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901.
基于数学形态学算法的机载LiDAR点云数据快速滤波   总被引:5,自引:1,他引:4  
机载LiDAR点云数据滤波是LiDAR数据处理领域研究的重点和难点之一.针对LiDAR点云数据量大的特点,以规则格网组织数据,按离散点或格网移动结构窗口,提出基于数学肜念学算法的LiDAR点云数据快速滤波方法,并详细介绍滤波的方法和流程.试验结果表明,该算法计算速度快,滤波效果好.最后选取两组小同区域的点云数据进行实验,并给出滤波前后的数字表面模型和局部断面图.  相似文献   
902.
遥感时间序列数据滤波重建算法发展综述   总被引:20,自引:3,他引:17  
李儒  张霞  刘波  张兵 《遥感学报》2009,13(2):335-341
遥感时间序列数据(MODIS,NOAA/AVHRR,SPOT/VEGETATION等)在植被生长监测、物候信息提取、土地利用类型监测等诸多领域得到了广泛应用,是生产研究的重要数据源之一.由于传感器、云层大气等影响,遥感时间序列数据存在着严重的噪声,应用前必须进行序列滤波重建工作.综述现有各类滤波重建方法,对研究中广为采用的3类主要方法(基于最小二乘的非对称高斯函数拟合、SavitZky-Golay滤波、基于离散傅里叶的系列分析方法)集中阐述其理论基础、应用步骤和优缺点.总结当前遥感时间序列滤波重建方法需要进一步改进之处.  相似文献   
903.
InSAR干涉图最优化方向融合滤波   总被引:1,自引:0,他引:1  
尹宏杰  李志伟  丁晓利  蒋弥  孙倩  王平 《遥感学报》2009,13(6):1099-1113
在分析干涉条纹图噪声特征的基础上, 提出了一种能有效保持干涉图条纹的边缘和细节信息的InSAR干涉图滤波算法——基于最优化融合的自适应方向平滑算法。该算法首先对8个线性方向窗口进行统计分析, 然后根据干涉图的相干性选择合适的线性方向窗口, 按照最优化融合的方法, 以方差倒数为权重对各个方向窗口的均值进行加权平均。模拟和真实干涉图数据的实验结果表明新方法不仅能有效的抑制干涉图噪声, 而且能较好的保持干涉图的细节和边缘信息, 具有很好的信息保持能力。  相似文献   
904.
基于à trous小波分解的SAR图像噪声滤除方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
合成孔径雷达(SAR)以其特有的全天时、全天候成像能力,在对地观测领域中发挥着重要的作用。由于雷达回波的相干性,SAR图像上存在着斑点噪声,为消除这种噪声,提出了一种基于à trous小波算法的组合滤波方法,该方法首先将SAR图像分解至静态小波域,然后对噪声的小波系数进行基于中值的平滑处理,最后对低频信号进行均值滤波。将此算法应用于新疆库车县的一幅RADARSAT图像进行斑点噪声滤波,并与另外3种典型的SAR图像滤波算法进行比较,结果表明,该方法不仅可以有效地去除斑点噪声,并且可以保持SAR图像的精细纹理结构。  相似文献   
905.
一种Kalman滤波系统误差及其协方差矩阵的半参数估计方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出用半参数估计理论来解决系统误差对Kalman滤波解的影响问题。即用半参数模型中的非参数分量表达观测模型和动力学模型中未知的系统误差,在移动的窗口内,基于观测残差和状态向量预测残差拟合模型系统误差,进而修正相应的观测向量和状态预测向量的协方差矩阵,以消除系统误差对滤波的影响。同时这种方法还有明显的优点,就是在滤波过程中不需要对系统误差做任何假设。文中推导了基于正则核估计来解算导航系统半参数模型的相应公式,并根据一个模拟的算例,证明了算法的有效性。  相似文献   
906.
两种滤波方法在SINS/GPS组合导航中的分析比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文针对SINS/GPS组合导航系统中卡尔曼滤波发散的情况:介绍并分析了自适应滤波和H∞滤波算法原理,并进行仿真计算,验证了这两种滤波用于SINS/GPS组合导航系统的可行性和有效性,对实际应用中组合导航系统滤波器的设计具有一定的指导意义。  相似文献   
907.
一种基于平面拟合的LIDAR点云滤波方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
LIDAR点云滤波是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。根据在较小区域内可以近似认为地面为一平面,本文提出了一种应用平面拟合的方法,首先在一个局部区域内拟合出一个近似平面,通过判断LIDAR点是否属于该平面来获取平面点,并通过分类处理从平面点中得到地面点,最后用得到的地面点内插出DEM。滤波前,需要剔除高程异常点,本文应用了高程差约束算法抑制高程异常点,从而较好地保持了原始数据的局部细节信息。  相似文献   
908.
针对受外界随机干扰影响的光纤陀螺信号进行分析并作了相应处理。分别比较了小波变换和建立在AR模型基础上的Kalman滤波两种滤波方法,并用实测数据进行验证。结果表明,相对于小波变换,建立在AR模型基础上的Kalman滤波不仅能够削弱有色噪声的影响,还能够部分削弱高频噪声的影响,滤波效果较好;将小波变换和Kalman滤波两种方法的优点结合起来,可以获得更好的滤波效果,有效地削弱了信号中各种干扰噪声的影响。  相似文献   
909.
针对经典Kalman滤波无法直接处理有色噪声的问题,采用多项式长除法将有色观测噪声模型展开成无穷级数,截断取其有限项获得有色噪声的先验信息;然后利用粒子滤波能够处理非高斯噪声的特点对有色观测噪声进行处理。通过一个GPS定位算例,将此新方法与观测扩增方法进行了分析和比较。结果证明,利用该方法能有效地控制有色观测噪声的影响。  相似文献   
910.
针对低轨卫星LEO星载GPS实时定轨中存在的问题,提出了以单点定位结果为观测值,采用自适应卡尔曼滤波(AKF)方法进行动力平滑来实现LEO星载GPS实时动力法定轨。采用2004-03-29~31日的GRACE-A卫星实测数据进行了实时定轨计算,并分析了自适应因子、噪声补偿方差、GPS信号中断对自适应定轨的影响。通过计算分析发现,采用AKF进行LEO星载GPS实时定轨可有效解决采用EKF噪声补偿方差难以确定的难题。同时还发现,采用AKF进行LEO星载GPS实时定轨具有较强的稳定性。  相似文献   
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