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61.
在测量平差中,最小二乘估计准则进行平差对观测误差不服从正态分布,若粗差引入到参数估值中,得不到最优无偏估值,甚至成果也受到影响。因此在部分观测值具有粗差的情况下,采用稳健估法可获得可靠的平差结果;它是一种优于最小二乘估计的方法,并成功运用到丰都河北大桥变形监测平差处理中。 相似文献
62.
在球面拟合中,系数矩阵中含有球面点坐标,所以同样存在误差,故采用总体最小二乘拟合球面更合理。但系数矩阵不同位置有相同元素,从理论上讲,这些相同元素应该有相同的改正数,并且系数矩阵与观测向量相关。为了解决上述问题,本文提出了球面拟合的相关PEIV模型总体最小二乘法,该方法可以很好地克服上述问题。通过算例分析发现,本文方法解算的参数估值更为可靠,验证了本文方法的可行性、有效性。 相似文献
63.
针对空间平面拟合中系数矩阵含有部分误差的特点,根据Partial EIV模型提取系数矩阵随机元素的思想,将空间平面拟合模型系数矩阵中观测元素作为随机元素提取组成新的未知向量。采用Partial EIV模型线性化的新解法求解拟合参数,简化了计算过程,且保证了系数矩阵相同元素的改正数一致,较EIV模型的总体最小二乘法,理论模型更加严谨。通过算例说明了,本文方法可以用于拟合空间平面,且精度有一定优势。 相似文献
64.
《测绘科学技术学报》2018,(5)
基于不同时期DEM数据检测地表变形是进行滑坡、泥石流等地质灾害检测的有效手段,DEM匹配是关键,两个变形地表的模型曲面特征对应关系确立是难点。针对高山地区DEM匹配问题,提出了一种新颖且稳健的基于等高线和最小二乘曲面匹配相结合的方法。该方法首先利用等高线的形状检测地形没有变化的山顶区域,提取位置不变的山头点作为控制点,能够提供足够好的转换参数初始值;其次采用最小二乘曲面匹配技术实现最优匹配。试验结果表明所提方法不受DEM粗差、数据异常以及地形变形的影响,具有很强的抗噪特性,可以在复杂地形条件下检测出稳定不变的控制点,取得较好地配准效果,最终在高程差异图上检测出明显的滑坡区域。 相似文献
65.
针对传统数字摄影测量中,使用双片前方交会方法量测地面物点的坐标,因同名光线交会角大小限制而不利于提高测点坐标的精度问题,该文提出了基于无人机高重叠度航摄影像的多片前方交会测图方法。使用该方法进行地物坐标量测时,不受交会角大小的限制,同时引入最小二乘原理,可获得高精度的物点坐标。利用某长江大桥桥址带状测区无人机航摄影像数据,进行双片前方交会、三片前方交会及四片前方交会测图精度的对比分析。结果显示,基于无人机高重叠度影像的多片前方交会测图技术能有效提高无人机航测大比例尺地形图的精度。 相似文献
66.
基于最小二乘配置法向下延拓航空重力的过程中,由于协方差矩阵严重病态,影响延拓结果的稳定性和精度。针对这一问题,提出了航空重力向下延拓的最小二乘配置Tikhonov正则化法。基于全球协方差函数模型建立航空重力数据与地面重力数据的协方差关系,引入基于广义交叉验证法,选择正则化参数的Tikhonov正则化法改善协方差矩阵的病态性,抑制观测噪声对延拓结果的放大影响。基于EGM2008重力场模型,设计了山区、丘陵和海域3种不同地形区域的航空重力数据向下延拓的仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
67.
大地测量中常存在一些先验不等式约束信息,充分利用它们可以保证参数解的唯一性和稳定性。然而,现有的不等式约束平差算法主要是基于优化理论,算法通常比较复杂,需要选取有效约束或建立罚函数。在最小二乘平差准则基础上,把不等式约束看成是一个可行域,借助Fisher函数在可行域中快速搜索使误差平方和达到最小的最优解,推导出了可行解为最优解的充分必要条件。建立了基于Wolfe-Powell算法的非精确快速搜索算法,从而减小了搜索算法的计算量,得到了一种新的不等式约束平差计算方法。该算法的平差准则与最小二乘平差准则一致,不需要矩阵求逆运算,可适用于维数较大的平差问题解算。 相似文献
68.
针对点云精配准中最小二乘3D算法的先验权值无法自动确定的问题,提出了一种自适应阈值定权的最小二乘3D匹配算法。以待匹配点云与目标点云中对应同名点间欧式距离作为约束条件,通过自适应阈值的方式,对同名点先验权重系数进行约束,提高了先验权重系数的有效性。通过实验证明,自适应阈值约束算法提高了最小二乘3D算法的精度和收敛速度,且优于主流的迭代最邻近点算法。 相似文献
69.
UHD185成像光谱仪可分析茶叶中叶绿素的含量,从而快速、无损地鉴定茶树的健康状况和茶叶的品质。以华中农业大学茶园为研究区,通过无人机搭载UHD185成像光谱仪进行光谱测量和叶绿素含量测定,利用偏最小二乘法回归(PLSR)、向前逐步回归结合PLSR和支持向量机(SVM)非线性回归方法建立光谱数据和叶绿素含量的反演模型。结果表明,利用PLSR建立的回归模型得到的叶绿素预测值和实测值的相关系数为0.65;利用向前逐步回归结合PLSR建立的回归模型得到的叶绿素预测值和实测值的相关系数达到0.78;SVM非线性回归建模的相关性较高,预测值和实测值的相关系数为0.88。因此,可利用向前逐步回归结合PLSR和SVM非线性回归作为茶叶叶绿素含量的反演模型。 相似文献
70.
针对Aqua和Terra MODIS AOD数据利用线性回归算法拟合结果不够精确的问题,本文提出了二次多项式回归算法对其进行拟合,二次多项式是指这个多项式的项数超过1,且最高次方数为2。采用二次多项式回归和线性回归算法分别对2015年随机选择的一天和4-6月的AOD数据进行拟合,并将两种方法拟合的结果进行对比分析。研究结果显示,针对同一组Aqua和Terra MODIS AOD数据的拟合,二次多项式回归方法拟合得到的RMSE、MAE、R值比线性回归拟合方法得到的值精度都要高很多,说明二次多项式回归拟合方法在Aqua和Terra MODIS AOD数据的拟合方面优于线性回归方法的拟合,证明了二次多项式回归拟合方法适用于此方面的研究,而且能够提升Aqua和Terra MODIS AOD数据拟合结果的精度。 相似文献