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81.
森林植被碳储量的空间分布格局及其动态变化是陆地生态系统碳收支核算的基础。作为森林地上生物量的重要指示因子,森林高度的精确估算是提高森林植被碳储量估算精度的关键。现有研究已证明,由专业星载摄影测量系统获取的立体观测数据可用于森林高度提取,但光学遥感数据最大的问题是受云雨等天气因素的影响严重。区域森林地上生物量产品的生产需要充分挖掘潜在数据源。国产高分二号卫星(GF-2)虽然不是为获取立体观测数据而设计的专业星载摄影测量系统,但其获取的图像空间分辨率可达0.8 m,且具备±35°的的侧摆能力,在重复观测区域可构成异轨立体观测。本文以分别获取于2015年6月20日和2016年7月19的GF-2数据作为立体像对,其标称轨道侧摆角分别为0.00118°和20.4984°,以激光雷达数据获取的林下地形(DEM)和森林高度(CHM)为参考,对利用GF-2立体观测数据进行森林高度提取进行了研究。通过对立体处理得到的摄影测量点云的栅格化得到DSM,以激光雷达数据提供的DEM作为林下地形,得到了GF-2的CHM。结果表明GF-2提取的CHM与激光雷达CHM空间分布格局较为一致,两者之间存在明显的相关性,像素对像素的线性相关性(R2)达到0.51,均方根误差(RMSE)为3.6 m。研究结果表明,在林下地形已知的情况下,GF-2立体观测数据可用于森林高度估算。 相似文献
82.
83.
在用EKF算法消除微弱GPS卫星信号中的噪声,并估计出多径幅度与码相位时延的码跟踪环中,由于各种误差的存在,从而降低了环路的跟踪性能。针对这一问题,该文在EKF算法的基础上提出了一种LSEKF算法,该LSEKF算法用最小二乘估计的原理对EKF算法所用的采样观测点进行修正,构造出一组无偏、均方误差和最小与空间分布确定的新型采样观测点,用来进行后续的滤波估计。仿真结果表明,相比EKF算法,LSEKF算法拥有更高的伪码跟踪精度,而且收敛速度更快,跟踪门限也更低。 相似文献
84.
85.
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
86.
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
87.
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
88.
《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
89.
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
90.
结合机载LiDAR数据,提出了一种改进的GLAS光斑点冠层高度地形校正模型,以校正后的GLAS光斑点作为输入样本,结合MODIS遥感影像,利用支持向量回归(SVR)的方法对研究区森林冠层高度进行分生态区估测,并利用野外调查数据和机载LiDAR冠层高度结果对估测结果进行验证。结果显示:研究区的坡度等级直接影响GLAS光斑点森林冠层高度估测精度,改进的地形校正模型可以较好的减小坡度对GLAS光斑点森林冠层高度估测的影响,模型精度RMSE稳定在3.25~3.48 m;不同生态分区的SVR模型估测精度较为稳定,其RMSE=6.41~7.56 m;与算数平均高相比,样地的Lorey's高与制图结果拟合最好,不同生态分区平均估测精度为80.3%。机载LiDAR冠层高度结果的验证平均精度为79.5%,和Lorey's高验证结果呈现较好的一致性。 相似文献