检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘学报 2025年第2期54卷 308-320页

作者：刘雅婷陈传法何青鑫李坤禹山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590

在滑坡易发性评价中,样本类别的不平衡容易导致评价结果偏向多数类样本,而样本优化能够有效解决由此引发的滑坡预测偏差。然而,传统样本优化方法通常聚焦于正负样本在特征空间的差异性,而忽略了正负样本间的地理位置差异及同类特征因子... 详细信息

在滑坡易发性评价中,样本类别的不平衡容易导致评价结果偏向多数类样本,而样本优化能够有效解决由此引发的滑坡预测偏差。然而,传统样本优化方法通常聚焦于正负样本在特征空间的差异性,而忽略了正负样本间的地理位置差异及同类特征因子间的复杂非线性关系,容易导致选取的样本存在片面性和单一性等问题。为此,本文提出了一种顾及样本优化的滑坡易发性评价方法。该方法首先设计了顾及空间相关性的地理环境相似性准则进行欠采样,然后构建了一种非线性合成过采样法进行过采样,最后采用了多粒度级联森林模型进行滑坡易发性预测。本文以宜宾市为研究区,借助统计学指标从模型精度验证和易发性分区统计两个方面评估模型性能,并将本文方法与9种传统方法对比表明:在面对不同程度的正样本量缺失条件下,本文方法的预测精度始终最高,并且所划分的易发区更符合实际滑坡灾害分布状况。

关键词：样本优化滑坡易发性空间相关性地理环境相似性非线性合成过采样多粒度级联森林

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SHW-Stacking：精准捕捉降水空间异质性的加权堆叠遥感日降水产品质量提升方法

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地球信息科学学报 2025年第5期27卷 1179-1194页

作者：杨淑凡李艳艳王兴杰杨子明徐联中洪壮壮潘宏铭陈传法山东科技大学测绘与空间信息学院

【目的】精准可靠的逐日卫星降水产品（Satellite Precipitation Product, SPP）是气象和水文研究中不可或缺的基础数据源。然而，现有逐日SPP存在局部降水细节捕捉不足、部分地区误差较大等问题，导致降水空间刻画不清、预测精度不高... 详细信息

【目的】精准可靠的逐日卫星降水产品（Satellite Precipitation Product, SPP）是气象和水文研究中不可或缺的基础数据源。然而，现有逐日SPP存在局部降水细节捕捉不足、部分地区误差较大等问题，导致降水空间刻画不清、预测精度不高。【方法】基于此，本研究提出一种精准捕捉降水空间异质性的加权堆叠遥感日降水产品质量提升方法（Spatial Heterogeneity Weight Stacking, SHW-Stacking）。该方法首先耦合特征重要性与非线性相关性进行自适应特征优选，然后利用高斯混合聚类获得描述日降水空间异质性的同质子区，最后构建加权堆叠机器学习模型融合SPP与站点数据以获得高质量降水产品。【结果】选取中国区域2016—2020年逐日IMERG降水数据为研究对象，将SHW-Stacking与基于传统分区的类别型梯度提升（TC-Catboost）、5种经典机器学习方法（Catboost、lightGBM、XGBoost、RF、ELM）和原始SPP进行比较。结果表明，SHW-Stacking能够准确再现实测降水空间分布，其多时间尺度性能均表现最优，在日、季和年尺度上MAE分别至少降低4.6%、3.1%和2.7%, KGE分别至少提高3.4%、1.9%和2.0%，且在降水强度大于1 mm/day时对降水事件的捕捉能力明显优于其他对比方法。此外，聚类分区因素贡献度仅次于IMERG，其作为首要和次要影响因子的天数占比达39.6%和33.9%，凸显空间异质性对降水融合的关键作用。【结论】SHW-Stacking能够有效捕捉局部降水细节，精确刻画降水空间分布，为精细化降水数据生产提供了一种切实可行的思路和方法。

关键词：逐日遥感降水 IMERG 点面融合空间异质性自适应加权堆叠机器学习质量提升

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浅海内波环境下声速剖面的深度迁移时序预测

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声学学报 2025年第1期50卷 23-31页

作者：严娴李倩倩阳凡林彭东东隽智昊李琪哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001 山东科技大学测绘与空间信息学院青岛266590

海水声速随时空起伏变化,水文资料稀缺海域声速剖面时序预测困难,为此构建了基于迁移学习的长短时记忆神经网络模型,并利用中国南海海域实测的两条温度链长时序观测数据对其进行验证。针对有无孤立子内波存在的两种场景,基于迁移学习对... 详细信息

海水声速随时空起伏变化,水文资料稀缺海域声速剖面时序预测困难,为此构建了基于迁移学习的长短时记忆神经网络模型,并利用中国南海海域实测的两条温度链长时序观测数据对其进行验证。针对有无孤立子内波存在的两种场景,基于迁移学习对预训练网络模型进行微调,分析不同训练样本量下迁移网络的有效性。实验结果表明,迁移网络在有无孤立子内波存在的两种场景下均可实现高精度高效声速剖面预测,且预测性能明显优于未迁移的处理方法。

关键词：声速剖面时序预测内波迁移学习经验正交函数

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基于改进U-Net网络的树种精细分类

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激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 309-318页

作者：蔡玉林高洪振范晓乐徐慧宇刘正军张赓山东科技大学测绘与空间信息学院中国测绘科学研究院

通过改进现有的深度学习网络，提出了一种结合机载高分辨率的高光谱数据和激光雷达数据的树种精细分类新方法。首先，对不同数据源进行特征提取和融合；然后，在U-Net网络的基础上，通过增加通道注意力机制模块，自适应地调整不同特征... 详细信息

通过改进现有的深度学习网络，提出了一种结合机载高分辨率的高光谱数据和激光雷达数据的树种精细分类新方法。首先，对不同数据源进行特征提取和融合；然后，在U-Net网络的基础上，通过增加通道注意力机制模块，自适应地调整不同特征的权重，构建了CA-U-Net分类网络；最后，通过修改CA-U-Net以适应样本不平衡的分类情况，尝试解决小样本物种识别精度低的问题。研究结果表明：1) CA-U-Net网络表现良好，总体分类准确率达到96.80%，与FCN、SegNet和U-Net等网络相比，其分类准确率分别提高了8.56、11.99、3.31百分点，而且收敛速度更快；2）采用基于类样本量平衡的交叉熵损失函数替换CA-U-Net网络中的原始损失函数，可以提高样本量较少的树种的分类精度。所提方法对于小尺度的林业应用，例如果园管理、城市森林调查以及森林多样性调查等具有重要参考价值。

关键词：无人机高光谱数据激光雷达数据深度学习 U-Net网络注意力机制树种分类

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自适应下降距离的布料模拟路面坑槽提取算法

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激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 380-387页

作者：刘如飞许伟彬赵倩影苏占文山东科技大学测绘与空间信息学院青岛地矿岩土工程有限公司

针对传统布料模拟滤波（CSF）算法无法区分路面局部损坏微地形导致的坑槽病害错检、漏检问题，提出一种自适应下降距离的CSF路面坑槽提取算法。该算法首先对道路点云进行预处理去噪，获取车道路面点云。然后统计布料粒子点的深度标准差... 详细信息

针对传统布料模拟滤波（CSF）算法无法区分路面局部损坏微地形导致的坑槽病害错检、漏检问题，提出一种自适应下降距离的CSF路面坑槽提取算法。该算法首先对道路点云进行预处理去噪，获取车道路面点云。然后统计布料粒子点的深度标准差，改进CSF算法中模拟布料“外力下降”和“内力回拉”过程的位移距离，实现模拟布料的自适应距离下降，进一步构建考虑路面坑槽的精确局部基准面，生成点云深度增强信息模型。最后利用深度阈值分类和欧式聚类算法实现坑槽的精确检测并提取坑槽的几何属性特征。对道路的实测数据进行实验与分析，结果表明，实测数据中的坑槽召回率达到83.3%，精确率达到87.5%，最大面积相对误差为17.699%，最大深度相对误差为9.677%。所提算法具有一定的鲁棒性与适用性，可为大规模三维路面点云数据自动检测路面坑槽工作提供有力的支撑。

关键词：路面激光点云基准面布料模拟滤波算法路面坑槽检测

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垂线偏差测量方法现状与展望

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武汉大学学报(信息科学版) 2025年

作者：金鑫郭金运李振洪兰州交通大学测绘与地理信息学院山东科技大学测绘与空间信息学院长安大学地质工程与测绘学院

垂线偏差是描述地球形态和重力场特征的核心参数，在大地测量、地球物理、地质灾害监测以及海洋科学等领域具有重要意义。系统梳理了当前垂线偏差测量的主要方法，包括天文大地测量法、GNSS水准测量法、重力测量法、重力场球谐系数解算... 详细信息

垂线偏差是描述地球形态和重力场特征的核心参数，在大地测量、地球物理、地质灾害监测以及海洋科学等领域具有重要意义。系统梳理了当前垂线偏差测量的主要方法，包括天文大地测量法、GNSS水准测量法、重力测量法、重力场球谐系数解算法和卫星测高反演法等，分析了各方法的优缺点及适用性。针对现有方法在复杂天气条件下的局限性，特别是全天候条件下的高精度测量需求，重点探讨了全天候垂线偏差测量方法的发展潜力。结合仪器设备的进步和数据处理技术的发展，展望了垂线偏差测量未来的发展趋势，指出天文大地测量设备的小型化与商业化、全天候垂线偏差测量方法的应用以及海洋垂线偏差实测方法的突破将是未来研究的重点方向。通过设备创新、技术融合和多领域应用拓展，垂线偏差测量技术将在服务地球科学研究与实际工程需求中发挥更大的作用。

关键词：垂线偏差测量方法天文大地测量全天候测量海洋垂线偏差

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高精度三维跟踪抛物运动的重力垂直梯度测量方法

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武汉大学学报(信息科学版) 2025年第3期50卷 462-468页

作者：郭金运吴渴知金鑫周茂盛刘新山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590 齐鲁工业大学(山东省科学院)海洋仪器仪表研究所山东青岛266100

重力垂直梯度是探究地球重力场的关键信息,在大地测量学、地球物理学和地球动力学等领域中的应用越来越广泛,因此,快速、准确地获取高精度的重力垂直梯度信息愈发迫切。提出了一种基于三维跟踪测量抛物运动的重力垂直梯度测量方法,在真... 详细信息

重力垂直梯度是探究地球重力场的关键信息,在大地测量学、地球物理学和地球动力学等领域中的应用越来越广泛,因此,快速、准确地获取高精度的重力垂直梯度信息愈发迫切。提出了一种基于三维跟踪测量抛物运动的重力垂直梯度测量方法,在真空环境中,利用三维跟踪技术动态追踪抛物运动下落的靶球,获得靶球运动的三维坐标时间序列,建立轨迹观测方程,并利用最小二乘法提取出重力垂直梯度信息。对所提测量方法设计了仿真实验并进行精度验证,实验结果表明,当落体测量精度达到微米级时,此测量方法的主要误差源是三维跟踪测量误差和时间测量误差,其中时间测量误差对重力垂直梯度测量精度的影响较小。对抛物运动坐标时间序列同时加入标准差为10μm的三维跟踪测量随机误差和标准差为10 ns时间测量随机误差后,统计重力垂直梯度的测量误差,其均方根值约为1.31 E(1 E=10^(-9)/s^(2))。该方法在测量重力垂直梯度时是有效的,并且具有较好的稳定性。

关键词：重力垂直梯度抛物运动三维跟踪技术

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基于无锚深度卷积神经网络的月表小尺度撞击坑自动识别

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遥感学报 2025年第2期29卷 429-441页

作者：张梓璇杨俊涛李林张硕伟杨子毅马月超中国地质大学(武汉)资源学院武汉430074 山东科技大学测绘与空间信息学院青岛266590 北京控制工程研究所空间光电测量与感知实验室北京100190 山东科技大学地球科学与工程学院青岛266590

撞击坑作为月球表面上最典型和最常见的地貌单元,其形态特征和空间分布记录着月球的演化历史、气候形成以及月球表面年代。由于撞击坑边缘模糊、撞击坑嵌套等现象,导致撞击坑(尤其是小尺度撞击坑)自动识别仍存在识别精度不高、大尺度撞... 详细信息

撞击坑作为月球表面上最典型和最常见的地貌单元,其形态特征和空间分布记录着月球的演化历史、气候形成以及月球表面年代。由于撞击坑边缘模糊、撞击坑嵌套等现象,导致撞击坑(尤其是小尺度撞击坑)自动识别仍存在识别精度不高、大尺度撞击坑中的小尺度撞击坑难以不易识别等问题。因此,针对小尺度撞击坑数量众多且不易识别,以及嵌套撞击坑识别等问题,本文提出了一种基于迁移学习策略的无锚深度卷积神经网络月表小尺度撞击坑自动识别方法,来自动定位和识别撞击坑。该方法在堆叠沙漏网络生成的高分辨率特征图上直接回归出撞击坑的中心及其大小,并且无需使用非极大值抑制等后处理操作,实现了不同类型撞击坑的自动识别。同时,采用迁移学习的思想进行训练,为模型训练赋予一定的优化参数,使其并非从头开始训练,从而使模型具备更高的可靠性和稳健性。文中选择虹湾和风暴洋月表地区的影像进行实验验证,并与其现有人工标注的Robbins撞击坑数据库进行定量与定性评估,结果表明本文设计的自动识别模型能有效地实现撞击坑提取,且一定程度上解决了嵌套撞击坑中小尺度撞击坑的识别。

关键词：撞击坑提取智能识别深度学习目标识别虹湾地区风暴洋地区

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GNSS/A组合观测臂长改正不确定度评估

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武汉大学学报(信息科学版) 2025年第3期50卷 535-544页

作者：李景森薛树强肖圳王凯明山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266510 中国测绘科学研究院北京100830 山东理工大学建筑工程学院山东淄博255049

采用GNSS/A组合观测技术进行海底基准传递时,需要将GNSS天线坐标通过臂长参数以及平台姿态观测转换到换能器位置。这种转换既涉及GNSS定位误差的误差传播问题,还涉及臂长误差及姿态测量误差的传播问题,属于典型的非线性误差传播问题。... 详细信息

采用GNSS/A组合观测技术进行海底基准传递时,需要将GNSS天线坐标通过臂长参数以及平台姿态观测转换到换能器位置。这种转换既涉及GNSS定位误差的误差传播问题,还涉及臂长误差及姿态测量误差的传播问题,属于典型的非线性误差传播问题。采用基于线性化误差传播的测量不确定度评定与表示方法(the guide to the expression of uncertainty in measurement,GUM)和基于非线性误差传播的蒙特卡洛方法(Monte Carlo method,MCM),开展了换能器不确定度评估研究。结果表明,GUM和MCM整体上具有很好的一致性,但随着非线性强度或臂长误差的增大,两种方法会产生明显差异,此时,建议采用不存在线性化模型误差影响的MCM;换能器不确定度随着臂长长度的增大而增大,随着姿态测量及臂长测量精度的降低而增大;姿态角精度对换能器不确定度影响最小,GNSS定位精度对其影响最大,臂长参数次之。

关键词： GNSS/A 臂长改正不确定度评估蒙特卡洛方法

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顾及地形特征和边界防收缩的机载LiDAR地面点云聚类简化方法

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遥感学报 2025年第1期29卷 314-328页

作者：武慧明陈传法孙延宁郭娇娇贝祎轩山东科技大学测绘与空间信息学院青岛266590 山东省基础地理信息与数字化技术重点实验室青岛266590 山东省水利科学研究院济南250101

点云简化是海量机载LiDAR地面点云高效传输和多尺度应用的前提。针对目前地面点云简化方法存在复杂环境适用性差、地形细节特征丢失等问题,本文提出了一种顾及地形特征和边界防收缩的机载LiDAR点云聚类简化算法。首先利用K-means算法将... 详细信息

点云简化是海量机载LiDAR地面点云高效传输和多尺度应用的前提。针对目前地面点云简化方法存在复杂环境适用性差、地形细节特征丢失等问题,本文提出了一种顾及地形特征和边界防收缩的机载LiDAR点云聚类简化算法。首先利用K-means算法将点云分割为初始点云簇,然后依据各簇的地形复杂度再次对其细分,接着借助点云法向量信息以及邻接簇间边缘点的高程差识别地形特征点,最后通过保留目标区域的边界特征点防止原始点云边界收缩。此外,选取6组高密度机载LiDAR点云为数据源,将本文方法与7种经典点云简化方法(包括随机方法、体素格网方法、基于曲率的方法、最大Z容差方法、基于图的方法、基于多指标加权方法和基于迭代的简化方法)进行比较分析。结果表明:与其他传统方法相比,本文方法生成的数字高程模型(DEM)的平均RMSE至少降低了12.1%,平均MAE至少降低了9.6%,其派生品(包括平均坡度和地形粗糙度)与参考值也更为接近,而且较好的保留了地形特征信息。

关键词：遥感机载LiDAR 点云简化 K-means 地形特征数字高程模型

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