测绘科学技术

中国区域IGS基准站坐标时间序列噪声模型建立与分析

李昭，姜卫平，刘鸿飞，等

摘要：目的：分析长时间累积的全球IGS基准站位置时间序列可以获得测站精确的运动趋势，从而更深层次地研究造成测站运动的内部驱动机制，具有重要的理论意义和应用前景。本文的主要目的在于利用更长的GPS坐标时间序列，采用更多种类的噪声模型组合更可靠地分析中国区域IGS基准站坐标时间序列的随机特征，同时计算地表质量负载造成的测站位移，给出负载改正前后中国区域代表性GPS基准站各分量的最优噪声模型。方法：选取ITRF2005框架下中国区域（包括台湾地区）11个IGS基准站1995—2010年的坐标时间序列，根据极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）方法，选取FN+WN，FN+VW，RW+WN，FN+RW+WN，PL+WN，FOGM+RW+WN以及BPPL+WN共7种噪声模型，基于CATS软件对11个基准站进行噪声分析。采用QOCA软件计算包括大气压、非潮汐海洋及水文负载在内的地表质量负载造成的基准站位移，并对负载改正后的时间序列重新进行噪声分析。结果：（1）中国区域IGS基准站坐标时间序列的噪声模型存在多样性，且 N、E、U方向分量表现出不同的噪声特性。未计算地表质量负载改正前，仅55%的测站分量采用FN+WN模型描述最为合适，其他复杂噪声模型均占一定比例；（2）对于FN+WN模型而言，不同复杂噪声模型对测站速度的影响约为0.01～0.3 mm/a，少数测站U分量超过1 mm/a。速度不确定度受噪声模型的影响较大，量级约为亚毫米/年（0.1～0.8 mm/a），建立毫米级参考框架及板块运动分析时需顾及这种差异；（3）地表质量负载会造成测站的噪声特性变化，主要体现在N、U方向分量。计算负载改正后，FN+WN模型的比例增大（64%），FN+RW（3%）及BPPL+WN（21%）模型比例减小。结论：率先提出中国区域IGS基准站的噪声模型存在多样性，且各分量具有不同的噪声特性，主要表现为闪烁噪声+白噪声和带通幂律噪声+白噪声。该模型较已有的白噪声+闪烁噪声组合模型更能合理解释坐标时间序列所反应的信号。此外，地表质量负载会造成测站的噪声特性变化，主要表现为带通及随机漫步噪声特征。不同复杂噪声模型对测站线性速度及不确定度会产生一定影响，少数测站高程分量差异甚至超过 1 mm/a。

来源出版物：测绘学报, 2012, 41(4)： 496-503

入选年份：2017

车载激光扫描数据的结构化道路自动提取方法

方莉娜，杨必胜

摘要：目的：道路信息是基础地理信息的重要组成部分之一，准确、高精度的道路信息对于城市建模、交通控制以及导航与位置服务等具有重要的作用。车载激光扫描系统能够获取城市街道的几何数据和纹理信息，为道路信息快速获取、更新以及三维道路环境自动提取开辟了新的途径。但车载激光扫描系统获取的复杂道路环境点云数据量大、目标复杂，难以有效提取出道路的点云。本文通过分析扫描线上激光点云的空间分布和统计特征，提出一种适用于复杂道路环境的道路点云自动提取方法。方法：本文方法首先根据扫描点的GPS时间或角度差，将扫描点分割为一系列有序的二维条带，从离散点云中提取出扫描线。然后根据道路表面在扫描线上呈近似水平分布的空间分布特征，利用移动窗口法对每一条扫描线从两端往中间逐点分析连续相邻窗口的高程差值，确定地面的2个边界区域进行地面滤波。经过高程滤波后的地面点云由道路点云、道路边界（路坎）以及道路周围人行道点云构成，相对于道路表面而言路坎部分的扫描点分布较为密集，且这些点的水平坐标相近、垂直方向上存在一定的高差。根据路坎连接路面角度不同，构建3种的常见路坎类型，并用高程、点密度和坡度3个指标构建路坎模型，从地面点云中提取精确的路坎点云；最后利用相邻扫描线中的路坎分布具有相似性特点，对提取的路坎点进行跟踪和优化，从而实现道路的快速准确提取。结果：为了验证本文方法的有效性，采用Optech公司的Lynx Mobile Mapper系统采集的居民区和城市街区两份数据进行试验。其中，居民区数据的扫描范围大致为460 m×375 m，共8139716个数据点；街区数据的扫描范围大致为400 m×2115 m，共32123587个数据点。居民区数据中包括大量的房屋，草坪以及栅栏等地物，整个区域地形起伏比较大；而街区道路环境包括大量高层建筑物立面信息，茂盛的行道树，以及大量的路灯，电力线等地物，道路中央存在大量的异型非规则花坛。因为该实验数据源没有提供标定道路中心线等参考数据，无法得到参考的路面点云（手工亦无法统计大范围的路面点云），本文只验证道路边界（路坎）提取的精度。本文先将提取的矢量路坎点云转换成Keyhole Markup Language（KML）文件，通过Google Earth与其地面数据进行套和进行直观视觉精度评价。然后通过人工方法多次测量的手段统计以下数据：参考路坎高度（HR）（测量的平均高程值）；② 未检测出的路坎长度（FN）；③ 检测出错误路坎长度（FP），然后计算如下的精度评价指标：准确度、完整度、提取质量。在Optech公司提供的两份车载激光扫描点云数据中，道路提取结果的完整率、准确率、提取质量相应地超过94.92%、95.80%、91.13%，绝大多数路坎都被正确提取，并且提取的路坎高度与参考的路坎高度的相近。通过定性和定量的分析都表明本文算法能够从道路环境提取精确的路坎和路面点云。结论：本文以车载激光扫描点云数据为研究对象，将离散点云转化成扫描线，并用高程、点密度和坡度3个指标构建路坎模型，提出一种适合大范围道路环境的道路提取方法。并通过Optech公司提供的车载激光点云进行了验证。结果表明，无论从目视解译还是定量的指标评价，本文方法都能提取出精确的道路点云，并且能够从复杂的道路环境中提取规则和非规则的道路点云。这解决了单纯利用道路几何属性信息只能提取简单道路，再无辅助数据（如：影像、路网数据）支持的条件下难以从复杂大场景道路环境中提取道路点云的问题。

来源出版物：测绘学报, 2013, 42(2)： 260-267

入选年份：2017

多核处理器的机载激光雷达点云并行三角网渐进加密滤波方法

亢晓琛，刘纪平，林祥国

摘要：目的：机载激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）点云数据已经广泛应用于数字高程模型（DEM）生成、城市环境三维建模、灾害调查、环境监测等领域。点云数据的滤波过程，即将激光脚点区分为地面点和非地面点，是点云数据处理的关键步骤之一。滤波处理及质量控制所消耗的时间占到整个处理时间的60%～80%。如何提高滤波的计算效率已成为重要研究问题之一。本文提出一种基于多核处理器的并行渐进加密滤波方法来提高滤波处理效率，其中包括三角网并行构网算法与并行脚点判别算法。方法：渐进加密滤波方法通过多次迭代执行地面点加密构网和脚点判别计算来区分地面点与非地面点，其并行化的关键在于对三角网构建过程与脚点判别过程进行并行加速。以开源的不规则三角网构建库Triangle为基础，在渐进加密中将首次滤波得到的地面点集合以速度最快的分治法构网，而后续滤波得到的少量地面点以增量插入法顺序加入到三角网中。分治构网时，首先将地面脚点在空间上划分为N个点数近似相等的数据带；然后对各数据带进行并行独立构网，结束后会生成N个子三角网；最后对相邻子三角网执行N-1次拼接生成整个三角网。滤波计算中，引入一种三角网的随机分配方式，通过模运算使三角网对应的三角形元素尽可能离散分布到N个子集中，使点云分布差异造成的负载失衡尽可能最小化，最后通过并行滤波加速得到最终计算结果。结果：在滤波处理中，并行数N可动态调整以确定计算资源的使用比例与算法性能。最大加密次数I可预先设定，一般5～6次可达到较为理想效果。最大地物尺寸M由处理的具体数据决定。并行渐进加密滤波方法的实现需要将点云数据及三角网存储于共享内存中，以便于实现多线程的并发读写。OpenMP（open multi-processing）作为一种主流的共享内存并行编程模型，为编写并行应用程序提供了一套标准的、可移植的 API接口，适合作为并行加密滤波的处理框架。试验选用大连市城区局部范围点云数据，点数约为1000万，点密度为5.0/m2。该数据分布均匀，经处理得到正态分布与集聚分布两种常见分布形态。选用8核处理器CPU进行测试，发现各次加密滤波均得到较为理想的并行效果。随着并行线程数的增加，加速比值获得显著提高。同时，随机分配策略下的并行方法能够较好的适应不同分布形态数据，其原因在于计算量较高或者较低的数据区域被划分到不同数据集，各计算线程被分派的计算量近似相等。结论：并行渐进加密滤波方法对不同分布形态点云数据具有良好的适应性，可以很好的解决计算量分布不均问题，从而提高算法效率。本文研究重点在于借助处理器多核计算技术来提高渐进加密滤波方法的实际效率。通过对三角网构网与脚点判别两个最为耗时的计算过程进行并行优化，极大提高了渐进加密滤波方法的实际性能。8核环境下，并行加密滤波方法的加速比约为 3.1，千万级点云数据的迭代滤波仅耗时16 s左右。从数据角度分析，计算量分布不均是一般滤波方法并行化中普遍存在的问题，论文研究内容为实现复杂场景下串行滤波方法的并行优化提供了一种可行的技术思路。

来源出版物：测绘学报, 2013, 42(3)： 331-336

入选年份：2017

高分辨率卫星遥感影像姿态角系统误差检校

袁修孝，余翔

摘要：目的：由于国产高分辨卫星遥感影像的几何处理精度较国外同等分辨率的卫星遥感影像要低1～2个数量级，难以满足国民经济和国防建设的应用需求，严重降低了国产高分辨卫星遥感影像的使用效率。本文基于卫星遥感影像严格几何处理模型，研究了影像姿态角系统误差的检校模型和方法，以提高国产高分辨卫星遥感影像的对地目标定位精度。方法：卫星遥感影像的姿态角误差是制约其对地目标定位精度的主要因素，基于卫星遥感影像严格几何处理模型，在不考虑传感器位置误差的前提下，对扩展共线条件方程中角元素随成像时刻线性变化、并辅之合适的像平面坐标系统误差改正而进行影像定向。将所获得的“精确”影像姿态角与传感器姿态测量数据进行比较，以求得传感器姿态角的系统误差补偿参数，进而实现对影像姿态角的系统误差检校。结果：分析卫星遥感影像姿态角系统误差检校结果发现，俯仰角和偏航角的误差会随影像成像扫描时间呈单一线性变化，而滚转角的误差则随影像成像扫描时间呈抛物线变化，且偏航角的误差相对较大，俯仰角的误差次之，而滚转角的误差最小。相对于CBERS-02B影像，SPOT-5影像的行积分跳变要平缓许多，当用推扫时间的二次函数来拟合此项误差时，SPOT-5影像比CBERS-02B影像可获得更佳的对地目标定位精度。采用本文提出的姿态角系统误差模型补偿后，卫星遥感影像的直接对地目标定位精度均有了大幅度的提高：SPOT-5影像的直接对地目标定位精度几乎达到了像素级水平，而CBERS-02B影像的直接对地目标定位精度由千米级跃升到了米级。这说明本文提出的姿态角系统误差检校方法是行之有效的，并且具有一定的普适性。结论：本文基于高分辨率卫星遥感影像严格几何处理模型建立了影像姿态角误差检校模型，利用该模型对影像姿态角误差进行补偿后，能大幅度提高卫星遥感影像的直接对地目标定位精度，将CBERS-02B影像的对地目标定位精度提升到了±2～3像素的水平。本文提出的影像姿态角误差检校方法比姿态角常差检校方法理论更加严密，充分顾及了传感器运行过程中姿态角误差随成像时刻呈线性变化的特点，这对于高分辨率卫星遥感影像内在几何精度的改善及影像的外推定位是有益的。

来源出版物：测绘学报, 2012, 41(3)： 385-392

入选年份：2017

实时GIS时空数据模型

龚健雅，李小龙，吴华意

摘要：目的：随着位置服务技术（LBS）和天空地各种传感器的广泛应用，产生了海量的时空序列数据。为了快速接入、存储、管理这些时空序列数据，维护时空关系，描述和分析时空变化过程，满足对日益频发的各种自然与人为突发事件的检测、预警、应急响应以及智慧城市等需求，国家863地球观测与导航领域“十二五”期间列立了“时空过程模拟与实时GIS系统”主题项目，研发一种面向动态地理对象与动态过程模拟的新一代实时GIS系统，现有的静态数据模型和时空数据模型不能满足要求，为了支持实时GIS中动态地理数据的储存管理时空过程模拟，需要建立一个新的合适的时空数据模型。方法：时空变化是客观世界永恒不变的主题，每个复杂地理现象是由不定数量的地理对象组成，表现为多个随时间变化的地理对象及其相互作用，地理对象之间的相互作用通过事件来传递。事件是地理对象变化达到某种程度时生成的，并且传递给相关的地理对象，在某种条件下驱动相关地理对象发生相应的变化，而地理对象的变化通过该对象的状态序列来记录。为实时表现时空变化，地理对象的状态序列数据可直接来自传感器的实时观测。经过以上分析，本文利用事件驱动的方法构建一个时空数据模型。结果：本文提出一个新的通用的实时GIS时空数据模型，用于存储与管理在复杂地理现象时空变化过程中所涉及到的时空数据，以便支撑实时GIS可视化与分析应用。时空过程是地理现象时空变化的总称，它就像一个大的场景或容器，包含着有限多个地理对象和事件。地理对象是时空过程的主要实体部分，地理对象随时间的变化是时空过程的外在表现。在时空过程中，使用不同的图层对地理对象进行组织与管理，便于对地理对象进行检索与控制。事件是时空过程的另外一个重要的组成部分，它是地理对象相互作用的表现形式，也是地理对象相互联系的纽带。事件类型注册到地理对象中，指明了地理对象生成该种类型的事件的生成条件，或者是地理对象受到该种类型事件驱动而产生变化时的驱动条件。当地理对象的时空变化满足事件类型所规定的条件时，地理对象就会生成一个该类型的事件，同样，当事件的属性满足事件类型所规定的条件时，地理对象就对事件的驱动做出响应，从而使整个时空过程处于一个动态变化的过程中。为保证系统的实时性，观测通过传感网的传感器观测服务（sensor observation service，SOS），获取传感器观测数据，并将实时数据写入对应的地理对象中。地理对象根据变化的观测数据，构建相应的对象状态序列。通过对地理现象时空变化相关要素及其相互关系的分析，本文采用统一建模语言（UML）描述实时GIS时空数据模型，目的是表达时空过程、地理对象、事件、事件类型、状态、观测之间的关系，为实时GIS时空数据的存储与管理提供支持，并利用实时GIS时空数据模型进行了移动对象位置变化、原位对象专题属性变化、视频对象视频播放、以及过程模拟对象专题属性变化等4个实验。结论：本文分析了复杂地理现象时空变化的特点和现代时空数据模型的研究成果，提出了一种实时GIS时空数据模型，将时空过程、地理对象、事件、事件类型、状态和观测等要素有机地结合在一起。并且通过对多源传感器观测数据的实时接入、存储与可视化的实现，验证了模型的可行性和易用性。与以往时空数据模型相比，本模型更强调实时性。而采用面向对象的设计思想，也使得模型具有良好的可实现性和扩展性。

来源出版物：测绘学报, 2014, 43(3)： 226-232

入选年份：2017

遥感大数据自动分析与数据挖掘

李德仁，张良培，夏桂松

摘要：目的：随着成像方式的多样化以及遥感数据获取能力的增强，遥感领域进入了多元化和海量化的遥感大数据时代。然而，现有的遥感影像分析和海量数据处理技术难以满足当前遥感大数据应用的要求。发展适用于遥感大数据的自动分析和信息挖掘理论与技术，是目前国际遥感科学技术的前沿领域之一。本文围绕遥感大数据自动分析和数据挖掘等关键问题，深入调查和分析了国内外的研究现状和进展，指出了在遥感大数据自动分析和数据挖掘的科学难题和未来发展方向。方法：本文主要讨论遥感大数据的智能分析与信息挖掘问题。对于遥感大数据的智能分析问题，本文主要从数据表达与融合、遥感数据的检索、大数据内容理解以及遥感大数据云技术4个方面进行了研究与分析，探讨了该领域的核心科学问题、社会价值和应用前景。对于信息挖掘问题，本文明确了遥感大数据挖掘的研究内容，并就挖掘过程、遥感大数据和广义遥感大数据的综合挖掘进行了详细讨论。文章指出，现有的数据挖掘技术并不能应对海量数据带来的挑战，无法发挥其再智慧城市中的作用。因此，遥感大数据的研究应该关注于自动化的数据智能处理和挖掘方法及时空数据挖掘的新理论上，同时发展时空数据的智能挖掘技术以提取出初始数据中所隐含的有用信息及知识。结论：未来10年，我国遥感数据的种类和数量将飞速增长，对地观测的广度和深度将进一步提高。因此，亟须开展对于遥感大数据的理论和技术研究。然而，通过卫星等手段收集遥感数据只是遥感对地观测的第一步，如何高效地处理和利用已有的和即将采集的多源异构遥感大数据，将遥感大数据转化成更符合社会需求、更易于人们使用的形式是主要的理论挑战和技术瓶颈。研究遥感大数据的自动分析和数据挖掘，能为突破这一难题提供有效的方法，有望显著提高对遥感数据的利用效率，从而加强遥感在环境遥感、城市规划、地形图更新、精准农业、智慧城市等方面的应用效力。因此，遥感大数据的研究具有非常重大的科学意义和应用价值。

来源出版物：测绘学报, 2014, 43(12)： 1211-1216

入选年份：2017

k均值聚类引导的遥感影像多尺度分割优化方法

王慧贤，靳惠佳，王娇龙，等

摘要：目的：随着遥感技术的发展，高分辨率影像能够提供越来越详尽的地面特征，既有如水体、农田等大尺度地物，又有如汽车、交通标记等小尺度地物，多尺度特征表现的更加明显，基于多尺度的分割方法随之应运而生。在多尺度分割中最优尺度阈值参数的选择一直是一个难点，大尺度地物适合时，小尺度地物欠分割；小尺度地物适合时，大尺度地物过分割，很难得到一个满足不同尺度地物需求的结果。本文提出了一种k均值聚类引导的多尺度分割优化方法，该方法可以降低对尺度参数的依赖，同时获得适应不同地物类型的分割结果。方法：k均值聚类引导的多尺度分割优化方法首先对原始影像采用FNEA多尺度分割方法（以它为例，可以扩充到其他的分割方法）进行小尺度的初步分割，得到较小的分割对象，同时对图像进行k均值聚类；然后利用k均值聚类结果来引导对象优化合并，优化策略包括3个步骤：1）判断对象层中每个对象和其邻域对象的类别。结合k均值聚类的结果，统计FNEA小尺度分割结果每个对象的类别直方图。判定标准：如果该对象中绝大多数像素即第一主类的百分比大于k均值聚类影响控制因子，则定义该对象为第一主类所属类别；反之则不对该影像进行处理。2）计算当前对象与类别相同的邻域对象的类别同质度，并得到最大的类别同质度Hdmax。3）该对象与类别同质度最大的邻域对象合并。在合并过程中利用Otsu阈值方法来自动选择k均值聚类的影响因子，最后得到适应不同尺度地物的分割结果。结果：利用模拟数据和真实的GeoEye-1影像数据进行相关试验。从模拟数据分割结果的目视效果可以看出FNEA方法在较小尺度时存在过分割现象，而在较大尺度时误分割严重。与FNEA各个尺度分割结果相比，本文方法分割结果能够较好地满足各种尺度地物的分割需要，分割效果均有很大提高。在定量评价上，整体评价指标中本文方法的VI值为0.063、OCE值为0.159均最小，同时对于单个对象1，相比FNEA方法不同尺度参数的分割结果来说，本文方法CPS，CRS和SI值更接近于参考分割结果。从真实GeoEye-1图像分割结果可以看出，FNEA方法在各种尺度下都存在明显的误分割现象，在较小分割尺度，存在明显的过分割现象。随着尺度参数的增加，较小尺度地物没有分割出来，即存在欠分割现象。本文方法不仅纠正了误分割现象，解决了FNEA小尺度参数的过分割现象和大尺度参数的欠分割现象，而且很大程度上保留了分割对象边界的细节信息，分割精度得到了较大的提高。在定量评价上，整体评价指标中，本文方法的VI值为0.497，低于FNEA各个尺度参数分割结果的最小值 1.296，表明本文方法所得分割结果与理想分割结果相比，信息变化量较少；本文方法的OCE值为0.635，小于FNEA各个尺度参数分割结果的最小值 0.676，表明本文方法所得分割结果与参考分割结果最为一致。选取3个有代表性的对象区域的平均情况进行定量评价结果，可以看出本文方法的SI值平均差异为21.135%，较FNEA各个尺度参数分割结果74.787%更接近0。综上可知，本文方法在FNEA小尺度分割结果的基础上再进行一次对象合并，能较好地保持小尺度分割结果中的细节，如尺寸很小的房子（对象1），同时也得到了更加完整、规则的较大尺度地物，如水体、植被等。结论：针对传统多尺度分割方法过分依赖尺度参数，大尺度地物和小尺度地物分割难以得到权衡的问题，本文提出一种k均值聚类引导的多尺度分割优化方法。模拟影像和真实遥感影像的试验结果表明与传统FNEA方法相比，本文方法在分割精度和细节方面有较大的提高，能够得到适合多种尺度地物较好的分割结果，无需进行多次尝试得到最优尺度参数，基本解决了传统FNEA方法的分割结果对尺度参数过度依赖的问题。

来源出版物：测绘学报, 2015, 44(5)： 526-532

入选年份：2017