测绘通报

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Bulletin of Surveying and Mapping

杂志简介:《测绘通报》杂志经新闻出版总署批准,自1955年创刊,国内刊号为11-2246/P,是一本综合性较强的科学期刊。该刊是一份月刊,致力于发表科学领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目:高分遥感影像信息提取及应用、学术研究、学术研究、技术交流、测绘地理信息教学、测绘地理信息技术应用案例

主管单位:中华人民共和国自然资源部
主办单位:中国地图出版社有限公司
国际刊号:0494-0911
国内刊号:11-2246/P
全年订价:¥ 820.00
创刊时间:1955
所属类别:科学类
发行周期:月刊
发行地区:北京
出版语言:中文
预计审稿时间:1-3个月
综合影响因子:1.91
复合影响因子:1.76
总发文量:4869
总被引量:42504
H指数:55
引用半衰期:4.6837
立即指数:0.0338
期刊他引率:0.9118
平均引文率:4.4392
  • 北斗三号观测数据质量及定位精度初步评估

    作者:程军龙; 王旺; 马立烨; 刘万科 刊期:2019年第08期

    开展BDS-3观测数据质量评估对于即将到来的BDS-3应用研究至关重要。本文从载噪比、伪距多路径及观测噪声3方面评估了BDS-3卫星的观测数据质量,在此基础上分析了其标准单点定位和短基线相对定位性能。初步评估结果表明:在载噪比方面,BDS-3卫星的B1I频点比BDS-2卫星高3~4 dB/Hz,B3I频点最高,其余频点大小相当;在多路径方面,BDS-3卫星伪距B2a、B2b...

  • 基于加权预积分和快速初始化的惯性辅助单目前端模型

    作者:曾攀; 潘树国; 黄砺枭; 王帅; 赵涛 刊期:2019年第08期

    针对单目视觉惯性定位系统在复杂环境和相机高动态条件下的实时性和高精度的需求,提出了一种基于加权预积分和快速初始化的惯性辅助单目前端模型Improved_VIO。首先同步视觉和惯性测量数据,建立高精度的IMU加权预积分模型,为联合初始化和视觉跟踪模型提供帧间运动约束;然后构建视觉惯性融合状态向量,建立联合初始化模型,实现视觉惯性松耦合的快...

  • 融合GNSS和加速度计监测数据的超高建筑动态特性分析

    作者:王亚荣; 黄声享; 匡翠林 刊期:2019年第08期

    GNSS和加速度计是目前动态监测超高建筑环境载荷变形的主要手段。GNSS具有无需通视、可直接获取三维位移等优点,但受精度和采样率的限制,其对微变形及高频振动信息不敏感;而加速度计具有高精度和高采样率等优点,但无法监测超高建筑低频的似静态变形。为充分发挥这两种传感器的各自优势,提出利用多速率Kalman滤波和RTS平滑方法对超高建筑GNSS和加...

  • 地表质量负载对格陵兰岛区域GPS站点坐标时序特征的影响

    作者:汪浩; 岳建平; 向云飞; 李乐乐 刊期:2019年第08期

    选取ITRF2008框架下格陵兰岛区域12个GPS站2013年1月-2016年12月期间的日解坐标时间序列作为研究对象,并利用极大似然估计分析地表质量负载改正前后各站点的噪声特性、速度场及周期项振幅。结果表明:站点最优噪声模型主要为白噪声+幂律噪声与白噪声+闪烁噪声,地表质量负载形变修正GPS坐标时序后,明显增加U方向闪烁噪声的成分,平均降低其速度约0....

  • 基于RSI的GPS坐标时间序列瞬态地壳形变信号探测

    作者:成国辉; 罗勇; 刘斌; 匡翠林 刊期:2019年第08期

    提出了利用RSI的瞬态地壳形变信号探测方法,并将其应用于北美洲卡斯卡迪亚古陆俯冲带区域的部分GPS连续跟踪站的时间序列的瞬态形变探测中。研究结果表明:RSI方法能有效探测各序列中的瞬态形变,且能获得瞬态形变发生的开始时间、结束时间、持续时间和滑移量;与未使用偏移改正的序列相比,使用瞬态偏移改正得到的残差时间序列方差显著减小。

  • 顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法

    作者:张园; 谭兴龙; 赵长胜; 李晓明 刊期:2019年第08期

    传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试...

  • 基于动态阈值哈希的大规模遥感影像快速内容检索方法

    作者:强永刚; 肖志峰; 陈欢欢; 闫丽阳 刊期:2019年第08期

    随着我国遥感对地观测技术的快速发展,接收和存档的遥感影像数据量呈指数级增长,传统的检索方法难以在超大的遥感影像数据量上进行快速内容检索,造成遥感影像检索技术缺乏突破性进展,使得我国遥感影像利用率和利用效率受到限制。本文提出了一种创新的哈希索引方法,该方法根据特征向量的空间分布情况动态生成向量的哈希编码,可对高维的遥感影像特...

  • 神经网络支持下的Sentinel-2卫星影像自动云检测

    作者:余长慧; 于海威; 张文; 孟令奎 刊期:2019年第08期

    为解决利用Sentinel-2卫星影像进行地物信息提取时云层遮挡造成的信息误判问题,提出了一种基于深度学习的遥感影像云区高精度分割方法。该方法通过预处理的遥感样本数据构建出一种深度神经网络模型,自动提取高层次影像特征;再将影像特征输入分类器,实现遥感影像的像素级分类,从而分割出云覆盖矩阵;最后将云覆盖矩阵转化为云二值图,结合感兴趣区...

  • 面向陆表的星载GNSS-R DDM波形分类

    作者:涂晋升; 张瑞; 洪学宝; 汉牟田 刊期:2019年第08期

    GNSS-R信号在面向复杂场景的陆表遥感应用中存在信噪比(SNR)低和有效信息难以辨别提取的问题,严重制约了其在陆表遥感领域的应用拓展。为从海量低信噪比的星载GNSS-R陆表数据中快速区分杂波信号和有效信息,本文通过统计归纳分析,基于星载时延多普勒图(DDM)相关峰的显著程度评定,提出了一种DDM波形分类方法。随后,利用该方法对UK TechDemoSat-1(T...

  • 基于特征点法向量的点云配准算法

    作者:孙培芪; 卜俊洲; 陶庭叶; 房兴博; 贺晗; 冯佳琪 刊期:2019年第08期

    在传统的迭代最近点算法(ICP)中,需要两片点云具有良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,本文提出了一种基于特征点提取与配对的粗配准方法,以调整两片点云重叠部分的初始位置。首先,利用SIFT算法提取两片点云公共部分的特征点;其次,根据特征点法向量之间的欧氏距离将两片点云的特征点两两配对;然后,利用法向量的夹角对特征...

  • 半监督离散势理论在遥感影像变化检测中的应用

    作者:谢福鼎; 赫佳妮; 郑宏亮 刊期:2019年第08期

    随着遥感技术的发展,遥感影像变化检测作为一种有效的技术手段,在环境监测、灾害救援等领域发挥了重要作用。然而地物复杂、标记困难等问题导致有效的变化检测存在一定的困难。本文提出了一种基于半监督离散势理论的遥感影像变化检测方法。该方法首先采用一种新的标记样本点的方法得到训练集,然后利用KNN方法构造复杂网络,最后对复杂网络中经典W...

  • GF-4卫星不同成像状态下影像定位误差特性分析

    作者:韩杰; 谢勇; 李慧娜; 苗宝亮; 石宏斌 刊期:2019年第08期

    高分四号(GF-4)卫星作为我国高分对地观测系统中一颗高分辨率面阵成像的静止轨道卫星,其在不同成像状态下的影像几何定位精度一直是科研人员和应用部门所关注的。本文以谷歌地球数据为几何参考,通过对比GF-4卫星影像和谷歌地球影像上同名点位置信息,分析了GF-4卫星在凝视、俯仰、滚动成像状态下的影像定位特性。结果表明,单幅影像内部均出现了明...

  • 结合nDSM的高分辨率遥感影像深度学习分类方法

    作者:许慧敏; 齐华; 南轲; 陈敏 刊期:2019年第08期

    针对高分辨率遥感影像因其地物类内差异大、光谱信息相对欠缺导致现有影像分类方法存在错分现象较多、地物边界残缺不完整等问题,本文提出了一种归一化数字表面模型(nDSM)约束的高分辨率遥感影像深度学习分类方法。首先,将nDSM数据作为附加波段叠加在遥感影像上并获取训练样本;然后,利用优化的U-Net网络进行模型训练得到最优模型;最后,利用最优...

  • 非监督分类的冬小麦种植信息提取模型

    作者:王冬利; 张安兵; 赵安周; 李静 刊期:2019年第08期

    为了解决在区域冬小麦种植信息遥感提取过程中监督学习算法存在的需要地面样本数据支持、流程复杂、人为干扰因素多及自动化程度低等问题,本文以非监督分类为核心,结合多尺度技术,提出了一种新的非监督分类冬小麦种植信息提取模型。选取河北省辛集市为典型试验区,以2014年高分一号数据为数据源,对本文提出的模型进行实例验证。试验结果表明:该模...

  • 全球地表覆盖信息语义目录服务共享

    作者:石海博; 孙亚琴; 顾和和; 徐生磊 刊期:2019年第08期

    针对元数据缺乏语义描述和隐含关系推理能力,用户无法获得匹配度较高的地表覆盖信息并且检索到的相关资源数量较少的问题,本文在传统OGC目录服务中加入本体推理机制提出了地表覆盖语义目录服务,并以国家地理信息元数据标准为原型设计了地表覆盖元数据模型。随后以此为基础构建了地表覆盖元数据本体模型,并使用网络本体语言OWL对其进行形式化表达...