学科交叉背景下的误差理论与数据处理课程教学探讨

误差理论一直是测绘学科的基础核心内容,同时也是地理信息、遥感科学等信息地理学科的支撑。过去的误差理论教学主要围绕测边、测角、测高等具体测量公式和问题开展。但是随着社会变化,测绘科学与电子、计算机、城市规划等领域呈现融合交叉趋势,本专业学生较少直接从事传统测绘行业。误差理论作为数据处理的基本理论,在学生进行空间统计、导航与定位、多源传感器数据融合、时空大数据应用等领域知识学习中,依旧有非常重要的支撑作用。本文分析了误差理论与数据处理课程的重要意义,探讨了经典课程体系在学科交叉背景下面临的挑战,提出了新的初步教学改革方案,最后以深圳大学地理空间信息工程专业的具体课程实践为例开展分析。     

测绘地理信息与人工智能2.0融合发展的方向

面向人工智能2.0时代,在分析测绘地理信息发展现状的基础上,研究推动测绘地理信息迈向智能2.0时代的驱动力,并提出了建设测绘地理信息2.0时代的重点任务.在基础理论方面,提出需在时空大数据孪生环境、时空信息知识图谱、真三维深度神经网络、时空大数据动态预测推理等理论方面展开攻关;在关键技术方面,强调大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能和自主无人系统五大智能技术与测绘地理信息进行融合的方法;在平台方面,强调了智能测绘地理信息软硬件平台的重要作用和构建方式;最后以自然资源智能监测和室内外一体化智能导航为典型案例,分析了相关的理论、技术和平台在测绘地理信息行业的实际应用.通过本文的论述,理清了人工智能赋能测绘地理信息的内涵、重点内容和路径,为测绘地理信息迈向智能化2.0新时代提供了一种思考.     

智能背景下测绘科技发展的几点思考

测绘学科已经完成由数字化测绘向信息化测绘的跨越。近年来,人工智能引发的智能化测绘模式正逐渐蔓延,给测绘地理信息产业带来了新的挑战。智能测绘硬件装备的发展是推动测绘科技变革的根本动力之一。首先介绍了智能测绘硬件装备的背景及发展现状,然后提出构建云端智能测绘技术体系,指出基于智能硬件+云+智能算法+大数据等,架构云端智能测绘技术,提出云端虚拟测绘装备、行业服务测绘引擎两个概念。在行业服务测绘引擎的支持下,构建云端智能测绘技术体系。可以预见,测绘科技的新变革最终将导致测绘科技基本形态的变革,主要表现为内外业颠覆、专业测绘泛化、数据产品转向服务的趋势。最后,对智能测绘科技下高等教育教学内容、教学模式、从业人员要求、教育改革4个方面进行了分析思考。总体来讲,测绘科学领域的认知理论、智能硬件、物联技术以及云服务技术等正逐渐形成系统的领域应用理论与技术体系,测绘地理信息学科将随着人工智能的潮流完成新一轮的转型和发展。     

“测绘4.0”:互联网时代下的测绘地理信息

随着互联网时代的深刻变革,云计算、大数据、物联网等智能化技术的发展在测绘行业不断渗透,"互联网+测绘"将成为测绘地理信息行业新常态。本文回顾了现代测绘技术发展历程,在移动互联时代背景下提出了"测绘4.0"的概念,并详细诠释了其内涵、特征及技术体系。为适应时代需要,本文结合云计算、大数据、物联网等先进技术和测绘地理信息未来发展趋势,提出了"实现1个升级目标,推进2个转型工作,落实3项创新任务"的"测绘4.0"实践工作思路,为信息化测绘向智能测绘转型升级提供了参考。     

"岗课对接、课赛研创"打造现代测绘工匠培养新蓝本——专访广东工贸职业技术学院校长何汉武

近年来,随着5G通信、大数据、云计算和物联网等新兴技术与测绘地理信息技术的交叉融合,测绘的内涵和外延正不断扩大.测绘地理信息行业也正在打破行业壁垒,促进跨界融合,构筑起空间智能驱动万物互联的新格局,迸发出以数字孪生、智慧城市等为基底的"元宇宙"新概念……在这样的新浪潮下,测绘教育也面临着新挑战.测绘学的理论知识和技术手...     

推进“测绘4.0”,实现测绘地理信息事业转型升级

随着大数据、移动互联、人工智能、云计算等现代智能技术对测绘技术的不断渗透,测绘行业发生了第四次技术革命,逐步从信息化测绘升级为智能测绘,进入"测绘4.0"时代。在回顾测绘技术发展历程的基础上,详细诠释了"测绘4.0"时代的主要技术;并通过具体的工作实践阐明了测绘地理信息及相关单位在推进"测绘4.0"进程中所做的探索;最后针对测绘地理信息事业的转型升级提出了一些策略与建议,以期为测绘地理信息产业的发展提供参考。     

推进“测绘4.0”实现测绘地理信息事业转型升级

正(《地理空间信息》2017年第1期)随着大数据、移动互联、人工智能、云计算等现代智能技术对测绘技术的不断渗透,测绘行业发生了第四次技术革命,逐步从信息化测绘升级为智能测绘,进入"测绘4.0"时代。在回顾测绘技术发展历程的基础上,详细诠释了'测绘4.0"时代的主要技术;并通过具体的工作实践阐明了测绘地理信息及相关单位在推进"测绘4.0"进程中所做的探索。     

基于三维激光扫描的文物保护管理系统的建立

三维激光扫描技术是一种全自动高精度立体扫描技术,给测绘数据获取方法、服务能力和水平、数据处理方法等带来空前的技术革命。利用三维扫描技术建立二、三维一体的文物时空信息云平台,然后与文物保护管理系统相挂接,形成一个集时空数据与智能管理为一体的综合平台,不仅可以解决传统方式所带来的问题,还可以进行科学的分析与处理,充分了解人类历史发展的轨迹、演变规律和历史内涵。     

从大模型看测绘时空信息智能处理的机遇和挑战

当前,时空信息、定位导航服务已成为重要的新型基础设施,在通用人工智能的驱动下,大模型引领的智能时代已经到来,越来越强大的大模型将在测绘时空信息智能处理与应用中发挥越来越重要的作用。以大模型为研究范式,总结大模型在测绘时空信息智能处理的现状与进展,分析大模型在测绘时空信息智能处理面临的挑战,阐述多模态融合与理解架构设计、提示工程优化微调以及人在回路引导决策3个核心方面在时空信息测绘大模型中的关键作用。针对行业理解深度、数据安全隐患、内容可信度保障以及训练部署成本优化4个方面,展望时空信息测绘大模型面临的挑战与发展趋势。     

省域测绘地理信息大数据中心建设的可行性探讨

随着测绘地理信息事业的快速发展,无论其数据量还是形式、内容都发生了翻天覆地的变化,测绘地理信息数据已经跨入了"大数据"时代,尽快开展测绘地理信息数据的全面整合,加快建设省域测绘地理信息大数据中心显得十分迫切。以浙江省为例,对浙江省测绘地理信息行业现有基础数据进行了较为详细的调研和分析,以探讨建设浙江省域测绘地理信息大数据中心的可行性。     

基于半参数模型的误差理论在数据处理中的应用

利用现代测量仪器和技术可以在短时间内获得大量的观测数据,但其中也包含着大量无法补偿的系统误差,因此参数的估计量会产生严重偏差。本文从半参数模型的理论研究成果和测绘科学的实际需要出发,研究半参数模型的估计方法测绘数据处理中的应用。     

从几何计算到特征提取的广义测量数据处理

当前,传感器技术、计算机技术和机器人技术迅猛发展,多传感器集成化、智能化趋势越来越明显。工程测量已向自动化、动态化、智能化方向发展,广泛用于大型桥梁、水利枢纽、高铁地铁、高速公路等工程的高精度测量,以及航天、航空、智能制造等领域的精密工业测量。应用领域的拓展也给测量任务提出了新的要求,测量数据处理不再局限于传统的纯几何参数估计,而是逐渐拓展到几何参数和特征信息兼具的广义测量数据处理。回顾了从经典测量数据处理到广义测量数据处理的发展过程,总结多类测量数据的处理分析逻辑,提出大数据时代下的测量数据处理面临的挑战。阐述了广义测量数据处理的基本思路和策略,并以典型案例来进行说明。     

地图图像智能识别与理解:特征、方法与展望

随着测绘制图与通讯技术的发展,公众能够借助各种平台和工具实时地自由创建、发布、编辑和共享地图图像大数据资源和产品,地图图像在地图内容、绘图标准等方面具有了显著的泛在性,导致难以创建大规模、高质量的地图图像标注数据。因此,尽管现有深度学习方法在识别标准地图的内容中取得了突破性的进展,但受制于地图图像标注数据的局限,依然无法有效应对地图图像的识别和理解。根据目前国内外的相关研究进展与挑战,结合地理空间人工智能技术,探讨支持泛源地图图像大数据识别的理论与技术框架。首先,提出既能够表达地图图像内容,又能够为模型或算法表征的地图特征;然后,探讨面向地图图像内容识别的地理空间人工智能技术,以及面向地图图像理解的语义分析方法;最后,总结和展望基于地图图像大数据的相关应用及潜在价值。需要进一步研究支持地图图像表征的理论与方法,且集成地图图像显式内容的识别（地图感知）和地图图像潜在语义的分析（地图认知）才可充分挖掘地图图像大数据的价值。希望能够从数据表征和地理空间人工智能的角度为地图图像的研究提供新思路。     

集成型与智能型测绘卫星工程发展及其关键技术

航天对地观测已经成为全球对地观测的主要手段。本文简单梳理了国际上现有大地测量类对地观测卫星的概况,侧重分析了我国地形测量类对地观测卫星的贡献和存在的问题,未来对地观测卫星的发展趋势,载荷集成型综合测绘卫星发展的可能性及其面临的主要技术瓶颈。总体认为集成型测绘卫星尽管单星观测效率高,但是整体观测效益不高;分析了微小卫星密集组网型对地观测的可能性及其相应的关键技术,包括载荷模块化设计、卫星小型化设计、卫星最佳组网技术、数据传输技术、卫星在轨弹性调配技术和星上数据快速处理技术等;对未来智能卫星对地观测进行了展望,提出了相应的关键技术,包括星上观测智能识别技术、星间智能传输与星地智能传输技术、星上和地面智能数据处理技术等。此外,卫星的智能避障、运载火箭落点的智能跟踪和智能控制也是航天对地观测需要考虑的发展方向。     

人机融合智能的遥感解译生产新方法

以深度学习与测绘生产技术深度融合为基本理念,本文阐述了测绘地理信息技术跨界融合发展给现有遥感解译生产流程带来的变革,分析了现有软硬件环境下智能化生产面临的关键问题,提出了一种人机融合智能的遥感解译生产新方法。该方法突破了多GPU并行训练、滚动反馈训练和分布式微服务应用等多项关键技术,研发出了自然资源深度学习遥感智能解译平台和自然资源深度学习动态解译插件,并在全球地理信息资源建设与维护更新等测绘工程项目中的关键生产环节,进行了规模化的生产应用。经过多个项目实践验证,机器智能与人类智能在遥感解译生产中,通过渐进式人机交互操作进行高效融合,不仅大幅减轻了生产人员工作量,还提升了遥感解译的科学性和时效性,为测绘生产和自然资源调查监测工作提供了强有力的技术支撑。     

卷首语

<正>刚刚过去的2018年,是中国改革开放40周年。40年来,中国测绘事业发生了翻天覆地的变化。从以光学仪器为标志的传统测绘技术体系,到以卫星导航定位、航空航天遥感、地理信息系统为核心的数字化测绘技术体系,再到以数据获取实时化、数据处理自动化、信息服务智能化、信息应用社会化为特征的智能化测绘技术体系,科技进步有力推动了测绘生产方式的重大变革,使测绘生产力水平发生了质     

测绘遥感能为智能驾驶做什么?

从自动驾驶汽车到智能汽车,再到智能网联汽车,智能驾驶汽车技术及产业的快速发展,测绘与遥感技术起到了重要的支撑作用.本文首先介绍了国内外智能驾驶汽车的进展及其与常规汽车的区别,基于科学技术发展3次重要浪潮的视角,对比分析和归纳了自动驾驶与测绘遥感的发展历程及其核心技术驱动力.然后从顶层规划与政策环境、环境感知与计算决策车辆关键技术、高精地图与导航定位基础支撑关键技术、车路协同信息交互关键技术4个方面,对智能驾驶汽车的关键技术进行了介绍.以星基导航增强、高精度位置和姿态测量、多源融合感知等多项导航定位先进技术成果为实例,论证了测绘导航赋能单车智能驾驶;通过介绍移动测量与众包高精地图制作技术,阐述了测绘遥感对智能驾驶的关键支撑作用;以天基信息实时服务系统(PNTRC)建设为例,描述了测绘遥感未来将服务智能网联汽车"人-车-路-云"的发展趋势.最后总结分析了智能驾驶发展尚需解决的问题以及测绘遥感近期需要应对的挑战.     

基于系留无人机的应急测绘技术应用

传统测绘比较注重"准",而忽视了"快"。现代应急测绘需要"既快又准"。如果使用传统的测绘技术方法将会消耗大量的时间,会影响到应急救灾的及时性。系留无人机可以采集高质量的数据,并且能够进行实时的长时间视频监测。首先,介绍了系留无人机应急测绘的应用现状、特点优势和应用场景;然后,提出一种利用系留无人机采集高质量的影像数据和视频数据生产测绘数据产品,并通过Darknet深度学习框架对视频目标进行识别的经验和方法;最后,在不同场景下进行模拟实验和实际应用。实验结果表明,该方法能够为救灾抢险提供及时有效的测绘保障。     

大数据时代下测绘地理信息产业的机遇和挑战

我们正在逐步进入大数据时代,大数据开启了一次重大的时代转型,必定会对各个领域中的生存和发展产生重大的影响。本文分析了大数据时代测绘地理信息产业呈现出的新特点、新趋势,阐述了大数据给测绘地理信息产业发展带来的机遇和面临的挑战,提出了推进测绘地理信息产业发展的对策及建议。     

测绘地理信息与导航高端论坛——《测绘学报》创刊60周年学术研讨会通知(第一号)

<正>当前,新一轮科技创新和产业发展正在深度融合,以互联网+为代表的信息技术飞速发展,泛在测绘与位置服务的发展已经进入大数据时代,智能、快捷服务已经渗透到我国各个行业,测绘地理信息行业资本融合势头迅猛。国家测绘地理信息局也在《测绘地理信息"十三五"规划》中,确立了新型基础测绘、地理国情监测、应急测绘、航空航天遥感测绘、全球地理信息资源开发"五大业务",形成了公益性保障与地理信息产