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在工程实践应用中,为了有效利用GPS高程数据,减少对传统水准测量的依赖,提高GPS高程异常的拟合精度便显得十分重要。为此,本文在介绍二次曲面拟合和最小二乘配置拟合基本原理分析、算法过程推导的基础上,提出了一种新的高程异常拟合方法。首先在二次曲面拟合的基础上,计算得到原始观测数据与拟合数据之间的残差序列,然后采用最小二乘配置模型对包括二次曲面拟合模型误差的综合误差进行优化减弱,最后得到新的高程异常。通过实例,将二次曲面拟合法,最小二乘配置法与文中提出的新方法进行比较分析。结果表明：新的组合方法的拟合预测精度要明显优于最小二乘配置及二次曲面拟合。 相似文献
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与传统测量方式比较,全球定位系统(global positioning system,GPS)测量具有定位精度高、测量时间短、操作简单、全天候作业等优势,利用GPS观测得到的大地高拟合成正常高可以大大提高测绘效率。研究了二次曲面法拟合似大地水准面模型,以豫北某区域为研究区,分别作整体区域二次曲面拟合和分区二次曲面拟合,并进行精度分析,结论如下:通过提高GPS测量的大地高精度和选用高精度的联测水准点,能够有效提高拟合后的高程精度;测区面积较大和测区地形起伏较大时,采用分区拟合高程的精度相对于整体区域拟合的精度会大大提高。 相似文献
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GNSS高程拟合常用的是二次曲面拟合法,该方法需要控制点位分布均匀,针对实际作业中受观测条件的影响部分控制点位数据无法获取,影响到GNSS高程测量精度问题,引入期望极大算法(EM算法),提出高斯分布下的EM算法与二次曲面拟合法相结合的组合算法模型,运用高斯分布下的EM算法的二次曲面拟合法对缺失数据的控制点进行建模分析。该组合算法可以获得缺失数据下未知参数的最佳估值,可有效提高水平面的拟合精度。将某区域的高程拟合控制点作为实验数据,结果表明,组合算法模型可以对缺失数据进行高程拟合,检核点最大误差为0.8 cm,组合模型拟合精度较高。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(5)
GPS测量获得的高程数据是以WGS-84椭球为基准的大地高,而工程中采用的是以似大地水准面为基准的正常高,两者之间存在高程异常。当前,主要采用GPS高程拟合求取高程异常值,而利用GPS高程拟合获得满足一定精度的正常高是测绘行业的研究热点之一。本文通过某测区GPS控制网数据与水准测量数据,采用多项式曲线拟合法、多面函数拟合法、二次曲面拟合法、RBF神经网络拟合法、二次曲面拟合法与RBF神经网络组合拟合法求取高程异常值。结果表明:1)单一拟合法的拟合精度低于组合拟合法拟合精度。2)依据内、外符合精度,本文采用的5种高程拟合方法均满足四等水准测量要求。因此,在精度允许的前提下,可借助GPS高程拟合方法代替传统水准测量,进行高程值的获取。研究成果对GPS高程拟合在实际工程中的应用具有重要参考价值。 相似文献
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孔昭龙 《测绘与空间地理信息》2023,(8):151-153
GPS高程拟合的方法主要有二次曲面拟合、多面函数拟合、最小二乘配置拟合、BP神经网络拟合等,但是这些方法在应用上都存在一定的局限性,特别是在地形较为复杂的区域会存在较大的精度损失。基于这些问题,本文提出了一种改进的二次曲面拟合模型进行高程拟合。该模型的基本思路是将二次曲面模型和最小二乘配置拟合模型进行组合应用,首先利用二次曲面拟合模型计算各拟合点的残差序列;然后利用最小二乘配置模型获取残差序列模型;最后对各点的高程异常值进行残差改正,得到改正后的高程异常,并对该方法的结果进行精度评价分析,验证了方法的可行性,对以后的工程实践有一定的借鉴意义。 相似文献
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邵阳市区域尺度GPS高程异常分析 总被引：1，自引：1，他引：0
针对工程测量中GPS大地高代替水准正常高的问题,该文根据邵阳市实测GPS、水准数据,采用二次曲面拟合模型得到了该地区高程拟合参数。通过正常高与拟合高程进行比较,最大拟合残差为3.9cm,最小为0cm,高程异常模型拟合中误差为1.85cm,证明了该区域GPS高程拟合参数可以满足工程建设中大地高代替正常高的要求。根据GPS高程拟合参数得到的邵阳市辖区及周边地区高程异常曲面具有由西北至东南递减且变化梯度逐渐递减的特征,该区域最大高程异常15.65m,最小高程异常14.75m。 相似文献
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陈晓阳 《测绘与空间地理信息》2020,(1):218-220
结合风河快速路的相关数据,分别采用二次曲面模型及移动二次曲面模型,并结合不同定权方法,设计了不同的高程异常模型拟合方案,分析了不同方案在该地区的适用性。各方案拟合精度均可达到毫米级,通过对比分析,认为二次曲面模型在拟合该地区高程异常值时有较好应用价值;采用距离定权法的移动二次曲面模型,可以在该地区得到精度更高的拟合结果。 相似文献
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针对Bursa模型在坐标系转换时没有顾及局部变形和累积误差的问题,通过对坐标转换误差进行分析,本文提出将由此产生的系统误差看作非参数信号的半参数估计,采用半参数模型对某一区域坐标进行解算,并对检核点非参数分量进行推估,与Bursa模型进行比较,结果表明半参数模型能够有效地消除系统误差。并探讨了不同确定平滑因子α的方法对坐标转换精度影响,计算结果表明,在正则矩阵R相同情况下,不同平滑因子确定方法得到的坐标转换精度有所不同,但均优于Bursa模型转换精度。 相似文献
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提出了一种利用DOM和Li DAR点云数据的参数化建模方法,利用DOM分析地物的模型特征,通过Li DAR点云数据获取地物特征点坐标,采用特定的三角网连接方法构建出地物的三维模型,最后对模型进行贴图显示。这里所构建地物模型的方法不仅快速高效,而且自动化程度高,能够满足铁路三维GIS展示的要求;同时,由于是通过点云数据构建模型,在后期导入三维地形过程中能够大量减少安放地物模型工作。 相似文献
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广义非线性动态最小二乘问题的一个直接解算方法 总被引：4，自引：3，他引：1
构建“数字地球”、“数字国家”等数字化科学工程的基础是数据[1 ] ,其数据具有多源、多维、多种类型、多种时态、多种精度并具有非线性特征等特点[2 ] ,首先要进行数据处理并应采用全新的广义非线性动态最小二乘法[3] [4] ,数据处理方法的核心是广义非线性动态最小二乘问题参数估计的函数模型及其解算方法 ,迄今国内外对这方面的研究尚不多。本文在作者前期研究、提出的广义非线性动态最小二乘函数模型参数估计迭代法求解[5] 的基础上 ,进一步研究、提出了一种广义非线性动态最小二乘模型参数估计的直接解算方法 ,将问题分离 ,把待求参数减半 ,直接求解。从而大大降低求解问题的维数 ,大大减少计算难度和计算工作量 ,这是国内外首次研究提出的一种比迭代法更快速、更有效、更科学的解算方法。为多源、多类、多时态数据处理开辟了一新途径 ,也大大扩大了广义非线性动态最小二乘法的应用面 相似文献
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The determination of global positioning system (GPS) heights with submillimeter accuracy needs proper correction of tropospheric delay. In this letter, the modeling of zenith hydrostatic delay (ZHD) was addressed, considering that wet delay must be treated separately. ZHD is traditionally estimated from Saastamoinen's formula using a mean-gravity model and surface pressure observations. The uncertainty in ZHD associated with the mean-gravity model is about 0.3 mm. An improved parametric model is derived here, which yields an uncertainty in the ZHD less than 0.1 mm when the surface altitude lies in the range of 0-9 km. A second parametric model is derived for higher altitudes (such as above radiosonde observations or atmospheric models). Both parametric models depend on latitude, height, and time variables. This dependence is due to the link between the mean gravity and temperature profiles between the surface and ~80-km altitude. The uncertainty in the parametric models due to short-term temporal variability of the temperature profiles is shown to produce an uncertainty in ZHD smaller than 0.1 mm 相似文献
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Nicholas J. Tate Chris Brunsdon Martin Charlton A. Stewart Fotheringham Claire H. Jarvis 《Journal of Geographical Systems》2005,7(3-4):273-290
This paper reports on the smoothing/filtering analysis of a digital surface model (DSM) derived from LiDAR altimetry for part of the River Coquet, Northumberland, UK using loess regression and the 2D discrete wavelet transform (DWT) implemented in the S-PLUS and R statistical packages. The chosen method of analysis employs a simple method to generate ‘noise’ which is then added to a smooth sample of LiDAR data; loess regression and wavelet methods are then used to smooth/filter this data and compare with the original ‘smooth’ sample in terms of RMSE. Various combinations of functions and parameters were chosen for both methods. Although wavelet analysis was effective in filtering the noise from the data, loess regression employing a quadratic parametric function produced the lowest RMSE and was the most effective. 相似文献
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Multicomponent Image Segmentation Using a Genetic Algorithm and Artificial Neural Network 总被引：1，自引：0，他引：1
Image segmentation is an essential process for image analysis. Several methods were developed to segment multicomponent images, and the success of these methods depends on several factors including (1) the characteristics of the acquired image and (2) the percentage of imperfections in the process of image acquisition. The majority of these methods require a priori knowledge, which is difficult to obtain. Furthermore, they assume the existence of models that can estimate its parameters and fit to the given data. However, such a parametric approach is not robust, and its performance is severely affected by the correctness of the utilized parametric model. In this letter, a new multicomponent image segmentation method is developed using a nonparametric unsupervised artificial neural network called Kohonen's self-organizing map (SOM) and hybrid genetic algorithm (HGA). SOM is used to detect the main features that are present in the image; then, HGA is used to cluster the image into homogeneous regions without any a priori knowledge. Experiments that are performed on different satellite images confirm the efficiency and robustness of the SOM-HGA method compared to the Iterative Self-Organizing DATA analysis technique (ISODATA). 相似文献
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森林地上生物量遥感反演方法综述 总被引：9，自引：0，他引：9
森林地上生物量反演对理解和监测生态系统及评估人类生产生活的影响有着重要作用,日益发展的遥感技术使全球及大区域的生物量估算成为可能。近年来,不同的遥感技术和反演方法被广泛用于估算森林生物量。本文首先总结了现有的全球及区域生物量产品及其不确定性,然后综述了3类方法在森林地上生物量遥感反演中的应用,即基于单源数据的参数化方法、基于多源数据的非参数化方法和基于机理模型的反演方法,阐述了各类反演方法的特点、优势及局限性。最后从机理模型研究、多源遥感数据协同、生物量季节变化研究和遥感数据源不断丰富4个方面对今后的生物量遥感反演研究进行了展望。 相似文献
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DARP, acronym for Drift Analysis of Regression Parameters, originated as a heuristic technique for the investigation of parametric
drift in any arbitrary `expansion space', geographic or otherwise. DARP was intended as an exploratory tool useful to aid
with the formal specification of parametric drift. In this paper, the DARP technique is reformulated in terms of `DARP models',
and the estimation and testing of these models by GLS, FGLS, and ML are discussed. The ML estimation of a spatial DARP model
is demonstrated using empirical data.
Received: 4 March 1998/Accepted: 23 December 1998 相似文献