西安科技大学测绘学院地貌遥感研讨团队在遥感范畴尖端期刊RSE宣布研讨成果
近来，西安科技大学测绘科学与技术学院地貌遥感研讨团队联合黄河水土保持绥德管理监督局（绥德水土保持科学试验站）、黄河水土保持生态环境监测中心、伊朗KN图什理工大学等单位学者在遥感范畴世界尖端期刊《Remote Sensing of Environment》宣布了题为《SCCD: A slicing algorithm for detecting geomorphic changes on topographically complex areas based on 3D point clouds》的研讨成果。该论文的榜首作者为测绘学院硕士研讨生杨鑫，通讯作者为李朋飞教授和汤伏全教授。RSE期刊（中科院一区top，IF=13.5）被公认为遥感范畴最威望的期刊，在全球同类SCI学术期刊中长期排名榜首，首要宣布地球遥感观测的理论、使用和办法相关的原创文章。
三维激光点云数据在土壤侵蚀、地表沉降和河流地貌演化等范畴的使用日益广泛，怎么精确量化杂乱三维地势地貌改变仍是当时地学研讨的难题。现在已有1D地势变形间隔量化算法（C2C、C2M和M3C2算法）无法直接量化地势改变体积，2.5D地势改变体积量化算法（DoD算法）在杂乱三维地势场景下，无法有用区别正负地势改变，并且在构建DEM进程中会呈现地势外表堆叠问题，而3D算法（3D-M3C2算法）尽管处理了以上问题，可是该算法依然受到点云密度和点云形状的严峻约束，在点云稀少、点云形状差异较大的地势场景下，监测精度较低。鉴于此，本研讨依据切片思维和拉普拉斯缩短原理提出了一种体积切片算法（SliceContractionChangeDetectionAlgorithm，即SCCD算法）。该算法可以精确获取点云切片概括，并有用除掉地势点云的不确定性，克服了传统体积切片算法难以使用于杂乱三维地势改变监测的局限性。将SCCD算法与已有地势改变体积量化算法（3D-M3C2和DoD算法）进行地势变形体积量化精度、地势变形空间散布、地势点云密度改变敏感性和地势点云形状差异敏感性等方面的比照。依据成果得出：SCCD算法归纳监测才能优于3D-M3C2和DoD算法，对极点杂乱地势改变研讨具有极端严重意义。此外，SCCD算法缩短得到的点云切片概括，也为研讨杂乱三维地势参数供给了量化根底。
测绘学院地貌遥感团队成立于2020年，通过数年展开，现在已有核心成员4人，其间教授1人，副教授2人，讲师1人，还有博硕士研讨生20余人。团队聚集地貌遥感世界研讨前沿，以服务黄河流域生态维护与高水平质量的展开、“双碳”方案等国家严重战略和社会需求为导向，展开以下三个方面的研讨工作：(1)地表进程遥感监测办法研讨；(2)地表进程驱动机制研讨；(3)地表进程模型模拟研讨。团队在展开理论和办法研讨的根底上，活跃推广使用研讨成果，服务社会生产和生态维护。近年来，在国内外威望期刊宣布论文50余篇，包含Earth-Science Reviews、Remote Sensing of Environment,GephysicalResearch Letters, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、Catena、测绘学报等尖端期刊，申报专利6项，获批国家自然科学基金项目（课题），国家重点研制方案课题、陕西省自然科学基金、陕西省教育厅基金、教育部产学研协作育人项目及与企业协作项目等10余项，获陕西省测绘地理信息学会科技进步奖二等奖1项。
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