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相似文献
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1.
提出了一种基于影像像方曲面元变换的影像匹配粗差剔除算法。结合影像匹配算法实践,在由粗到精的匹配过程中嵌入该方法,可以有效控制匹配误差和修正匹配参数。以低空影像与近景影像等大倾角影像为例,证明该方法可以极大地降低匹配结果中的粗差,保证影像匹配的质量和效率。  相似文献   

2.
在高程拟合解算过程中,为数不多较大误差或残留系统误差可能会使估计参数的结果歪曲,导致拟合数学模型变形失真。本文在研究GNSS高程拟合神经网络模型的基础上,将具有抵抗粗差能力的选权迭代稳健估计因子引入BP神经网络高程拟合计算,通过思维进化算法对网络初始权值和阈值进行优化,提出一种具有抗差性的神经网络高程拟合方法的思路,并通过算例验证了模型在高程拟合过程中的有效性。  相似文献   

3.
在几何模型拟合区域水准面过程中,每种模型拟合高程都存在一些缺陷。在分析BP神经网络和Shepard曲面拟合方法各自优势的基础上,提出一种基于BP神经网络的Shepard曲面拟合方法的混合模型,并通过实例论证得出其拟合精度可达到厘米级,能满足一般工程的需要,解决了区域高程拟合单一模型的缺陷问题。  相似文献   

4.
王苗苗  柯福阳 《测绘工程》2013,(6):22-26,30
为了研究不同GPS高程拟合方法的拟合精度及差异性,选择二次多项式曲面拟合法和BP神经网络法进行比较研究.对已知数据进行分组,采用二次多项式曲面拟合法和BP神经网络法分别对各组数据进行处理、分析,计算精度指标,比较拟合点的分布、拟合点的数量和拟合方法对精度的影响.试验算例表明采用相同方法时拟合点的数量越多、分布越均匀拟合精度越高;在点的数量相同且较多,分布都相对均匀的前提下,BP神经网络法拟合的精度高于二次多项式曲面拟合法;在点的数量相同且较少,分布都相对均匀的前提下,BP神经网络法拟合的精度低于二次多项式曲面拟合法.  相似文献   

5.
卫星定位高程拟合模型常用的有曲面拟合模型、多面函数拟合模型及神经网络模型等。这些拟合模型均有其优势和局限性。针对如何选取小区域的最优高程拟合模型问题,提出了运用二次曲面模型、三次曲面模型、多面函数模型及BP神经网络模型分别对GPS高程进行拟合的方法进行验证。该实验以山东省某矿区的实测数据为例,对比分析各个模型的优缺点,并运用AIC准则对模型进行综合评定。实验结果表明,对于小区域小数据量的卫星定位高程拟合,多面函数拟合模型为最优模型。  相似文献   

6.
用神经网络方法转换GPS高程   总被引:63,自引:2,他引:61  
本文提出用神经网络方法转换GPS高程为正高或正常高,给出一种改进了的BP神经网络拓扑结构和算法,并用GPS的实际定位资料构成43个样本集作了在计算分析,估算的精度达到厘米级、最后用网络方法与二次多项式曲面拟合大地水准面转换GPS高程的方法作了比较,神经网络方法的精度优于二次多项式曲面拟合法,而且精度比较稳定,对已知样本点的数量要求较少。  相似文献   

7.
将GNSS测量的大地高以较高精度转换为工程所需的正常高具有重要的实用价值。本文利用GSVS2017项目高精度的GNSS水准数据,分析了深度BP/ELMAN神经网络、广义回归神经网络(GRNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)、支持向量机回归(SVR)、二次曲线拟合和曲面拟合等方法用于GNSS高程转换的精度。试验结果表明:(1)在训练点间距为50、30、15、10、5 km时,采用隐含层激励函数为ReLU的深度BP/ELMAN神经网络,其精度比GRNN、RBFNN、SVR、二次曲线拟合和曲面拟合方法高;(2)利用隐含层激励函数为ReLU的深度BP/ELMAN神经网络进行GNSS高程转换,5种训练点间距均可使90%以上检核点间的高差满足四等水准测量精度,75%以上满足三等水准测量精度要求,训练点间距为5 km时,55%以上的高差可达到二等水准测量精度要求。  相似文献   

8.
粗差的存在会造成数字高程模型(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.因而有关DEM的粗差诊断问题已愈来愈引起人们的关注.本文在对现有的基于点方式的DEM粗差探测算法进行分析的基础上,提出一种基于不同大小窗口的移动曲面拟合法探测DEM粗差的一种方法(简称YXY算法),并通过蒙特卡洛仿真试验来验证该算法的有效性和可行性.  相似文献   

9.
GPS高程转换是GPS应用的关键问题之一。本文介绍了MATLAB中的BP神经网络工具箱常用函数以及实现步骤,设计了转换GPS高程的三种方案,利用MATLAB开发工具实现了BP神经网络转换GPS高程的方法。实例计算表明,采用合适的训练函数,选用好的网络结构,利用BP神经网络方法可以取得比二次多项式曲面拟合法更高的转换精度。  相似文献   

10.
选取恰当的拟合模型是提高高程异常拟合精度的关键.本文利用湖南省新化县城区全球卫星导航系统(GNSS)和水准测量数据,采用反距离加权法、多项式插值法、径向基函数法、克里金插值法等多种曲面拟合方法进行高程异常拟合研究,并进行拟合精度评定.结果表明,径向基函数插值法内插精度最高,其中误差为±0.0158 m;局部多项式插值法外推精度最高,其中误差为±0.0104 m;综合来说,局部多项式插值法在县域尺度高程拟合中精度最高,本文研究结果对小区域GNSS高程拟合方法选取工作具有一定的参考意义.   相似文献   

11.
区域内插点的分布对GPS高程异常的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
在GPS高程异常拟合中,选取分布不同的内插点,采用二次曲面、BP神经网络和RBF神经网络3种方法,对两种点位分布情况进行高程异常值的拟合。拟合后的数据采用了格拉布斯准则检验各种拟合模型的外推点数据的粗差情况,并查找剔除粗差。分别对两种情况进行精度分析,评定不同内插点的分布对高程异常的影响。实例分析证明,在实验地区均匀分布的内插点,无论是内插点的精度,还是外推点的推估精度都有明显的提高,合理地选取内插点,有利于高程异常精度的提高。  相似文献   

12.
从GPS高程测量应用问题入手,简述了GPS高程拟合的原理,介绍了曲面拟合法、最小二乘配置拟合法和基于kriging统计的移动曲面法3种高程拟合方法,并通过某地区GPS/水准点数据进行了实验比较,得出了一些有益的经验结论。  相似文献   

13.
多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
为了提高机载激光雷达点云滤波算法的精度、效率以及自适应性,提出了一种多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法。首先,对点云数据进行预处理即剔除粗差,然后通过格网化分割建立格网索引,利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程,计算真实高程与拟合高程的差值并设置自适应性阈值进行滤波,最后采用多级滤波策略,即逐级改变格网大小并自动设置邻域和阈值,直到滤波结果达到精度要求。使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的测试数据对算法进行验证,第1、2类误差和总误差平均值分别为7.33%、10.64%、6.34%。将该算法与ISPRS公布的8大经典滤波算法进行比较,结果表明该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性。  相似文献   

14.
在GPS高程测量中需要将大地高转换为正常高。本文对GPS高程的多项式曲面拟合、多面函数拟合和移动曲面函数拟合算法进行了比较分析。结果表明,三种拟合算法均能达到四等几何水准的要求,但移动曲面拟合算法精度最高,多面函数拟合算法精度最低。  相似文献   

15.
本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化的RBF神经网络提高了拟合的稳定度,改善了精度。  相似文献   

16.
现有天线曲面拟合算法均基于最小二乘法,难以消除多个粗差对拟合结果的影响。本文基于等价权抗差估计思想,利用线性规划计算残差初值,再进行选权迭代计算。通过算例,证明本文方法能较好地探查多个粗差,且计算结果精度更高。  相似文献   

17.
基于遗传算法的RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化的RBF神经网络提高了拟合的稳定度,改善了精度。  相似文献   

18.
针对GPS高程转换问题,给出了基于径向基神经网络转换GPS高程的模型。用实际观测数据对该模型进行了试验,结果表明,用径向基神经网络转换GPS高程精度高于二次拟合法和BP神经网络法。径向基神经网络能够有效克服BP神经网络局部极小值的缺点,并且具有较高的收敛速度,在GPS高程转换方面具有广阔应用前景。  相似文献   

19.
将小波函数引入到GPS高程拟合,利用小波基函数伸缩平移的特性,结合最小二乘法对散乱的GPS点进行拟合。通过实例验证了小波函数实现GPS高程转换的可行性,并与传统拟合算法多项式曲面拟合法的计算结果进行比较,证明在大面积且地形起伏较大的测区,小波函数拟合残差值更小,精度优于多项式曲面拟合法,更能反映测区实际高程异常的变化。  相似文献   

20.
针对大地高转换成正常高的高程转换问题,本文提出了遗传算法优化BP神经网络在GNSS高程转换中的方法,并利用某矿区观测站实测GNSS/水准数据,将遗传算法优化BP神经网络和曲面拟合进行比较,结果表明:在较大区域和高程异常呈不规则的情况下,遗传算法优化BP神经网络相比较曲面拟合可有效提高GNSS高程转换的精度。  相似文献   

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