采用抗差推估法剔除GPS高程数据粗差

论述抗差拟合推估法剔除技术,该方法的抗差结果比较稳定,在具体工程应用中,粗差剔除效果好.运用抗差拟合推估法剔除技术进行GPS水准高程拟合,大大削弱误差的影响,一定程度上改善和提高GPS水准高程的精度.     

GNSS高程拟合中的粗差探测

测量数据中不可避免的存在粗差,当观测值中含有粗差,会严重的影响观测成果的质量。为了对粗差进行探测,选取了数据探测法、稳健估计、多维粗差的同时定位与定值法(LEGE法)对观测值中的粗差进行检验,并进一步利用数据探测法对LEGE法进行改进,将数据探测法、稳健估计、LEGE法以及改进得到的LEGE+数据探测法应用于GNSS高程拟合的粗差探测中。在实验区域,计算结果表明:稳健估计、LEGE法、LEGE+数据探测法具有良好的抵抗粗差的能力;随着含有粗差的观测值数量增多,与稳健估计、LEGE法、LEGE+数据探测法相比,数据探测法的精度会降低;LEGE法和LEGE+数据探测法对含有粗差的观测值具有一定的修正能力。     

水下地形测量高程异常点剔除方法研究

本文针对水下地形测量过程中测深数据的粗差问题，结合在生产工作中的一些经验和有关的资料，提出了测深数据处理的方法，并编写了相应的程序用于生产。     

GPS高程拟合中剔除粗差的方法

在GPS高程拟合中,粗差影响着整个拟合的精度,粗差剔除是GPS高程拟合中重要一步。文中提出一种循环泰勒多项式拟合法和F-T法的组合,通过与部分最小二乘平差法比较,发现这种方法不但有严谨的理论,有可行的应用价值,而且可以有效地剔除粗差。     

GPS高程拟合中粗差剔除的问题研究

在GPS高程拟合中,粗差往往影响着整个拟合的精度,粗差剔除是GPS高程拟合中的重要一步.论文中采用了循环稳健估计和F-T的组合法,这种方法可以有效弥补稳健估计的不确定性,F-T法运用严密的概率统计论的方法,能进行整体拟合粗差的检验和单个粗差的检验,我们发现这两种方法的结合可有效、彻底地剔除含有多个粗差的数据,使拟合精度更高.     

稳健初值的选权迭代法剔除DEM数据粗差

本文将抗差估计的思想融入到数字高程模型粗差探测的算法中,设计出对模型误差、特别是粗差具有抵抗能力的粗差探测算法.稳健初值的选权迭代法即为抗差估计的一种,首先是通过线性规划的单纯形解法来计算观测值的残差,然后再根据残差和有关的参数,按所选择的权函数,计算每个观测值的权,经过迭代计算求得观测值的残差,然后按照统计检验的方法...     

大区域离散型DEM源数据粗差探测与剔除

研究DEM粗差的数据探测法,实现大区域数据的自动分块处理、链表形式存储数据、分块后数据的3次曲面拟合,残差向量的统计分析和假设检验,剔除粗差。实践证明该方法完全可行。     

利用BP神经网络剔除多波束测深数据粗差

针对多波束单ping水深数据多呈现较为复杂的曲线形式的现象,提出了基于逆传播（back propagation,BP）神经网络的多波束测深数据粗差剔除方法,即依据BP神经网络具有从输入到输出的映射功能,构建适应多波束单ping水深数据复杂曲线的训练学习算法进行曲线拟合。考虑地形之间的延续性进行相邻ping水深数据间的相关性分析,纵向检查定位并剔除粗差。通过实测多波束测深数据验证该方法的有效性,并与不确定性与测深学联合估值滤波以及交互式滤波方法进行比对分析,结果表明该方法可以有效剔除多波束测深数据中的粗差。     

重力数据粗差探测与剔除方法的研究

根据均值漂移模型,针对重力场特点,综合利用高精度DEM数据及绘图法,本文提出了三种重力数据的粗差探测与剔除方法,对重力点数据进行全面的粗差探测与剔除,为建立我国高精度、高分辨率数字大地水准面、垂线偏差模型提供可靠的基本数据;实际结果表明,该方法正确可靠,是一种行之有效的粗差探测与剔除方法。     

一种顾及粗差的径向神经网络高程曲面拟合法

目的 针对径向神经网络高程曲面拟合对训练样本点的粗差较为敏感的特点,从数字影像处理的原理出发,将径向神经网络拟合中含粗差训练样本点得到的格网点高程映射到灰度影像,利用影像高斯差分算法探测粗差,并采用最小二乘移动曲面法修正原始高程训练样本点中的粗差,然后再次对修正后的样本点进行径向神经网络拟合,从而实现可抵抗粗差的径向神经网络高程曲面拟合。以测量机器人采集的高程数据为例进行了实验,达到了较好的拟合结果和精度,验证了方法的鲁棒性与有效性。     

基于方差膨胀模型的多个粗差的探测

本文将粗差归入随机模型,提出了基于方差膨胀模型的粗差探测方法。首先针对测量平差实际给出了非等权独立观测条件下的单个粗差的Score检验统计量,然后提出了基于方差膨胀模型的两种定位多个粗差的方案,最后对一边角网进行了计算和分析。大量试验表明,用本文给出的定位多个粗差的方法是切实可行的,它不仅有效地发现了粗差,而且计算简便、快捷,结果比较理想。     

不规则DEM数据的粗差探测算法的应用

粗差作为影响精度的重要因素,其存在会造成DEM空间上的严重扭曲,有时能导致DEM及其产品严重失真,甚至完全不能使用。本文在对现有的粗差探测算法分析的基础上,提出了一种新型的适用于离散形式DEM粗差探测算法,并采用实测的ZX铁路线DEM数据对该算法进行检验,试验结果证实,新算法对不规则DEM粗差的探测有效实用。     

粗差拟准检定方法探查网络RTK模糊度

为了提高网络RTK基准站间模糊度检验和修正的精度,该文提出用粗差拟准检定(QUAD)方法来探测错误固定的模糊度:将固定错误的模糊度判定为观测值的粗差,并对粗差准确定位定值,最后根据模糊度的波长计算模糊度的大小。实验结果表明当少量模糊度出现纳伪错误时,该方法可以实时探测并修正错误固定的模糊度。     

基于主成分分析法的DEM粗差定位

规则格网DEM数据结构简单,易于存储,因而针对于它设计的粗差探测算法成果丰富,较为常用的有基于坡度信息算法以及基于参数统计方法。本文在现有算法的基础上,将主成分分析法应用到DEM粗差定位中,充分考虑DEM数据空间相关的特性,使粗差检测更为准确可靠。本文采用实测的ZX铁路线DEM数据对该算法进行检验,从试验结果可以得知,新算法不仅适用于生产者,也可面向最终用户。     

一种加窗速度平滑伪距的定位算法

海面传感器网络的跟踪定位受到海浪以及海杂波的影响,难以满足协同观测、协同通信以及协同环境遥感等任务的精度需求,针对这一问题文中提出了加窗径向速度平滑伪距的定位方法(WVSP),并利用MonteCarlo仿真技术分析了该算法应对海杂波和链路测距粗差的定位精度。仿真处理的结果表明:与常用的直接伪距定位法、速度平滑伪距定位法相比较,WVSP能够有效地削弱测距链路中粗差的影响,降低了海杂波的干扰,使定位精度收敛。     

基于回光强度的地面三维激光扫描仪测距误差模型

地面三维激光扫描仪是一种新型测量仪器,其核心优势是非接触、速度快、精度高,应用领域非常广泛,而使用之前的设备检校极为重要。影响地面三维激光扫描仪测距精度的因素很多,本文的研究以地面三维激光扫描仪测距原理及误差来源为基础,提出一种稳健的曲线拟合算法对点云数据进行处理,建立了基于回光反射强度的地面三维激光扫描仪测距误差模型,经实验验证取得了良好效果。     

基于语义认知的地形建模

针对当前地形建模注重渐变地形与地形几何特征(点、线)的表达,缺乏从整体形态上对地形的描述,该文提出将语义信息引入地形建模的方法。从地形建模的认知过程出发,引入"地形语义"描述地形的整体特征,剖析了地形语义的特点,实现了地形语义的形式化表达,设计了语义参与的建模流程,建立原型系统进行了实验。实验表明,地形语义信息作为数据源参与的地形建模能够保留一个地形区域的语义特征,提高了DEM的保真度,该方法进一步拓宽了地形建模数据源,为地形建模及其应用提供了新的思路与方法。     

Large-scale estimates of gross primary production on the Qinghai-Tibet plateau based on remote sensing data

Vegetation gross primary production (GPP) is an important variable for the carbon cycle on the Qinghai-Tibetan Plateau (QTP). Based on the measurements from 12 eddy covariance flux sites, we validated a light use efficiency model (i.e. EC-LUE) to evaluate the spatial-temporal patterns of GPP and the effect of environmental variables on QTP. In general, EC-LUE model performed well in predicting GPP at different time scale over QTP. Annual GPP over the entire QTP ranged from 575 to 703 Tg C, and showed a significantly increasing trend from 1982 to 2013. However, there were large spatial heterogeneities in long-term trends of GPP. Throughout the entire QTP, air temperature increase had a greater influence than solar radiation and precipitation (PREC) changes on productivity. Moreover, our results highlight the large uncertainties of previous GPP estimates due to insufficient parameterization and validations. When compared with GPP estimates of the EC-LUE model, most Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) GPP products overestimate the magnitude and increasing trends of regional GPP, which potentially impact the feedback of ecosystems to regional climate changes.     

多波束测深数据抽稀准则研究

本文通过对多波束测深(采样)数据DTM结构的分析,结合目前多波束测深数据处理和海图编辑、使用的现状和目标,提出了三种抽稀准则:航行安全性准则、地形完善性准则、线性化准则,并建立了相应的数学模型,为后续的多波束测深数据抽稀方法的实现提供了依据和理论基础。     

利用TanDEM-X影像和ICESat-2高程数据获取南极高精度数字高程模型

高精度DEM是南极科学研究的基础地理信息数据之一。德国空间局发布的TanDEM-X双站干涉影像对不仅分辨率高、覆盖范围大,而且具有零时间基线,不受时间去相关、大气变化及地面目标形变的影响。本文基于TanDEM-X双站干涉影像对和迭代差分InSAR技术获取南极高分辨率DEM;然后利用南极ICESat-2高程数据和最小二乘平差方法改正DEM产品的系统性偏移误差,提高DEM产品的绝对精度。真实数据试验结果表明,本文方法可获取分辨率优于5 m、绝对精度优于2 m的南极DEM。