融合超体素与成对链接聚类的LiDAR点云分割算法

针对现有的LiDAR点云分割算法稳健性差、效率低的问题,本文提出了一种新的层次化聚类分割算法。该算法首先把点云生成自适应分辨率的超体素,然后以超体素为基元,改进成对链接的分割算法,实现三维点云的分割。试验结果表明,该分割算法与现有的分割方法相比,具有更好的稳健性和更高的计算效率,避免了点云过分割和欠分割的问题。本文算法在分割细节方面更加突出,分割结果可有效地保证后续数据处理工作的精度。     

转型期测绘复合创新、知识服务型人才培养模式创新与质量保障

审视分析当前测绘工程专业人才培养存在的问题,以"测绘4.0"与智能测绘对测绘人才的新要求为导向,南京信息工程大学遥感与测绘工程学院结合实际情况,依托优势特色,在培养方案制定、课程体系构建、教学手段和模式、评价方式、工程实训等人才培养方面进行一系列的创新与实践,构建了闭环的人才培养质量保证体系,人才培养成效和社会声誉显著,为测绘高校复合创新、知识服务型高级人才的培养提供了重要参考。     

2种新的多种观测量联合平差定权方法

Helmert方差分量估计方法已被广泛用于测量平差观测量的定权中,但是,实际应用中该方法却存在不收敛的现象。为此,将信息熵和变异系数引入测量平差,提出了2种新的处理不同类型观测量、同类型不同精度观测值、甚至同类型同精度观测值进行定权的方法。数值实验表明,提出的方法效果优于Helmert方法。     

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高分辨率遥感影像建筑物提取的空洞卷积E-Unet算法

利用高分辨率遥感影像提取建筑物是目前研究热点之一,但由于建筑物颜色各异、形状大小不同、细节繁多,提取结果普遍存在边缘模糊、转角圆滑和细节丢失等问题。本文提出一种基于空洞卷积的E-Unet深度学习网络。在E-Unet的结构设计中,引入跳跃连接以减少边缘和转角的细节损失;采用新设计的卷积模块,使其扩大感受野的同时减少参数量;底层增加Dropout模块避免网络发生过拟合现象;遥感影像输入网络前先进行直方图均衡化、高斯双边滤波和波段间比值运算,然后合并为多波段张量输入模型（不转换为灰度图像）。为验证网络性能、明确性能提升的原因,本文在Massachusetts和WHU建筑物数据集上设计了两组试验。第1组是E-Unet、Unet和Res-net 3种网络的对比试验,结果表明E-Unet不仅精度评价结果优于Unet和Res-net,而且建筑物边角的细节被完整提取。第2组是消融试验,目的是明确预处理模块对提取精度的提升效果,结果表明预处理模块能提升不同网络提取精度。通过这两组试验证明了预处理模块的有效性和本文提出网络的优越性。     

基于长时间序列Landsat影像的嘎龙错冰湖变化特征分析及溃决风险评估

冰湖溃决灾害是我国青藏高原地区最严重的自然灾害之一。作为聂拉木县最大的冰川终碛湖,嘎龙错冰湖溃决风险直接威胁着下游居民的生产生活。利用1991—2011年Landsat-5/TM、2012年Landsat-7/ETM+、2013—2017年Landsat-8/OLI近27年的遥感影像、降水量和气温资料对嘎龙错冰湖变化特征进行了研究,对其溃决风险作出评估。结果表明:嘎龙错冰湖明显扩张,面积呈现显著增长趋势,由1991年的2.209 4 km^2增长到2017年的5.465 7 km^2,增幅为147.38%;同时,发现聂拉木气象站年平均气温和年降水量在波动中上升,其中气温上升较为显著,气温和降水量的增加对冰湖扩张有重要影响,特别是气温上升导致的冰川融水增多是造成冰湖面积增加的重要原因。嘎龙错冰湖在遇到冰崩或者冰湖面积持续扩张情况下,湖水会瞬间大规模外泄,形成山洪、泥石流灾害,给下游造成严重的人员伤亡和财产损失。