基于Faster R-CNN和Mask R-CNN的滑坡自动识别研究

基于高分一号影像,以三峡库区库首段为例,通过目视解译出160个滑坡样本,按照9∶1比例分为训练样本和验证样本,分别利用Faster R-CNN和Mask R-CNN算法构建滑坡自动识别模型。为进一步对比分析不同样本比例下两种模型的性能,分别采用8∶2、7∶3、6∶4的样本比例进行计算。研究结果表明,Mask R-CNN模型识别结果准确率、召回率和F 1分数等3项指标均优于Faster R-CNN;且经过交叉验证,证明Mask R-CNN模型的性能更为稳定。

基于增强现实技术的地下管线智慧化管理研究——以北京城市副中心应用系统为例

随着我国城市化的快速发展,作为“城市生命线”的地下管线建设规模迅速扩张,管线管理已成为韧性城市的重要环节,采用智慧化手段提升地下管线管理效能势在必行。该文从数据可视化、数据发布与共享等方面介绍增强现实技术在地下管线智慧化管理系统中的应用,提出突破原有传统的单一数据管理功能,实现风险识别、预测预警、智能分析,切实推动管线运营、安全管理、隐患治理能力为目标的智慧化管理系统建设发展,为全面推进韧性城市建设提供技术支撑。

市政道路施工线形及细部定位测设方法论析

市政道路工程施工涉及绝大多数工程部位或部件的空间定位,需要以满足相应精度要求为前提来选定具体测设方法。该文首先阐述了测量控制流程、基本测设方法及其注意要点,然后分析了测设内业准备、现状调查测量、结构施工测量、管网施工测量和路基路面施工测量这五方面的诸多测设方法设计及实施细则,最后总结了施工线形及细部定位测设方法的关键设计思路,即线形控制为目标基础、细部计算有分析验证、方法集成及灵活应用。

倾斜摄影测量技术在农村三维数字化管理中的应用

随着数字乡村发展理念日趋成熟,对乡村基础地理信息数据的形式提出了新要求,即基础数据应具备三维表现形式,以更好地服务于数字乡村建设。倾斜摄影测量技术作为一种新兴的地理信息采集与处理方法,为农村三维数字化管理提供了全新的解决方案。本文针对农村特殊的地形地貌特征,应用倾斜摄影测量技术建立测区实景三维模型,并以此为基础构建数字化管理平台。仿真结果表明,倾斜摄影测量技术实现了实景三维时空数据的存储管理、浏览查询、统计分析与成果应用;实现了农村治理监测以及资源、生产和服务管理的精细化和智能化,推动了农业农村现代化发展。

新时期关于加强测量标志保护的思考

测量标志是地理信息成果的重要载体,是国家重要的基础测绘资源,事关国家基准安全和国防安全,在服务经济建设、国防建设、社会发展、生态文明建设等方面具有举足轻重的作用。针对目前我国测量标志保护工作投入不足、重视不够、保护措施不到位的现状,整理近年来国家、省市重点基准建设项目高等级测量标志的普查资料发现,我国12个省市的测量标志破坏率均值为24.6%,其中因基建原因造成的破坏占比为92.1%,全部省份每10年的破坏速率均值为30.0%。剖析了造成标志破坏的主要因素,并在多年野外普查作业实践的基础上,从7个方面提出了测量标志保护工作的思路和可行性举措。

高铁桥墩沉降的通用渐进分解长期预测网络模型

高铁桥墩不均匀沉降是导致轨道不平顺的潜在原因之一,准确预测桥墩沉降对于确保铁路建设和运营的可靠性和安全性具有重要意义。目前,常规时间序列领域的多数预测模型仅在预处理良好且没有缺失的数据集上进行测试,而在高铁桥墩沉降的真实场景中,沉降数据相较于其他领域存在观测频次少且不等时距,以及沉降规律复杂多变的问题,造成长期预测困难。为此,本文提出一种高铁桥墩沉降的通用渐进分解长期预测网络(GPDLPnet),摒弃传统的预处理思想,将预处理过程嵌入网络结构,在网络训练过程中实现渐进预处理。首先,GPDLPnet在每轮迭代中利用改进对角掩码自注意力模块分析沉降数据中的缺失模式。然后,通过改进完全自适应噪声集合经验模态分解模块将沉降数据分解并重构为高频、低频和趋势子分量,将子分量作为BiLSTM-RSA-Resnet预测模块的特征输入。最后,输出递归预测结果,从而实现高铁桥墩沉降的长期预测。结合实际工程数据,将数据划分为高频观测和低频观测两类典型的观测模式进行试验,在3~4个月的预测中GPDLPnet均表现出良好的预测性能,并在精度指标上优于其他7种模型。

基于DS-InSAR的南京江北区域地面沉降监测与分析

提出一种基于分布式目标InSAR(DS-InSAR)的地表形变监测方法,该方法采用HTCI算法进行同质像元识别,通过特征值分解方法实现相位优化,根据时空相干性确定分布式目标(DS),最后建立DS相位与形变间的关系模型来解算时序地表形变。实验利用50景Sentinel-1A影像获取2021-10—2023-10南京江北区域地表形变时空分布信息,结果表明:1)DS-InSAR与PS-InSAR结果的相关系数为0.731,点位密度提高6.22倍,DS-InSAR可更加完整地反映研究区时空地表形变。2)DS-InSAR结果与水准实测数据整体吻合较好,最大误差为5.6 mm,平均误差为2.6 mm,均方根误差(RMSE)为3.0 mm。3)地质构造、城市建设以及降雨等是引起地面沉降的主要因素。

改进Mask RCNN的盾构隧道渗漏水检测方法

渗漏水是盾构隧道结构存在潜在损伤或缺陷的重要表征,快速、准确检测出渗漏水位置,对隧道安全运营和维护具有重要意义。现有的方法大多采用光学影像对隧道渗漏水进行检测,受隧道内空间和光线条件限制,难以获得高质量病害图片。因此,本文提出了一种基于激光点云数据与改进Mask RCNN相结合的渗漏水检测方法。首先对激光点云反射强度进行修正;然后生成灰度图像并建立渗漏水病害数据集;最后在Mask RCNN算法中引入空洞卷积和变形卷积,实现了隧道渗漏水病害的快速检测。利用某地铁采集的数据进行验证,结果表明,本文提出的改进Mask RCNN算法相较于原始算法和FCN算法检测精度均有明显提升,在盾构隧道渗漏水识别方面性能表现较好。

基于三维激光扫描技术的竣工盾构隧道渗漏水检测

渗漏水是隧道常见的病害,长期渗漏会导致隧道结构开裂、裂缝、钢筋腐蚀,威胁到隧道运营安全,因此对其检测一直受到重视。本文利用三维激光扫描技术实现了竣工盾构隧道渗漏水的位置及面积的自动检测。首先采用架站式三维激光扫描仪采集竣工隧道点云,基于修正后的反射强度值生成隧道衬砌表面灰度图,再采用膨胀法与腐蚀法对灰度图像进行预处理;然后利用连通域算法计算渗漏水位置及其面积;最后结合实际工程验证本文方法的实用性及准确性。结果表明,应用本文方法竣工隧道的渗漏水检测准确率达92%。

变形监测灰色预测模型对比及替代方法研究

将变形监测灰色预测模型分为传统GM(1,1)模型及其改进模型、非齐次灰色模型、GM(1,1)幂模型及其改进模型3种类型,以Origin拟合函数Exp2PModl、Exponential和SRichards2作为3类灰色预测模型的替代方法,基于理论研究和实例验证对比分析3类灰色预测模型及其替代方法。结果表明,3类灰色预测模型在拟合函数、有无极限值、适合等时距或非等时距建模和适用范围等方面存在显著差异,需要根据变形监测数据特征选择合适的灰色预测模型类别;与3类灰色预测模型相比,Origin拟合函数在参数求解和建模数据要求上更具优势,而且可以得到相当甚至更高的拟合或预测精度,除需要编程实现的特殊优化目标外,完全可以代替灰色预测模型用于变形监测。

分布式散射体相位估计奇异值分解法

常规的分布式散射体(DS)相位估计方法需要生成全组合干涉对以构建样本协方差矩阵(SCM),然后根据SCM的统计特性估计DS相位,这一过程不但计算耗时,而且占据大量存储空间。本文提出了一种基于奇异值分解技术的DS相位快速估计方法(SVDI)。该方法分析的对象是单主影像干涉对组成的干涉相位矩阵而非全组合干涉对组成的SCM,因而可以有效提高计算效率、节省存储空间。并且,理论上证明了在一定条件下SVDI的结果与常规的特征值分解方法(EVD)是一致的。模拟数据和真实SAR数据的结果表明,SVDI算法有更高的计算效率,并且其相位估计精度以及形变解算精度与常规算法是一致的。

大直径钢筒圆度异常区快速检测方法

大直径钢筒在制作、运输、安装及运行时均可能因某些原因导致其出现一个或多个圆度异常区,以至于不满足设备验收和运行的相关要求。目前,针对大直径钢筒圆度异常的检测方法均较为复杂,并不适合快速检出。为此,本文基于三坐标测量原理,结合高精度全站仪的非接触自动测量模式,并采用Matlab编制了自动搜索程序,提出了大直径钢筒圆度异常区的快速检测方法。通过AutoCAD算例模拟和现场实测,结果表明,该检测方法不仅速度快,且可通过增加测点密度实现大幅提高检出精度,为后续修复和改进工作提供准确数据。

基于城市CORS的快速单点定位增强服务与应用

智慧城市建设中CORS位置服务的海量、隐私及高可靠性成为重要发展趋势。本文介绍了基于PPP-RTK技术体系的城市CORS增强定位服务,推导了城市CORS增强精密单点定位的公式,给出了城市CORS增强定位参数的可估形式及其在用户端的适用方法。结合广州CORS实时数据,验证了PPP-RTK服务的有效性。试验表明PPP-RTK用户端平面首历元即可收敛到厘米级,高程7个历元左右可收敛到厘米级,并且PPP-RTK增强定位参数SSR2OSR与短基线RTK性能大体相当,可支撑海量用户的监测需求。车载试验全程保持优于0.5 m车道级的三维精度,表明PPP-RTK定位能够满足多元化高可靠性定位。

网络球型摄像机瞬时视场的单点校正水位连续测量方法

基于网络球型摄像机进行洪水监测成为当今水利建设的热点之一,摄像机需进行旋转、焦距的放大与缩小等操作,才能在多视场进行流速、水位、流量一体化监测。由于摄像机传动装置制造的缺陷,在多视场切换时会出现预置点不能准确复位的问题而产生隙动差,这给从单张影像上解析水位、流速造成较大偏差,因此本文提出一种针对水位测量的隙动差校正方法。首先对预置点的水位尺进行精确标定,得到预置点水位方程参数,并在影像上选取两个特征明显的校正点;然后在连续监测中,将瞬时视场内校正点影像坐标按线性方法校正到预置点视场校正点;最后用预置点水位方程参数计算瞬时视场水位。经现场试验测试,不同瞬时视场校正点的影像坐标最大有8像素隙动差,产生水位误差达5 cm,而经本文方法计算的水位误差约为5 mm,说明本文方法对消减隙动差的影响是显著的。

基于GRACE/GRACE-FO数据降尺度方法反演库尔勒东区地下水储量变化

GRACE与GRACE-FO重力卫星为全球中大尺度地下水反演监测提供了新的手段,但难以提供小尺度上较高空间分辨率的地下水储量变化(GWSA)信息。本文针对新疆库尔勒东部缺资料区,采用动力降尺度方法提高GRACE/GRACE-FO反演GWSA数据的空间分辨率,分析GWSA的时空分布规律。首先,基于数据融合方法构建了库尔勒东区GWSA数值模型;然后,利用优化后的模型将GWSA反演数据的分辨率从1°降尺度至0.25°和0.05°,将反演的GWSA与水井监测的地下水位(GWL)数据进行对比验证;最后,利用0.05°GWSA数据分析研究区GWSA态势。结果表明:①与降尺度前1°GWSA数据相比,降尺度转换后的高分辨率GWSA数据在空间上更加平滑、展示了更加丰富的细节,且提高了与水井GWL监测数据的相关性,改进了反演精度和可靠性;②小尺度上,降尺度后的GWSA数据能够反映水源地地下水的季节性、年际和长期开采下的亏损等动态特征;③研究区GWSA呈现出时空分布差异性,2005—2020年区内地下水储量变化率为-1~1 mm·a-1,总体上呈南增、北减态势,南、北部山区的变幅大于中部相对平坦区域。

一种融合GA和LSTM的边坡变形预测优化网络模型及其应用

考虑到BP神经网络模型忽略边坡监测数据存在的时间相关性,以及LSTM模型由于超参数选择存在主观性而易陷入局部最优等问题,提出一种基于遗传算法和长短期记忆网络(GA-LSTM)相结合的边坡变形预测模型,以发挥遗传算法全局搜索能力和LSTM预测时序数据的优势。以海明矿业露天采场边坡为研究对象,分别采用BP神经网络模型、LSTM网络模型以及GA-LSTM网络模型对边坡监测点GNSS49变形进行预测分析,并对比各模型达到收敛条件的时间。结果表明,GA-LSTM模型与其他模型达到同一收敛条件的时间差异不大,GA-LSTM模型的拟合准确度在0.1~0.2 mm,是LSTM神经网络模型的5~7倍,是BP神经网络模型的10~20倍,具有较高的精度和稳定性,其预测值与实际监测数据基本一致,可为矿山边坡的安全生产、管理以及决策控制提供科学依据。

应用时空复合趋势面Kriging方法插值地表沉降

通过布设监测点可反映地表沉降变化趋势,确保施工和运营期间安全,但沉降监测点数量有限,且易受施工作业、天气等因素干扰导致数据缺失或污染,因此需对监测区域数据进行插值处理。针对采用传统地统计插值方法估计地铁地表沉降趋势精度较低的问题,提出了一种基于时空复合趋势面的Kriging插值方法。以乌鲁木齐地铁3号线2017年6月24日—9月3日共15期地铁地表沉降观测值为实验数据,分别采用两种方法对沉降监测点缺失数据进行插补。结果表明,相较于传统方法,基于时空复合趋势面的Kriging插值方法的拟合精度更高,RMSE可降低约35%。

多源地理产品数据的元数据统一设计与采集管理技术

面向多源地理产品数据管理应用的需求,明确了本文讨论的地理产品数据的范畴,分析了地理产品数据的存储组织及应用特点。基于存储组织需求,统一设计了数据大类小类两级分类目录及类别编码,设计了地理数据产品的元数据采集规范。提出了数据集-数据单元两级元数据的设计理念以便满足不同数据粒度的管理需求,分别设计了数据集元数据和数据单元元数据的详细组成,统一设计了空间地理产品数据与非空间地理产品数据的元数据,明确了数据集目录和数据单元的命名原则。设计并实现了能够自动采集多源地理产品元数据的软件,实现了基于统一元数据设计的数据管理软件。结果表明,这种方法能够满足用户对多源地理产品数据的统一存储组织、多粒度管理、高效便捷检索等需求。

北京市地理信息公共服务平台建设及应用

为满足自然资源部和北京市对推进新一代地理信息公共服务平台建设的相关要求,北京市地理信息公共服务平台开展了从建设到应用方面的优化提升工作,取得了显著的成效。本文论述了平台的建设情况,利用数据、电子地图、在线服务等全方位服务能力,以及在政务管理、信息公开、基层治理、应急救灾、公众生活等多种场景中的应用实践,为地理信息公共服务平台的建设及应用提供参考。

地铁盾构下穿高铁站房安全监测

针对地铁盾构下穿地表建筑物形变规律监测和复杂工况环境下地基SAR数据处理等问题,提出利用广义离群检验算法对地基SAR一阶差分相位数据进行粗差探测与剔除,联合地基SAR与测量机器人监测数据对地铁盾构下穿湘潭北站高铁站房进行形变监测与安全分析,并基于力学模型和Flac3D软件进行数值模拟,较好的得出盾构下穿高铁站房各阶段形变特征与规律。结果表明,广义离群检验算法有效解决了复杂工况环境下地基SAR数据遮挡问题,联合测量机器人数据得到与数值模型变形解算结果一致,且符合施工过程物理力学客观规律,基本实现盾构下穿地表建筑物安全监测,为类似地铁盾构安全施工检测提供参考。