《地球信息科学学 》2022年第3期佳文推介

●01●

泛北极地区植被数据集与制图：回顾与展望

薛守业，徐海燕*，甘子鹏，梁冰妍，种碧莹，王 莉，张 博，李小明，李莉莎，毛 楠，刘桂民，吴晓东

引用格式：

薛守业,徐海燕,甘子鹏,等.泛北极地区植被数据集与制图：回顾与展望[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):421-436. [ Xue S Y, Xu H Y, Gan Z P, et al. Vegetation data and classification in Pan-Arctic terrestrial regions: Retrospective and perspective[J] Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):421-436.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210311

关键词：泛北极；植被类型变化；植被类型制图；气候变化；植被类型；植被调查；植被群落；植被数据库

北极植被档案馆AVA样点分布

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●02●

多边形叠加Vatti算法的VCS优化方法与GPU并行化

张志锟，范俊甫*，徐少波，陈 政

引用格式：

张志锟,范俊甫,徐少波,等.多边形叠加Vatti 算法的VCS 优化方法与GPU 并行化[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):437-447. [Zhang Z K, Fan J F, Xu S B, et al. VCS optimization method of vatti algorithm for polygon overlay and parallelization using GPU[J].Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):437-447. ] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210409

关键词：叠加分析；多边形裁剪；CUDA并行；双调排序；VCS；Vatti算法；数据结构；高性能计算；GIS

并行化前后的Vatti算法耗时对比

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●03●

基于改进RRT*算法的城市低空路径规划方法研究

李逸斐，陈 静*

引用格式：

李逸斐,陈静.基于改进RRT*算法的城市低空路径规划方法研究[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):448-457. [ Li Y F, Chen J. Research on urban low-altitude path planning method based on improved RRT* algorithm[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):448-457.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210413

关键词：三维RRT；RRT*；双向RRT；双向RRT*；R树索引；空中路径规划；碰撞检测；B-spline曲线；三维城市

直线距离500 m三种算法规划结果

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●04●

基于DBI和稀疏轨迹数据的交通状态精细划分与识别

朱秋圳，邬群勇*，姚铖鑫，孙豪宇

引用格式：

朱秋圳,邬群勇,姚铖鑫,等.基于DBI和稀疏轨迹数据的交通状态精细划分与识别[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):458-468. [ Zhu Q Z, Wu Q Y, Yao C X, et al. Fine classification and identification of traffic states based on DBI and sparse trajectory data[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):458-468.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210408

关键词：城市交通；动态划分；轨迹相似性度量；稀疏轨迹数据；戴维森堡丁指数；车辆队列；状态识别；模糊聚类

注：时间段1表示17:00-17:02,时间段10表示17:20-17:22,以此类推。

路段A—H交通状态

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●05●

基于多特征指标和层次聚类分析的河源区范围自动划分方法研究

邓雅文，侯 鹏，蒋卫国*，彭凯锋，荔 琢，邓 越

引用格式：

邓雅文,侯鹏,蒋卫国,等.基于多特征指标和层次聚类分析的河源区范围自动划分方法研究[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):469-482. [Deng Y W, Hou P, Jiang W G, et al. Automatic extraction of river source region boundary based on multi-characteristic indexes and hierarchical cluster analysis[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):469-482.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210334

关键词：河源区边界；多特征指标；层次聚类分析；均值变点分析；子流域提取；多源数据；范围识别；多要素综合

不同聚类个数k下层次聚类分析法划分的河源区范围结果

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●06●

基于 络地图的多交通模式医疗设施可达性分析

郭琛琛，梁娟珠*

引用格式：

郭琛琛,梁娟珠.基于 络地图的多交通模式医疗设施可达性分析[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):483-494. [Guo C C, Liang J Z. Accessibility analysis of medical facilities based on multiple transportation modes of network map[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):483-494.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210260

关键词：医疗服务设施；公共交通；驾车；百度地图；旅行成本；可达性；高斯两步移动搜索法；福州市主城区

早、午、晚出行时段下驾车模式医疗可达性空间分布

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●07●

一种基于深度传递迁移学习的遥感影像分类方法

林 禹，赵泉华*，李 玉

引用格式：

林禹,赵泉华,李玉.一种基于深度传递迁移学习的遥感影像分类方法[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):495-507. [Lin Y, Zhao Q H, Li Y. A Remote sensing image classification method based on deep transitive transfer learning[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):495-507.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210428

关键词：遥感影像分类；深度神经 络；迁移学习；VGG16；SegNet；传递迁移学习；资源三号影像；全局平均池化

T-SegNet 络结构

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●08●

基于自适应半监督模糊C均值的遥感变化检测

邵 攀，范红梅*，高梓昂

引用格式：

邵攀,范红梅,高梓昂.基于自适应半监督模糊C均值的遥感变化检测[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):508-521. [Shao P, Fan H M, Gao Z A. An adaptive and semi-supervised Fuzzy C-means clustering algorithm for remotely sensed change detection[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):508-521.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210237

关键词：遥感；变化检测；模糊聚类算法；自适应；伪标签；空间信息；模糊因子；半监督

各算法关于黑龙江数据的变化检测

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●09●

一种基于面阵摆扫式航空影像的特征匹配方法

张 昆，王 涛*，张 艳，郑迎辉，赵 祥，李芳芳

引用格式：

张昆,王涛,张艳,等.一种基于面阵摆扫式航空影像的特征匹配方法[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):522-532. [Zhang K, Wang T, Zhang Y, et al. A feature matching method based on area array swing-scan aerial image[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):522-532.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210394

关键词：影像匹配；自适应亮度空间；BEBLID；RANSAC；单应变换；面阵摆扫式航空影像；POS

注：图中绿色线为匹配点连线。

不同亮度及倾斜角影像匹配结果

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●10●

一种工业热源提取方法:利用温度特征模板的BP神经 络

李 博，范俊甫*，韩留生，孙广伟，张大富，张盼盼

引用格式：

李博,范俊甫,韩留生,等.一种工业热源提取方法:利用温度特征模板的BP神经 络[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):533-545. [Li B, Fan J F, Han L S, et al. An industrial heat source extraction method: BP neural network using temperature feature template[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):533-545.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210462

关键词：工业热源；OPTICS算法；温度特征模板；BP神经 络；VIIRS Active Fire；京津冀及周边地区

1—5月热异常点数量

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●11●

高分六号影像在内陆水体叶绿素a反演中的应用潜力分析

曹 引*，冶运涛，赵红莉，蒋云钟，董甲平，严登明

引用格式：

曹引,冶运涛,赵红莉,等.高分六号影像在内陆水体叶绿素a反演中的应用潜力分析[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):546-557. [Cao Y, Ye Y T, Zhao H L, et al. Application potential analysis on chlorophyll-a retrieval for inland water based on a Gaofen-6 WFV imagery[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):546-557.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210322

关键词：高分六号；内陆水体；潘家口和大黑汀水库；叶绿素a；遥感；大气校正；经验模型；应用潜力

2019年9月26日潘家口和大黑汀叶绿素a浓度空间分布

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●12●

基于ICESat和ICESat-2激光测高数据估算2003—2019年格陵兰冰盖物质平衡

李晴烁，柯长青*，张 杰，范宇宾，沈校熠

引用格式：

李晴烁,柯长青,张杰,等.基于ICESat和ICESat-2激光测高数据估算2003—2019年格陵兰冰盖物质平衡[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):558-571. [ Li Q S, Ke C Q, Zhang J, et al. Estimation of the mass balance of greenland icesheet from 2003 to 2019 based on ICESat and ICESat-2 laser altimetry data[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):558-571.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210361

摘要：格陵兰冰盖是影响全球气候变化的重要因素之一，其微小变化会引起海平面的显著变化，因此定量研究其物质平衡具有重要的科学意义。利用最新发射的ICESat-2卫星激光测高数据（2018年11月至2019年9月），联合ICESat数据（2003年2月至2009年10月），估算2003年2月至2019年9月格陵兰冰盖物质平衡。首先通过交叉点法得到冰盖表面的高程变化，再根据积雪堆积、表面融化和动力变化等物理过程计算密度值，最后经过粒雪含量、冰后回弹和弹性回弹校正计算物质平衡，并针对不同的冰川水文流域进行空间差异性分析。结果表明：① 2003—2019年格陵兰冰盖主体的平均高程变化为-11.27 ± 0.83 cm/yr；② 高程2000 m以下的冰盖呈较大的消融趋势，高程最大消融速率为-6.0 m/yr，总体积变化速率为-206.0 km³/yr，2000 m以上的冰盖呈上升趋势，高程最大累积率为1.1 m/yr，总体积变化率为14.2 km³/yr；③ 校正后触地冰的总物质平衡为-195.2 ± 13.1 Gt/yr，其中东南部和西北部流域消融量较大，仅有东北部流域呈累积趋势；④ 2003—2019年格陵兰温度整体处于上升趋势，最大变化率为0.8 K/yr，降水在东部和西北部呈下降趋势，最大变化率为-0.1 mm/yr，在一定程度上加速了冰盖消融。

关键词：高程变化；物质平衡；ICESat-2；ICESat；激光测高；交叉点分析；格陵兰冰盖；触地冰

格陵兰2003年2月至2019年9月温度和降水变化趋势

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●13●

基于YOLOv5算法的飞机类型光学遥感识别

龙怡灿，雷 蓉*，董 杨，李东子，赵琛琛

引用格式：

龙怡灿,雷蓉,董杨,等.基于YOLOv5算法的飞机类型光学遥感识别[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):572-582. [Long Y C, Lei R, Dong Y, et al. YOLOv5 based aircraft type detection from remotely sensed optical images[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3): 572-582.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210369

关键词：飞机检测；类型检测；遥感影像；深度学习；数据增广；YOLOv5；多尺度优化 ；多时相检测

注：绿框为检测正确的飞机;黄框为影像局部放大;红圈为漏检的飞机。

跨数据集检测实验结果二

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●14●

基于潮汐动态淹没过程的长江口潮滩地形信息反演研究

章 敏，吴文挺*，汪小钦，孙 玉

引用格式：

章敏,吴文挺,汪小钦,等.基于潮汐动态淹没过程的长江口潮滩地形信息反演研究[J].地球信息科学学 ,2022,24(3):583-596. [Zhang M, Wu W T, Wang X Q, et al. Topographic retrieval of the tidal flats in the Yangtze Estuary based on the dynamic tidal submergence[J]. Journal of Geo-information Science, 2022,24(3):583-596.] DOI:
10.12082/dqxxkx.2022.210429

关键词：潮滩；时序遥感影像；K-means++；潮滩淹没频率；Sentinel-2；Landsat-8；潮滩范围提取；地形反演；长江口

注：图(b)不同颜色表示不同聚类。

K-means++方法实现水陆分离具体流程

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初审：杨瑞芳

复审：宋启凡

终审：金 君

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