和法进行指标确权和耕地质量评价分级，并在ArcGIS中构建了五原县耕地质量评价模型工具。评价结果表明五原县平均耕地等级为6.09级，主要集中在5～7级，6级耕地占比达42.39%,耕地质量大致呈现中西部高东南沿线偏低的空间分布规律。与国家利用等结果对比分析，7级、8级和13级耕地面积差评价精度达到94.29%、78.49%、100%;等级差在1级以内的耕地图斑数量和面积占比分别为54.11%和74.83%,模型评价结果较好，简化了部分外业采样和指标计算过程，可为耕地质量的评价与监测提供参考。
2024年10期 v.49;No.316 100-112页 [查看摘要][在线阅读][下载 3914K] [下载次数：178 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：17 ] - 李忠凯;王成;习晓环;张合兵;王宏涛;
为提升单木模型的重建精度，该文提出一种基于点云连通性的单木精细化重建方法。首先，利用最短路径结合点云连通关系生成单木的初始骨架；然后，根据相邻点的位置关系优化骨架；最后，使用圆柱拟合与树叶模拟的方法，实现高精度的单木模型重建。采用不同树种、不同密度的点云数据进行验证，结果表明，本文方法模型重建的平均绝对偏差小于5 cm、均方根误差小于0.15 cm;模型的树高、胸径与真实值相比R~2达0.99以上；与Adtree方法相比，平均绝对偏差减少55.14%、均方根误差下降23.95%,模型数据量降低49.51%,表明本方法重建的单木模型具有更高的准确性和稳健性。
2024年10期 v.49;No.316 113-122页 [查看摘要][在线阅读][下载 2507K] [下载次数：67 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：12 ] - 武斌;王远哲;丛佳;赵洁;
针对当前三维点云语义分割中存在的几何信息丢失、局部特征提取不足以及局部上下文信息利用不充分等关键问题，该文提出一种融合点云曲面特征与空间视觉信息的语义分割模型，采用双池化策略和自注意力机制，增强模型对点云数据的深入理解。首先通过曲面与空间视觉局部特征提取模块精确捕捉局部几何结构和空间布局，随后利用双池化融合自注意力局部特征聚合模块高效整合局部特征，强化对点云全局信息的捕捉能力。在公开的S3DIS数据集上进行实验评估，结果显示，模型的平均交并比精度达到了71.35%,与其他模型相比有明显提升，在参数数量和计算效率上也进行了优化，在计算资源有限的环境下实现高效的点云处理，实验结果验证了本文模型在提升分割精度的同时兼顾计算效率，为三维点云语义分割的的实用化和广泛应用提供新的可能。
2024年10期 v.49;No.316 123-132页 [查看摘要][在线阅读][下载 1517K] [下载次数：107 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：11 ] - 林万强;陈芸芝;
为制定适合河道型水库的网箱养殖信息提取方法，实现水库网箱养殖自动化精准提取，该文基于“U”型编解码结构，顾及多尺度特征信息，通过引入残差单元(RU)、高效多尺度注意力(EMA)、改进级联多尺度卷积(MCP)以及嵌入多尺度特征(IAC)等模块改进深度学习网络构建EAMRNet模型，以闽江流域水口库区为研究区，开展水库网箱养殖信息提取研究。结果表明，EAMRNet模型提取的交并比(IoU)、召回率(Recall)、精准率(Precision)、F_1分数(F_1-score)分别为80.26%、90.94%、87.23%、89.05%,相比于UNet、ResUNet、DeepLab V3+、TransUNet、HRNet等5种经典模型精度评价结果，精度均为最高。同时，将EAMRNet模型应用于提取闽江流域水口库区2019年—2023年网箱养殖信息，经提取结果统计，闽江流域水口库区网箱养殖面积从2019年的333.965 2 hm~2减少至2023年的156.771 3 hm~2,总体呈现先增后减的趋势。综上，改进后的模型在水库网箱养殖提取任务上具备较高的提取精度，该研究可以为当地养殖管理部门进行养殖动态监测及合理规划养殖提供理论依据和数据支撑。
2024年10期 v.49;No.316 133-145页 [查看摘要][在线阅读][下载 3498K] [下载次数：56 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：9 ] - 李振林;秦翔;刘宇硕;
针对党河流域冰川变化对下游水资源的显著影响，而现有研究缺乏的问题，该文研究使用2次冰川编目数据，结合多源卫星遥感影像，使用人工矢量化方法，对1966—2019年间党河流域冰川开展变化监测，同时以扎子沟29号冰川为例，研究其较为详细的变化过程。显示党河流域内冰川主要分布于祁连山区，阿尔金山冰川占小部分，研究时段内党河流域总体呈现退缩趋势，但扎子沟29号冰川出现2次冰川前进现象。党河流域内共分布冰川341条，总面积为221.69 km~2,1966—2019年冰川呈现退缩趋势，冰川条数增加5条，冰川总面积减少了38.05 km~2,相对每年减少0.28%。扎子沟29号冰川末端前进、退缩交替出现与祁连山区冰川普遍处于加速萎缩的趋势不同，其原因值得继续深入研究。
2024年10期 v.49;No.316 146-155页 [查看摘要][在线阅读][下载 2000K] [下载次数：84 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：24 ]
- 张俊逸;贾文珏;孙中孝;张倩;
针对不动产登记数据质量存在的问题，本文探讨了不动产登记数据库中的住宅交易数据的处理与分类方法。以S市住宅交易价格指标为例，形成了基于核密度估计等统计学方法为基础的数据清洗、处理、分类的技术方法。(1)在剔除极端值、重复值和特殊值后获得与地区实际最相近的主体数据，主体数据包括低概率数据、市场行为数据、非市场行为数据。(2)针对市场行为数据，提取并计算交易价格均值，与中介机构公开房价数据信息进行比对，大部分区域的数据差异在15%以下。定量分析证实不动产登记数据库中数据更加权威有效。本研究探索提出基于核密度估计与二阶差分相结合进行不动产登记数据处理分类的技术流程，可为分析挖掘全国不动产登记数据信息并进行量化监管提供方法基础。
2024年10期 v.49;No.316 156-165页 [查看摘要][在线阅读][下载 1754K] [下载次数：39 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：11 ] - 曾艳艳;张奎;周燕迪;张科伟;侯孟营;张旭萍;祁雨欣;
针对目前各种标识不统一而导致的时空信息无法互通互认的问题，该文提出了一种基于地球剖分网格的实体外包与内接网格共同定位的时空标识计算模型。该模型所计算的地理实体时空标识可实现智慧城市中地理实体的唯一标识确定、不同地理实体的空间关联。同时以北京市朝阳区左家庄街道为试验区，将该文所提出的算法与外接矩形算法、面重叠算法进行了比较。试验证明，该文所提出的算法可唯一标识实景三维地理实体，同时数据关联效率明显优于面重叠算法10倍，数据关联成功率100%,可有效支撑实景三维地理实体时空标识赋码，对于实景三维实体数据管理与服务具有参考。
2024年10期 v.49;No.316 166-174页 [查看摘要][在线阅读][下载 1433K] [下载次数：45 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：12 ] - 董世杰;安慧;吴海林;
针对以河流流域为单元的地表温度时空变化研究较少的问题，该文基于MOD11A2数据，采用一元线性回归法和显著性检验分析了2001—2020年淮河流域年、季地表温度时空变化特征；运用相关性分析研究了地表温度与气候因素和人类活动的相关性，在此基础上利用残差分析计算相应贡献度。结果表明：淮河流域年均地表温度为15.88℃,升温区面积占比大于90%;2001—2020年淮河流域的气温、NDVI和降水量与地表温度决定系数R~2分别为0.851,0.544和0.416,耕地面积和建筑用地面积的决定系数R~2分别0.452和0.317;根据残差分析结果，气候因素和人类活动对淮河流域整体地表温度变化的贡献度分别为53.2%和46.8%。研究发现：淮河流域地表温度呈上升趋势，季节差异较大；气候因素对淮河流域地表温度的影响较大且是多数城市的主导因素；研究结果可为协调淮河流域环境保护和城镇发展提供参考。
2024年10期 v.49;No.316 175-188页 [查看摘要][在线阅读][下载 5035K] [下载次数：249 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：14 ] - 马妍;黄程熹;
针对后备适宜建设用地在人口集聚、产业布局和城镇发展方面的重要性，该文以福建省为例，在评价其后备适宜建设用地潜力的基础上，通过耦合FLUS模型多情景分析未来后备适宜建设用地的开发走势。研究表明：福建省后备适宜建设用地资源呈现“内陆优于沿海”的特征；而建设用地扩张模拟预测结果在自然增长及限速发展情景下，至2035年分别呈现“海陆协调共进”与“福州、漳州两极化”的扩张特征；2020—2035年后备适宜建设用地开发走势表现为“开发整体可载，内陆走势优于沿海，限速发展情景走势优于自然增长情景”。研究结果为推动福建省国土空间格局优化提供决策参考。
2024年10期 v.49;No.316 189-201页 [查看摘要][在线阅读][下载 4233K] [下载次数：82 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：9 ] - 王爱;张迅;刘少婷;郑仁节;王成浩;
针对缓解城市热暴露难题，需要探究城市热环境及其驱动因素在空间上的特征关系，该文采用合肥市主城区2022年夏季landsat9遥感影像、百度建筑和城市热力等多源数据，基于ENVI、ArcGIS等分析平台，建构了地表温度与驱动因子之间的回归模型。研究发现：(1)研究区内地表温度(LST)具有较强的空间集聚特征，其中高-高聚类主要分布在工业区、高密度商品房和混合住宅区，以及大面积硬质铺地区域；低-低聚类主要位于城市边缘区，以大型公园、水体以及植被覆盖度较高的区域为代表。热风险区域在主城区内分布范围广泛，其中经开区热风险区域在该行政区域内占比最大，其次为瑶海区，庐阳区热风险区域占比最小。(2)通过皮尔逊相关性分析发现所选9个驱动因子与LST均存在显著相关性，而去除归一化建筑指数(NDBI)后的模型通过共线性检验(VIF<7.5)且解释程度最高。由于城市地表覆盖性质、地域功能表征以及用地开发三维指向等方面的复杂性，各驱动因素的空间分布差异性明显。(3)空间特征关系，除夜间人口(NP)外，各因素均表现出与地表温度之间的负相关性，水体指数(MNDWI)、植被指数(NDVI)具有显著的热环境缓解效应，且MNDWI、NDVI对LST作用的区域差异图存在相似性。全局贡献力度，MNDWI对LST的影响力最大，NDVI次之，NP的影响力最小。局域影响效率，相较于热环境集中的区域，MNDWI、NDVI在以中低温为主的片区对LST的作用效率都会有所减弱，而容积率FAR、NP对LST局域作用效率正好与之相反。
2024年10期 v.49;No.316 202-216页 [查看摘要][在线阅读][下载 2680K] [下载次数：95 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：10 ] 下载本期数据