武漢大學學報(信息科學版)最新期刊目錄

LT-1雙站InSAR林下地形測繪方法研究————作者：胡華參;朱建軍;付海強;韓啟金;王愛春;張明霞;李志偉;

摘要：陸探一號（LuTan-1， LT-1）是全球首個L波段雙站合成孔徑雷達干涉測量（Interferometric Synthetic Aperture Radar， InSAR）系統，其具備獲取高精度地形信息的能力。然而，受森林體散射的干擾，其在森林區獲取的數字高程模型包含森林高度信號，不能表征真實的地表高程。因此，對LT-1 InSAR數據在森林區的穿透性能和林下地形測繪潛力進行綜合分析，是推動國...

GRACE反演長江流域陸地水儲量變化的機器學習降尺度方法研究————作者：李瓊;張東;鐘波;蘇勇;楊翼宇;

摘要：GRACE時變重力場反演陸地水儲量變化（TerrestrialWaterStorageAnomaly，TWSA）的空間分辨率有限（300-500km），制約了其在中小尺度區域水循環和氣候變化研究中的應用潛力。當前機器學習降尺度方法已有效應用于提高GRACE TWSA的空間分辨率，但合理選取預測因子及其對機器學習模型性能的影響、以及降尺度結果的準確評估等問題仍需深入探討。為此，以長江流域陸地水儲量變...

基于因子圖優化的輕量語義地圖協同構建方法————作者：李星星;孫朦;周宇軒;

摘要：針對自動駕駛高精度地圖建圖成本高、效率低等問題，提出了一種輕量級視覺語義道路地圖協同構建方法。該方法利用車道線語義特征構建稀疏的局部矢量地圖，并采用基于深度學習的柵格化圖像匹配方法來進行單用戶/多用戶子圖的魯棒關聯，以實現有效的局部地圖匹配。在此基礎上，通過因子圖優化（Factor Graph Optimization， FGO）框架優化車輛位姿，并利用地圖點與位姿的局部關聯進行全局校準，實現高效...

無道路環境車輛支承通過性全遙感反演方法————作者：朱春陽;張過;周寧;秦緒文;鄒維列;韓仲;徐青;董曉萌;

摘要：面向野外無道路環境下車輛的機動導航需求，實現軟地面車輛支承通過性計算，對國防建設和國民經濟發展具有重要的價值。針對經典通過性方法依賴原位測量，陌生地域無道路環境大范圍車輛支承通過性難以計算的問題，提出車輛支承通過性遙感反演方法，并在漳州和滁州兩個試驗區進行驗證。構建遙感土壤含水量梯度提升樹反演模型，經星地同步實驗，RMSE為6.3%和4.9%，實現了淺地表土壤含水量高精度反演；構建土壤統一土壤分類...

基于Spearman濾波與HNSW-DBSCAN聚類的滑坡隱患InSAR形變區自動識別————作者：何國慶;李為樂;陸會燕;李雨森;秦佳松;范祿震;

摘要：小基線集合成孔徑雷達干涉測量（small baseline subset interferometry synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)是一種常用的滑坡隱患識別方法，然而，SBAS-InSAR結果中包含大量非單調變形像素點，這些像素點可視為噪聲，影響滑坡真實形變區的精準提取。提出一種高效的滑坡形變區識別方法，首先，計算Spearman秩相關系數，并設定閾值剔...

黃土高原白草塬引洮工程前后17年InSAR時序形變監測與分析————作者：王倩雯;宋闖;陳博;余琛;申傳慶;李振洪;

摘要：黃土高原是中國重要的農業區和生態屏障區，但農業活動長期以來受到水資源短缺等問題的困擾。開展大型水利工程有助于解決灌溉水資源短缺問題，然而同時可能會引發次生災害（如地面沉降等）。這些災害極大地威脅農業生產活動，卻較少有研究定量評估大型水利工程對黃土高原農業區地面沉降的影響。本研究選取甘肅省會寧縣白草塬這一典型的黃土高原灌溉塬區作為研究對象，采用SBAS-InSAR(Small Baseline Su...

基于我國VGOS網的UT1加強觀測與評估————作者：郭麗;甘江英;舒逢春;王廣利;張志斌;李金嶺;宋玥琦;袁淑珍;齊朝祥;

摘要：VLBI是唯一能高精度測定UT1參數的技術，VLBI的每日UT1加強觀測解決了因其高時變性引起的長期預報精度差的問題。VGOS系統，憑借其超寬帶信號接收技術和快速旋轉天線革新，相較傳統S/X雙頻VLBI，成為UT1加強觀測的優選方案。我國佘山、南山和天馬13米VGOS天線系統相繼建成并投入使用，隨即開展了面向國內的自主UT1加強觀測服務。我們針對2022年5月至2024年5月的國內VGOS網的加強...

IGS不同分析中心多頻多模產品質量分析和精密單點定位驗證————作者：李俊強;徐勝意;郭靖;趙齊樂;

摘要：本文采用多頻多模精密單點定位整數解（PPP-AR），評估了國際衛星導航服務組織（IGS）不同分析中心發布的高精度軌道、鐘差和觀測信號偏差（OSB）產品性能。實驗結果表明，以歐洲航空局（ESA）產品為參考評估軌道與鐘差精度，武漢大學（WUM）表現最優。對于GPS和Galileo雙頻雙系統PPP-AR，武漢大學、德國地學研究中心（GFZ）和歐洲定軌中心（CODE）的產品性能相近，各方向收斂時間約為1....

基于機載LiDAR的2·8宜賓筠連山體滑坡幾何特征分析————作者：許強;董秀軍;趙建軍;許英杰;賴琪毅;鄧博;

摘要：2025年2月8日，四川省宜賓市筠連縣金坪村發生高位山體滑坡災害。滑坡體在運動過程中轉化為碎屑流，最終形成大面積碎屑堆積體，造成人員傷亡和道路損毀，引起國內社會廣泛關注。針對災后應急響應需求，采用無人機搭載機載激光雷達（light detection and ranging,LiDAR）及傾斜光學相機，獲取滑坡后高質量點云和光學影像數據，構建數字高程模型（digital elevation mod...

融合GNSS與RTS觀測值的緊組合變形監測方法研究————作者：姜衛平;謝秉辰;陳渠森;陳華;陳剡;趙小陽;韓榮榮;

摘要：混凝土壩、土石壩等水利工程外觀變形監測精度要求較高，通常需要達到1 mm級（≤3 mm）。然而，工程監測的觀測環境復雜，導致全球導航衛星系統(global navigation satellite system, GNSS)、測量機器人（robotic total stations,RTS）等當前常用的變形監測技術精度降低，部分情況下甚至無法滿足規范的技術要求。為此，提出一種融合GNSS與RTS距...

融合卷積模糊神經網絡與SHAP特征優化的地震誘發滑坡易發性評價————作者：丁明濤;江輝;李振洪;申傳慶;盧昭龍;

摘要：地震誘發滑坡是一種破壞性極強、危險性極高的地質災害，其易發性的準確評估對于震后救災減災及災后重建至關重要。針對卷積神經網絡（convolutional neural network， CNN）在處理地震誘發滑坡樣本時，易出現過擬合和多源數據不確定性問題，提出了一種基于卷積模糊神經網絡（convolutional fuzzy neural network， CFNN）的地震誘發滑坡易發性方法。同時，...

點云智能理解：從點云中心至語言中心的轉變————作者：張云生;王旭穎;陳斯飏;李海峰;

摘要：三維時空信息在實景三維中國建設的國家新型基礎設施戰略中占據重要地位，機載航空點云數據在大規模三維時空信息獲取中發揮了關鍵作用。圍繞點云數據的深度解譯與語義信息提取需求，系統梳理了點云理解范式的發展脈絡，從前深度學習時代的模型驅動與數據驅動范式、到后深度學習時代的自監督信號驅動范式，再到當前基于預訓練基礎大模型（Foundation Models， FMs）的大模型驅動范式。在此基礎上，提出了“以語...

中國省域綜合地圖集通用內容結構知識構建方法研究————作者：康力成;姜莉莉;

摘要：地圖集作為系統化的科學作品，其內容結構需遵循嚴謹的邏輯框架與核心主題。內容設計作為地圖集編制的核心環節，奠定了整本圖集科學性的基礎。針對圖集內容設計缺乏標準化參考的問題，提出一種融合自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）與知識圖譜（Knowledge Graph，KG）技術的省域綜合地圖集通用內容結構體系構建方法，旨在推動地圖集內容設計的自動化與智能化。通過...

動態觀測權調整的GNSS/INS抗差因子圖優化算法————作者：馬杰;王雯;鄧辰龍;唐衛明;邱詩瑾;

摘要：全球導航衛星系統（global navigation satellite system， GNSS）和慣性導航系統（inertial navigation system， INS）組合導航能夠提供連續的定位服務，但在復雜的城市環境中，GNSS信號易受多路徑效應和非視距信號的干擾，異常觀測值頻繁發生，顯著影響組合導航的定位精度。針對傳統因子圖優化方法固定權重難以適應GNSS量測噪聲協方差動態變化，而...

災害環境下低成本終端BDS高精度應急定位方法————作者：祝會忠;孫沐凡;李軍;

摘要：為了滿足災害環境中低成本終端高精度應急定位的需求，對災害環境下的格網化增強定位信息的生成和低成本終端高精度增強定位方法進行研究。針對災害環境應急定位的特點，采用長距離、大范圍的參考站生成北斗增強定位信息。同時鑒于參考站網被破壞無法生成誤差改正數的情況，利用較遠的參考站進行誤差改正數的計算，用戶端大氣延遲誤差可以得到較好的消除。兼顧用戶端和減小服務端的計算壓力，在生成非差誤差改正數的基礎上，融合虛擬...

聯合時序InSAR與光學遙感的廣州市建成區提取與風險分析————作者：秦曉瓊;胡炎杰;徐彬濤;陳睿豪;謝林甫;劉宇舟;汪馳升;李清泉;

摘要：超大城市承載著千萬級人口規模，準確提取超大城市建成區并對其進行高效的沉降監測與風險分析，對于確保城市居民安全和未來可持續發展至關重要。聯合Landsat光學遙感影像和Sentinel-1雷達衛星影像，應用最大似然監督分類方法和時序InSAR技術準確提取了廣州市2017年、2020年和2023年的城市建成區范圍及地面沉降監測結果。在此基礎上，聯合建成區的沉降速率、不均勻沉降率、建筑點密度等風險指標構...

城市內澇空間模態識別及其尺度轉換模型————作者：薛豐昌;孫琳麗;李育慧;佟雅慧;

摘要：尺度轉換是地理信息科學中的一個重要研究領域，用以實現不同尺度空間數據的整合與客觀規律認識。傳統地理信息理論中以地理分辨率大小所定義的尺度不具有更加泛化的適用性，面向機理模型生成的對自然現象內在規律、內在機理表達的數據的尺度轉換問題缺乏深入研究。以不同參數水平模擬的12場暴雨積澇數據為研究數據，利用矩陣分解識別積澇空間模態，以Frobenius范數作為約束條件，利用相似變換實現積澇模態權重系數矩陣尺...

宏圖一號分布式車輪編隊InSAR衛星高程反演方法————作者：朱澤堯;趙雙明;張文;孟令奎;羅志;李林宜;路聚鋒;

摘要：宏圖一號（Hongtu-1,HT-1）衛星系統是全球首個采用四星車輪式編隊構型的多星分布式干涉雷達衛星系統。與傳統合成孔徑雷達（synthetic aperture radar,SAR）干涉測量（interferometric SAR,InSAR）系統不同，HT-1具備衛星單航過多基線干涉測量能力，能夠同時得到多組不同基線長度的高相干性SAR像對。針對HT-1數據特點，提出一種利用多基線相位解纏的...

城市內澇ChebNet-LSTM積水預測模型————作者：單晶;薛豐昌;程瑤;

摘要：在極端暴雨事件頻發以及城市化進程加速的背景下，城市內澇問題愈發嚴峻，積水深度預測對于提升城市應對能力十分重要。當前積水預測方法存在諸多局限，基于統計方法的模型難以精準捕捉復雜的時空特征，而機器學習和傳統卷積神經網絡在提取時空特征時又缺乏有效的關聯性。因此迫切需要一種能有效融合時空特征、提升預測精度的方法，以應對城市內澇的嚴峻挑戰。ChebNet利用各監測站間的節點關系矩陣挖掘空間關聯，長短期記憶網...

基于非對稱廣義高斯函數的激光雷達多回波分解算法————作者：魏伊可;毛慶洲;周昊;段志鑫;

摘要：波形分解技術是全波形激光雷達測距的核心技術之一，基于傳統數學函數的多回波分解算法在分解多回波脈沖時，存在測距精度低，適用范圍窄，實用性差等問題。針對這一問題，提出了一種基于非對稱廣義高斯函數（Asymmetric Generalized Gaussian，ASGG）的多回波分解算法，依據激光雷達系統響應特性確定函數的雙側形狀系數，進而構建精確刻畫回波脈沖上升沿與下降沿形態同時各參數具有高解釋性的回...

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