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相似文献
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1.
在调兵山地区,选择61个已知点作为起算数据,采用移动三角面法和双二次多项式曲面内插法建立该地区的DEM模型。经实验分析发现,移动三角面法建立的DEM内插中误差值要高于双二次多项式曲面内插中误差值,尤其在地势变化比较大的区城内插精度比较高,适合地形起伏变化较大区域的高程内插。双二次多项式曲面法建立的DEM在地势变化比较平缓的地区内插精度要高于移动三角面法,适合地形起伏较小地区的高程内插。  相似文献   

2.
作为高效内插技术,DEM曲面内插迅速崛起于测绘科学领域,如何高精度、高效率地内插成为当前研究的热点。本次研究选取辽宁省调兵山实验区域为研究对象,利用多项式曲面内插法结合BP神经网络算法进行实验,主要研究各方法之间的精度和BP神经网络对其优化的效果。研究结果表明:1)实验区域内使用单种内插方法内插时,双三次多项式内插法的内插精度最佳,双四次最差;2)BP神经网络能较好地优化双多次多项式曲面内插精度;3)BP双三次多项式曲面内插法是一种适合调兵山地区的内插方法。  相似文献   

3.
针对传统曲面移动拟合法中定权方式仅以采样点与待插点的距离作为权重,而忽略采样点方向性和分布对DEM插值精度的影响问题,将Shepard加权模型引入曲面移动拟合法中进行分区定权,并在此基础上对采样点的方向性和分布进行约束,提出改进的曲面移动拟合插值方法。以湖南城市学院玉壶山作为研究对象,利用线性内插法、自然邻点插值法、曲面移动拟合法和本文方法对采样点数据进行插值生成DEM,并采用数值精度指标、等值线、坡度和坡向值以及剖面值对不同算法插值结果进行分析和评价。实验结果表明,在地貌类型为丘陵和山地的混合地区,本文方法内插出的DEM效果相对较好,DEM具有良好的连续性,能够较好地模拟出研究区的真实地形。  相似文献   

4.
数字高程模型广泛应用于测绘科学各个领域,如何建立模型并高效率地进行内插成为现在研究的热点问题。文中以辽宁省黑山市调兵山地区三维坐标采集数据为基础,使用多项式曲面内插法、加权平均法和组合方法进行内插,对比内插精度,验证加权平均对多项式内插精度的影响,研究组合方法的可行性,找出适合实验区域的内插方法。研究结果表明:在实验区域使用多项式和加权平均内插方法时加权平均方法内插精度最高;加权平均方法能较好地优化多项式内插精度;组合方法中加权双三次多项式内插方法能较好地削弱地势对精度的影响,是一种适合实验区域的方法。  相似文献   

5.
用拉格朗日多项式内插计算GPS卫星位置   总被引:4,自引:0,他引:4  
介绍了用精密星历通过拉格朗日多项式内插计算GPS卫星轨道位置的方法,并利用IGS跟踪站给出精密星历作为实例进行编程计算,给出了拉格朗日内插法得到的卫星位置误差与多项式阶数的关系,结果表明,用拉格朗日多项式内插法得到的卫星位置精度能够满足精密定位的要求。  相似文献   

6.
阐述与GPS/水准高程拟合相关的基本理论及区域似大地水准面精化的原理与方法,并结合区域的具体实例,重点比较二次多项式曲面拟合法、三角剖分双线性内插法、加权平均推估法的精度情况,从中得到结论。实验表明,在没有足够重力数据的支持下,三角剖分双线性内插法获得比较理想的精度,利用该方法精化似大地水准面获得的高程可以代替四等水准。  相似文献   

7.
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   

8.
基于Coons曲面的规则格网DEM表面模型   总被引:7,自引:0,他引:7  
内插是数字高程模型的核心问题。目前的内插模型主要是由离散的格网数据构建的连续曲面,直接以点推面,可能存在较大的地形误差。本文建立的Coons曲面DEM表面模型,首先利用离散的格网数据构造与格网边界相对应的地形剖面曲线的拟合曲线,再基于拟合曲线构建DEM表面模型。实验表明:Coons曲面DEM表面模型是一种高精度的DEM表面模型,其地形模拟误差比直接基于格网数据建立的双线性内插、样条函数内插和移动曲面拟合法的误差都小,实际地形模拟误差与双线性模型相比减少15%-28%,且精度随着构建边界拟合曲线所用格网点的增多而逐渐提高。  相似文献   

9.
文中通过对双线性内插、双二次内插、反距离加权内插以及移动曲面拟合内插这四种DEM内插算法,在平原、台地、丘陵、山地这四种不同的地貌类型区域与原始地形的3维叠置分析,以及不同地貌类型不同DEM内插算法的精度分析,为不同地貌类型选择合理的内插算法。  相似文献   

10.
利用多面函数法、加权平均法、线性内插和双线性多项式内插等方法,建立内插模型计算未知点地面沉降值,并进行精度分析。  相似文献   

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