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车载激光雷达(LiDAR)技术凭借其高精度三维环境感知能力和全天候工作特性，已成为智能交通系统中高级别自动驾驶的关键技术之一。利用车载LiDAR技术可以高效获取道路及周边点云，为了精准获取道路行驶信息，快速构建道路高精度地图，首要的任务是从车载LiDAR点云中分离路面点云，因此路面点云的提取技术与方法成为国内外学者研究的热点。从分析路面特征出发，系统综述基于车载LiDAR的路面点云提取方法，重点梳理基于特征图像、基于横断面、基于相似区域及基于数据驱动的4类主流方法，分析了各种方法的优缺点与适用场景，研究成果可为路面健康监测、高精地图构建及自动驾驶等相关领域研究提供重要参考。
针对车载LiDAR点云中非结构化道路边界模糊、算法过度依赖经验阈值等问题，提出了一种基于联合特征的自适应道路路面提取方法。首先对原始点云使用布料模拟滤波(CSF)分离地面点和非地面点，再依据移动测量系统的轨迹等距分段，然后将每段点云的高程和粗糙度构成联合特征，采用随机森林回归模型和偏度平衡算法自适应确定权重和阈值来粗提取路面点云，最后通过高斯混合模型(GMM)聚类剔除部分非道路边缘点，得到完整路面。选用结构化道路和非结构化道路两组数据进行实验，验证了算法的有效性。实验结果表明，路面提取的准确率分别为99.5%和98.8%;召回率分别为99.8%和98.9%;精度分别为99.2%和97.7%;F_1分数分别为99.6%和98.8%。该方法能够准确提取路面点云，具有较强的鲁棒性。
随着国土日常变更调查机制的日渐成熟，以常州市天宁区为实践样本，综合运用多源数据融合、对比分析与实证研究等方法，重点探讨日常变更调查机制的优化路径。通过深入挖掘国土日常变更调查中的数据价值，全面评估各类监测图斑数据的有效性，精准剖析管理工作与变更调查的衔接困境。从理论层面构建系统化的机制优化策略，为国土日常变更调查提供科学、高效的创新路径，推动自然资源管理的现代化进程。
针对社会要素是否对地面沉降产生影响及其影响程度，通过构建灰色关联分析模型，并利用上海社会经济发展数据——如人口总量及密度、房屋竣工面积和建设投资额等代表社会经济发展的特征指标，从多维度定量分析地面沉降的影响因素。结果表明，地下水采灌仍是地面沉降的主要影响因素；城市建设、人口数量和密度所代表的经济和建设活跃度，也与地面沉降发育密切相关。遏制减缓地面沉降应从加强城市规划和建设管理出发，合理规划土地利用，减少对土地资源的过度开发。
地物扭曲是影像制作中常见的问题。地物扭曲变形的影响因素有很多，如地形起伏、DEM现势性等。通过总结处理地物扭曲的几种方法，分析每种方法优缺点及常见几种不同地物扭曲相对适用的处理方法，得出以下结论：重采样整景影像DEM间隔适用于平地地形；DEM内插方法适用于扭曲变形较小地物；DEM置平适用于地势高差相对不大的地物扭曲，也是适用性最普遍的一种方法；地势高程相差较大，扭曲较复杂地物可以综合置平、内插及一定的羽化值等方法来达到消除地物扭曲变形的目的。总之，采用不同方法编辑修改并保存DEM值，能显著减少重复性工作，提高工作效率，最终为后期影像的应用提供快速、可靠的基础数据保障。
探究土地利用程度的时空变化和影响因素对土地资源有效利用有重要意义。基于2010—2020年土地利用现状数据，运用空间自相关分析揭示土地利用程度的空间分异性，采用地理探测器分析土地利用程度空间分异的影响因素，揭示了影响土地利用程度变化的主要因素。结果表明：南京市土地利用程度逐渐优化；土地利用程度存在显著的空间分异性；道路密度是影响土地利用程度的主导因子，各影响因子之间均为双因子增强，道路密度与其他因子的交互作用影响力最大，自然因子中高程与土壤类型的交互作用影响力最大，社会因子中道路密度与人口密度、道路密度与夜间灯光的交互作用影响力最大。
面向江苏省第三次国土调查成果分析需求，提出了一种综合分析框架构建与空间分析技术，实现了自然资源的定量化分析，形成三调数据成果处理、提取、统计和分析的技术流程。针对全省海量三调数据快速并行计算问题，提出了一种采用基于Spark框架和GeoAnalytics Server的开发方法，实现了面积计算和流向分析等功能。分析结果表明，提出的大数据并行计算等技术能够快速完成面积统计、流量变化与可视化展示，提升了工作效率；建立的三级指标体系支撑了三调成果分析的综合评价工作；开展了土地利用规模结构分析、土地利用分布与利用状况分析、土地利用变化分析及三调成果综合分析，全面掌握了全省土地资源本底，发现了地类变化流量，提升了土地资源精细化管理水平。
基础测绘成果是国家重要的战略性数据资源和新型生产要素。做好基础测绘成果的监管工作，对维护国家安全、促进基础测绘成果利用具有重要意义。结合我省基础测绘成果监管工作的现状，分析了当前存在的汇交不及时不规范、管理与技术队伍薄弱、安全管理意识仍待加强、成果利用推广途径不多等问题，提出了加强基层测绘行政力量配置、开展成果全程跟踪闭环管理、提升成果管理技术创新能力、发挥省级事业单位作用等4个方面的具体措施，以期能适应新型基础测绘的要求，进一步提升基础测绘成果管理和服务水平。
基础测绘是国家基础性、公益性、战略性的工作。随着加快布局数字中国建设，基础测绘面临新的发展需求，现行基础测绘分级管理模式存在的规划统筹难、计划约束力弱、成果共享不足等弊端不断凸显。构建“统筹规划、分级实施、资源共享”的全国基础测绘管理体系是当前基础测绘事业发展的重要任务之一。根据测绘地理信息事业转型升级的要求，分析基础测绘发展面临的形势，结合浙江省在统筹基础测绘机制中的实践与思考，提出统筹全省基础测绘的建议，为做好分级管理模式下基础测绘工作提供决策支持。
多源异构政务数据的融合治理，不仅有助于打破信息孤岛、提升数据共享与利用效率，还为政府提供了科学决策的坚实数据基底。然而，传统的政务数据融合方法难以解决数据异构性强、分散和匹配精度低等问题。针对多源异构政务数据融合治理的挑战，提出了一种基于地理实体模型的全链路政务数据融合治理框架，通过构建地理实体模型、优化地址匹配技术及进行多模态数据融合，实现了二三维地理实体数据与多源异构政务信息的深度融合与高效治理。该框架不仅提升了政府的管理和服务水平，增强了应急响应能力，还丰富了政务大数据融合治理的理论体系，为相关领域的研究和应用提供重要参考。
地理信息公共服务平台建设旨在提升地理信息公共服务能力，以满足政府、专业机构、企业及社会公众对地理信息资源高效服务、综合运用的需求，在数字政府和智慧城市建设中发挥着关键作用。以广州市为例，剖析传统基础地理信息更新模式存在的问题，通过地理信息技术与新一代信息技术的融合创新，结合超大城市全要素、规模化地理信息更新需求，提出了一套集成技术体系，涵盖智能变化检测、众源融合更新、级联综合缩编、多维转化应用等核心模块，形成了兼顾全域全要素定期更新及适时动态增量更新的新型地理信息公共服务平台数据更新模式，赋能社会经济高质量发展。
针对传统自然资源测绘方法效率低下、精度有限、人力成本高等问题，提出将人工智能技术融入自然资源测绘工作。通过采用深度学习算法，开展智能遥感影像解译、地形测量与建模优化及地理信息系统智能化升级，有效打破了传统环境建模与制图方法的局限性，实现了测绘数据的准确性和一致性，显著节约了人力物力投入。国内外实际案例分析表明，人工智能技术在数据处理、图像识别、变化检测和预测模型等方面具有显著优势，能够为传统测绘方法带来突破性变革。
古代文化遗存是人类文明发展的结晶，凝聚了各个历史时期人类生产生活活动的智慧与成果，具有极高的科学、艺术及文化研究价值。随着现代计算机技术的飞速发展，信息化建设已逐步迈入深化应用与融合创新的新阶段。然而，传统考古工作中存在的数据管理方式落后、数字化程度低、各发掘阶段信息难以准确记录与追溯等问题日益突出，严重制约了考古资料的系统性整理与深入研究。为此，提出构建基于WebGIS的遗址考古数字化管理系统。该系统集数据采集、信息转换、图形展示与动态管理于一体，充分发挥地理信息系统在空间数据处理、管理与表达的优势，为考古信息的规范化管理提供新思路，有效提升考古工作的信息化水平，推动考古学科在数字时代的现代化转型进程。
耕地坡度分级图作为测算耕地田坎系数的基础和依据，是第三次全国土地调查中的一项重要基础成果。针对传统坡度分级图制作流程烦琐、人工干预多等问题，探索基于ArcPy的自动化解决方案，设计了一套完整的脚本化制作流程：通过ArcPy调用DEM数据进行坡度提取，依据国土调查技术规程构建坡度分级模型，实现地类数据与坡度属性的自动关联，并批量生成标准化分级图。研究验证，该方法在数据处理效率与结果一致性方面具有显著优势，其通过脚本固化制作流程减少了人为操作偏差，且可快速适配不同区域的坡度分析需求。该技术方案为三调成果的深度应用及国土地形地貌特征的精准研判提供了可行路径。
《测量程序设计》是面向测绘工程专业开设的一门重要专业拓展课。为响应智能测绘时代测绘工程专业人才培养新要求，针对《测量程序设计》课程教学中存在的学生学习兴趣低、知识系统认知弱、高分低能等现象，通过引入CDIO工程教育理念，基于项目驱动重构课程知识体系和教学内容，优化设计“进阶式”教学案例和课程任务，探索主题讨论、小组汇报等多元课程教学模式和评价方法。经过多年迭代优化，有效提升课程教学效果和学生创新实践能力。