摘要：大规模室外点云具有丰富的空间结构,是地理信息获取重要手段之一,由于其本身具有不规则性、复杂几何结构特征及地物尺度变化大等特征,点云分割的准确性依然是一个巨大的挑战。特别是目前大规模点云几何信息及颜色等信息利用不充分等问题,为解决这些问题,本文提出了一种融合颜色信息和多尺度几何特征的点云语义分割方法(Integrating Color Information and Multi-Scale Geometric Features for Point Cloud Semantic Segmentation(CMGF-Net))。该方法中,分别设计了几何特征信息提取和语义特征信息提取模块。在几何特征信息提取模块中,为了充分利用点云数据的几何特征信息,设计了2个特征提取模块,分别是局部邻域的相对位置特征提取模块(RPF)和局部邻域的几何属性提取模块(LGP)。其中,RPF模块利用三维点云的空间法向信息以及相对空间距离,提取邻域点与当前点的相对位置关系;LGP模块利用点云几何属性在不同地物上有独特的表现特性,融合局部区域的几何属性特征;然后通过所设计的几何特征融合模块(LGF)将RPF模块和LGP模块所提取的特征信息进行融合得到融合后的几何特征信息。此外,为了从点云中学习到多尺度的几何特征,CMGF-Net在不同尺度的网络层中都进行了几何特征的提取,最终将所提取的几何特征与基于颜色特征提取的语义特征信息分层进行融合,以提高网络的学习能力。实验结果表明所提出的网络模型在Semantic3D数据集上的平均交并比(mIoU)和平均准确率(OA)达到了78.2%和95.0%,相较于KP Conv提高了3.6%和2.1%;在Sensat Urban数据集上达到了59.2%和93.7%,由此可见本文所提出的网络模型CMGF-Net在大规模室外场景点云分割具有较好的结果。

摘要：作为一个前沿的交叉学科研究领域,社会地理计算彰显出巨大的发展前景。然而由于过度关注方法和技术本身,缺乏对“是什么”和“为什么”等底层理论问题的探讨,社会地理计算的发展面临着泡沫化、碎片化和无根化的突出困境,引发了学术界对其理论“合法性”的质疑。针对这些学术挑战,本文首先在学术史回溯中寻绎社会地理计算的理论逻辑。通过考察社会学、地理学以及地理信息科学源流演化与互动融合的发展脉络,揭示出社会地理计算的逻辑理据根源于“空间转向”与“计算主义”两大标志性学术事件的碰撞;其次,以“游牧空间”反谱系学的思维模式划分了社会地理计算的概念域,进而从横向分化与融接、纵向交叉与拼装两条路径阐释其“根茎”结构;再次,立足于范式的基本准则和框架,通过系统性“理论演绎与归纳”的方式,在认知论层面界定了社会地理计算的概念范畴与核心特征、在本体论层面确立了社会系统中的何物存在、在方法论层面提出了“理论与算法双重驱动”的分析方法及具体的研究路径;最后,将社会地理计算放置于后疫情时代“百年未有之大变局”考验的现实语境下,廓清了社会地理计算所肩负的使命担当,以期为当代地理学的理论创新和实践应用提供参考。

摘要：从高空间分辨率图像(HSRI)中提取建筑物信息在遥感应用领域具有重要意义。然而,由于遥感影像中的建筑物尺度变化大、背景复杂和外观变化大等因素,从HSRI中自动提取建筑物仍然是一项具有挑战性的任务。特别是从影像中同时提取小型建筑物群和具有精确边界的大型建筑物时,难度更大。为解决这些问题,本文提出了一种端到端的编码器-解码器神经网络模型,用于从HSRI中自动提取建筑物。所设计的网络称为MAEU-CNN(Multiscale Feature Enhanced U-shaped CNN with Attention Block and Edge Constraint)。首先,在设计的网络编码部分加入多尺度特征融合(MFF)模块,使网络能够更好地聚集多个尺度特征。然后,在编码器和解码器部分之间添加了多尺度特征增强模块(MFEF),以获得不同尺寸的感受野,用于获取更多的多尺度上下文信息。在跳跃连接部分引入双重注意机制,自适应地选择具有代表性的特征图用于提取建筑物。最后,为了进一步解决MAEU-CNN中由于池化及卷积操作导致的分割结果边界模糊的问题,引入多任务学习机制,将建筑物的边界几何信息融入网络中以优化提取的建筑物边界,最终获得精确边界的建筑物信息。MAEU-CNN在ISPRS Vaihingen语义标记数据集和WHU航空影像数据集2种不同尺度建筑物数据集上进行了试验分析,在ISPRS Vaihingen语义标记数据集上,MAEU-CNN在精度、F1分数和IoU指标中获得了最高精度,分别达到了93.4%、93.62%和88.01%;在WHU航空影像数据集上,召回率、F1分数和IoU指标中也获得了最高精度,分别达到了95.45%、95.58%和91.54%。结果表明,本文所提出的MAEU-CNN从遥感图像中提取建筑物信息精度较高,并且对于不同尺度具有较强的鲁棒性。

摘要：可靠性是遥感监测的重要研究方向之一。人工智能技术促进了遥感目标识别技术的快速发展,但是其不可解释性带来了新的问题。本文依据空间数据的可靠性理论和人工智能基础理论,首先,提出了智能化遥感目标可靠性识别思想及总体框架;然后,阐述了影响可靠性的因素分析、可靠性提升方法、可靠性评估方法和可靠性过程控制等核心研究方向;最后,展望了人工智能用于遥感目标可靠性识别方法的未来发展方向。

摘要：教材作为学科知识体系的载体,在创新人才培养过程中扮演着重要的角色。随着数智时代的到来,地理信息科学的范式变革引发了学术共同体对社会地理计算这一新兴领域的广泛关注,并催生了《社会地理计算》教材建设的愿景。针对当前《社会地理计算》教材建设存在的挑战,本文提出了《社会地理计算》教材建设的理念和策略;进而以教学团队编写的《社会地理计算》为例,系统总结了教材建设的实践经验,以期为地理信息科学专业打造能够根植本土、融通中外、与时俱进的课程教材提供参考。

摘要：引入三角形内切圆半径与外接圆半径之比值作为三角形形状因子 ,讨论利用三角形法计算应变分量的精度与三角形形状因子之间的关系。设计一种涵盖所有三角形形状的方法 ,计算分析了用三角形法计算应变分量精度的分布。研究表明 :当三角形形状因子达到 0 .36时 ,计算得到的应变分量均方差 ,一般不会超过位移数据均方差的 3倍 ;而当三角形形状因子小于 0 .1时 ,计算得到的应变分量均方差会陡然增大 ,这样的三角形一般不适合用于应变分量的计算。在利用GPS观测站组成三角形计算地应变时 ,建议所组成的三角形形状因子的阈值应取为0 .1～ 0 .36。

摘要：为实现信号遮挡严重区域伪卫星增强GPS系统的最优导航定位性能,提出了增强星座优化模型及基于改进蚁群算法的实现方法.首先,根据恶劣定位环境可见GPS卫星时空分布不均的特点,基于精度、可用性、连续性等导航性能指标以及系统投入成本和工程地质、地形条件建立增强星座的优化模型.然后,针对该模型主要评价指标的特点,利用改进的蚁群算法实现伪卫星最优位置的搜索.结合具有典型峡谷特征的小湾电站2号山梁相关实验,从多角度给出建立优化模型的准则及其对搜索算法的影响.实验结果表明,经优化设计后该区域的导航定位性能提高了35%～70%,能够满足形变监测系统的设计要求.

摘要：公路景观环境设计与评价是我国公路建设中的新课题,3S技术在公路交通建设领域具有广阔的应用前景。介绍公路景观的视觉特征,探讨3S技术在景观评价数据采集、管理、分析、模型建立以及公众参与等方面的应用功能及发展趋势,旨在促进3S技术在公路景观环境评价中的应用,实现公路景观建设的可持续发展。

摘要：介绍3S技术的最新发展方向和研究热点,对3S技术集成在公路交通建设领域,尤其是在公路地质调查、公路设计和交通管理中的应用作了探讨,旨在为公路交通领域进一步推广应用3S技术提供参考。

摘要：公路景观设计与评价是我国公路建设中的新课题。在介绍公路景观概念、公路景观设计内容和原则的基础上 ,探讨 3维工程设计先进方法在公路景观设计中的应用 ,并给出设计程序框图 ,指出在 3维可视状态下进行公路景观设计与评价是未来发展方向。