基于独立分量分析的南极半岛GNSS网区域滤波   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

李斐  李文浩  张胜凯  雷锦韬  张卿川  袁乐先 《地球物理学报》2019,62(9):3279-3295

高精度GNSS速度场是研究地壳垂向运动及板块运动的基础,能够为冰川均衡调整（Glacial Isostatic Adjustment,GIA）的建模提供外部检核和新的约束.共性误差（Common Mode Error,CME）是区域连续GNSS时间序列中存在的一种与时空相关的主要误差源,通过空间滤波可有效的降低共性误差的影响,提高坐标时间序列的精度.目前广泛采用的主分量分析法（Principal Component Analysis,PCA）,基于二阶统计量（方差和协方差）进行处理,没有充分利用CME高阶统计信息.而独立分量分析ICA （Independent Component Analysis）,引入高阶统计量,能够分离出统计独立的非高斯信号.以南极半岛地区的15个GNSS站点为例,由于某些站点存在强烈的局部效应,因此引入了因子分析法首先对异常站进行剔除,然后对比分析了PCA和ICA方法在南极半岛地区区域滤波结果.结果显示,ICA的滤波效果要优于PCA,ICA滤波前后E、N、U三个方向RMS平均降低44.69%、26.94%、34.87%,不确定度分别降低37.43%,44.58%,55.86%,有效的降低了GNSS残差序列的发散性和速度的不确定度.  相似文献   

结合PCA、多尺度分割及SVM的ASTER遥感蚀变信息提取     

唐淑兰  曹建农  王凯 《遥感学报》2021,25(2):653-664

为了利用遥感影像进行更加精确的找矿预测,本文选择新疆东天山尾亚地区ASTER数据进行矿化蚀变信息提取方法研究。为了提高信息提取精度,本文提出了结合主成分分析(PCA)、多尺度分割和支持向量机(SVM)的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先,分析ASTER数据的特征,选取各矿化蚀变信息的特征波段,对组合波段进行主成分分析,获得主分量图像;然后,对各主分量图像进行多尺度分割,并获得分割之后的均值图像;接着,提取训练样本,利用SVM对训练样本进行训练,采用试验方法求得最优核参数和松弛变量,构造最优SVM模型;最后,运用最优SVM模型完成矿化蚀变信息的提取。进行主成分分析时,铁染蚀变信息选择Band1、2、3、4组合,Al-OH基团蚀变信息选择Band 1、4、6、7组合,OH和CO32-基团蚀变信息采用Band 1、2、8、9组合。在运行SVM时采用了序列最小优化算法(SMO)进行求解,速度提高了12%。实验结果表明,与波段比值法、主成分分析法及基于光谱角和SVM的方法等3种方法相比,本文方法提取铁染蚀变信息、Al-OH基团蚀变信息及OH和CO32-基团蚀变信息的总体精度可达到87.98%、 90.01%及88.93%,Kappa系数分别为0.8011、0.8134及0.8023,与成矿区带、已知矿点和已有不同地质背景成矿特征相关性较好。  相似文献   

基于SL-ICA算法的SAR图像混合像元分解   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

曹恒智  余先川  张立保 《遥感学报》2009,13(2):217-223

为解决合成孔径雷达(SAR)图像存在大量混合像元的问题,针对传统ICA不能有效解决混合像元分解这一缺陷,提出一种新的独立成分分析算法--有监督学习ICA算法(SL-ICA).其目标函数是在原ICA负熵目标函数基础上增加监督学习的约束条件项,进而在同一目标函数内实现负熵和约束条件的统一,在最大化负熵的同时也最小化了约束条件的误差,此外,采用一种新的双梯度下降法优化迭代,提高计算速度.并以人工模拟SAR图像和北京地区ENVISAT-ASAR作为数据源进行实验,实验结果明显优于主成分分析方法(PCA)的分解结果.  相似文献