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利用狄克松判别法剔除观测数据粗差 总被引：1，自引：0，他引：1
《江西测绘》2016,(4)
在测绘数据处理中,异常值的出现会对测量估值产生比较大的影响,有可能使得估值结果发生变异,甚至会出现估值结果完全崩溃的状况。因此,为了得到比较准确的估值结果,需要将粗差进行剔除。利用狄克松判别法对粗差进行探测并剔除,将探测结果与基于统计假设、肖维耐和端值判别法进行对比分析,得出最终结论。 相似文献
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提出了应用偏相关系数来区分多维粗差和用复相关系数对多维粗差总体显著性进行检验并定位的方法。反复计算这些相关系数并进行检验,可以相对正确地进行多维相关观测的粗差定位。 相似文献
3.
针对机载Li DAR点云数据的粗差剔除和滤波,直接关系到后续数据处理的精度,本文运用KD树组织数据建立三维索引,快速查找并计算目标点与k个最近邻点的平均距离,根据距离阈值判断并剔除粗差点。实验选取3种典型测区的点云数据进行实验,分别采用形态学粗差剔除法和本文粗差剔除法对3组点云数据进行粗差剔除,并采用渐进不规则三角网滤波法对原始点云数据及两种粗差剔除结果进行滤波,对结果进行对比分析。结果验证,本文方法能有效剔除点云粗差,提高后续滤波结果的精度。 相似文献
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5.
通过模拟的影像匹配实验,对多角度航空摄影最小二乘匹配中粗差剔除的判据选择进行了分析和探讨.结果显示,验后精度和相关系数作为判据都存在一定的局限性,而以两者的联合作为判据的剔除效果则比较稳定,尤其是影像倾角越大,优势越明显. 相似文献
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无人机影像匹配过程中,粗差是不可避免的,因此,获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要。传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除,该算法受抽样次数、误差阈值的影响,还会残存部分误匹配的特征点。利用图论原理,对SIFT算法提取的特征点进行预处理,通过构建特征点的能量函数剔除能量较低的特征点,可以提高匹配特征点的稳健性,减少特征点的粗差。本文提出了一种新的方法,将图论算法与经典的RANSAC算法相结合进行粗差剔除。该方法命名为GSIFT-RANSAC算法,利用该算法可以提高特征点的稳健性,获取高精度的单应矩阵。采用两组无人机影像进行验证,本文提出的算法与单独利用图论剔除特征点的算法相比,粗差剔除率分别提高了5.31%和14.29%,说明该方法效果较好。 相似文献
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现有密集匹配点云数据已实现了地表3维信息的精细化表达,然而由于误匹配,此类点云往往包含一定数量粗差点并影响后续应用的处理效果。针对此类数据中误匹配所产生粗差点的剔除问题,将变差甬数引入移动最小二乘(MLS)粗差剔除算法。变差函数对MLS拟合区域内点对间的相关性进行估算,以此为依据设置权值对最小二乘的结果进行优化;然后利用MLS局部、分区域地对点云进行曲面拟合;最终根据拟合结果剔除粗差。利用A3数字测图系统生成的城区、山区密集点云数据进行实验,并将处理结果、等权MLS处理结果与人工剔除结果进行对比。实验结果表明该算法可有效对点云中的粗差进行剔除,相较于等权MLS粗差剔除算法,陔算法在城区、山区的误判率分别降低了5.16%和1.31%。 相似文献
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GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。 相似文献
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安义兵 《测绘与空间地理信息》2010,33(6)
在滑坡变形监测中,滑坡位移量与粗差的分辨需要及时进行,以免误差对后续的变形分析造成较大影响。本文讨论了如何利用SPSS软件,对力学相关的滑坡监测点位移量进行一元线性回归分析。并使用回归系数建立回归方程进行变形预测。依据预测值剔除粗差,及时复测,确认真实的位移量。为后续的变形分析提供正确的数据。 相似文献
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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。 相似文献
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粗差发现和定位能力与相关系数的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
根据粗差判断方程中的判断矩阵和两个统计检验量之间相关系数的函数式,论证了两种不同的研究方法所确定的粗差不能定位的数学模型实际上是相等的。通过算例,不仅说明两种研究方法对观测量不能定位粗差的判断是一致的,而且使用判断矩阵研究观测量的粗差发现和定位能力会更加方便简单。 相似文献
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在GPS监测工程中，进行时序分析时，观测序列中噪声的存在，不仅影响相关系数、模型系数的解算，而且可能改变模型阶数，考虑到小波技术在粗差探测，噪声消除方面有着特别的作用，本文提出把小波技术和时序分析法相结合，形成改进的时序分析法，并通过实例证明谊方法的有效性与可行性。 相似文献
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针对传统基于空间插值和时间序列上的插值补全形变缺失数据的方法在空间点位分布稀疏、观测值连续缺失以及含有粗差的情况下插补效果不佳的问题,提出了一种基于抗差Kriged Kalman Filter的形变缺失数据插补方法。该方法是一种时空插值的算法,在空间点位分布稀疏时考虑时间上的相关性,在时间上出现连续缺失时考虑其他点位对插补点的影响,以提高插补缺失数据的精度。又将抗差估计融合到Kriged Kalman Filter中以抵抗形变数据中粗差对插补精度的影响。利用模拟数据及天津GPS地面沉降数据进行了实验分析。结果表明:由于该法考虑了监测点的时空相关性以及具有抗差性能,使得插补结果在空间点位稀疏、连续缺失或具有粗差的情况下都具有较高的插补精度。 相似文献
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在抗差加权整体最小二乘算法中,抗差模型的抗差性与初值的好坏关系极大,若以最小二乘或整体最小二乘估值作为初值,必定会受到粗差污染而影响其抗差性。考虑到观测向量和系数矩阵存在相关性,首先推导了部分变量误差（partial errors-in-variables,Partial EIV）模型的加权整体最小二乘算法,在此基础上提出了一种利用中位参数法求解抗差迭代初值的相关观测抗差加权整体最小二乘算法。然后采用中位参数法确定抗差初值,考虑到可能出现的粗差对观测空间与结构空间的综合影响,基于标准化残差构造权因子函数,实现其抗差解法。仿真实验结果表明,此算法具有良好的抗差性能,其参数估计结果比传统算法精度更高,且随着粗差个数的增加,其抗差稳定性较好。 相似文献
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粗差发生时,L_1范数估计求得的条件方程闭合差较最小二乘估计(LS)的残差更能集中反映粗差,从而有助于粗差的发现与定位。然而,存在一类观测值,虽然其具有粗差发现和定位能力,但在采用L_1范数估计解决粗差探测问题时,无论含有多大量级粗差都不能准确定位,为叙述方便,称其为L_1抗差性失效点(robustness failpoint in L_1-norm estimation,RFP-L_1)。显然,只有判定测量系统不存在RFP-L_1,或存在时能够准确判断其是否含有粗差,才能保证基于L_1的粗差探测结果的准确、可靠,此过程中,RFP-L_1的识别是问题解决的基础。本文由条件方程,推导出观测值粗差对条件方程闭合差绝对值和的影响系数计算式,得到了最小影响系数大小与观测值是否为RFP-L_1的判别关系,并探讨了存在RFP-L_1的测量系统设计矩阵数值特点,提出了判断RFP-L_1观测值的方法。仿真试验表明,最小影响系数反映了观测值粗差对L_1范数估计目标函数的影响大小,非RFP-L_1和RFP-L_1的最小影响系数具有分别等于1和小于1的规律性,同时得出,若观测方程中系数矩阵只有±1和0,对应的观测量均不属于RFP-L_1。 相似文献
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研究小波变换在变形监测数据中探测与修复粗差的应用问题,实例分析证明：借助小波的多分辨率分析和数理统计的知识,能有效地探测出粗差,并通过对高频系数模极大值点的插值处理,结合小波重构等理论有效地修复粗差,为进一步进行变形分析与预报提供可靠保证。 相似文献
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A Bayesian unmasking method for locating multiple gross errors based on posterior probabilities of classification variables 总被引：3，自引：0，他引：3
This paper puts forward a Bayesian method for multiple gross errors location and estimation, and studies the masking and swamping
problem in multiple gross errors detection from a new point of view, further proposes the corresponding feasible solution.
First, the Bayesian method for gross error location is established based on the posterior probabilities of classification
variables, each of which is used to determine whether each observation contains gross error or not. When some interactions
exist among observations with multiple gross errors, the above-mentioned method may lead to the failure of detection due to
masking and swamping. For that, on the basis of analyzing the character of masking and swamping, starting from the eigen structure
of the sample correlation coefficient matrix of the classification vector, we give the Bayesian unmasking method to locate
multiple gross errors, and design the corresponding algorithm, namely the adaptive Gibbs sampling algorithm. Finally, applying
the mean shift model, we raise a Bayesian approach to estimate gross errors. Significant applications of the approach show
the promising results on overcoming masking and swamping. 相似文献
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针对卫星钟差数据中的粗差和钟跳两类异常进行精确探测,提出使用历元单差算法和拟准检定法相结合的两步法策略,第1步,依据钟跳和粗差在历元单差序列中不同表现特点,采用历元单差法探测疑似钟跳点并剔除部分粗差;第2步,对按疑似钟跳分段的数据使用拟准检定法精确探测粗差。通过模拟数据算例阐述钟差异常探测过程并进行性能分析,通过实测数据进行算法有效性验证,结果表明,仅使用历元单差法能有效探测疑似钟跳点和部分粗差,其探测的疑似钟跳点包含了真实钟跳;使用两步法既能有效规避钟跳影响,又能精确探测小粗差,探测能力接近底噪的2倍中误差。 相似文献
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王星运 《测绘与空间地理信息》2016,(1):198-199
当在孤立点间进行控制点加密时可选择布设成无定向导线。无定向导线的粗差主要来源于孤立点的粗差、观测量的粗差和计算的粗差。孤立点粗差或计算粗差会在全长相对闭合差中表现出来,但若因孤立点本身有粗差而不加检核地被利用则会浪费大量的时间和人力,影响工程进度,即便孤立点和计算没有粗差,且相对闭合差在允许范围内,还是会出现观测量含有粗差的情况。目前,测绘专业对提高孤立点的可靠性都未提出实质性的解决方案,提高无定向导线观测量和计算的可靠性不够全面或工作量较大。本文提出通过增设"通视点"的方法,只需在增加较小工作量的情况下提高无定向导线粗差所有主要来源的可靠性,具有较大的实用价值。 相似文献