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为了提高Gass-Seidel(GS)算法的收敛速度,提出了改进的GS算法(MGS),用于解算高精度曲面模型(HASM)(HASM-MGS)。以高斯合成曲面为研究对象,将HASM-MGS与HASM-GS和Matlab提供的函数进行对比,结果表明,达到相同的模拟中误差,HASM-MGS计算时间远小于HASM-GS和Matlab提供的函数;HASM-MGS计算时间与模拟区域的网格数呈非常好的线性关系,时间复杂度比传统的方法降低两个数量级。 相似文献
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针对现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法难以准确分离复杂地形中地面点与地物点问题,提出了一种基于点的多尺度形态学重建滤波方法 PMMF (Point-based Multi-scale Morphological reconstruction Filter)。在初始尺度层次下,PMMF通过构建一种基于点的形态学重建对原始点云滤波,即先在掩膜点云约束下借助k邻域结构元素和高程缓冲区反复膨胀标记点云,获取潜在地面点;然后通过自适应坡度方法剔除潜在地面点中的非地面点,其中,坡度阈值随地形复杂度自适应变化。在上层滤波结果基础上,PMMF通过提升种子点选择的网格尺度重复上层滤波过程,直至结果收敛。以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)发布的15组基准数据为研究对象,将PMMF滤波结果与近5年(2016年—2020年)提出的15种滤波算法比较表明,PMMF有8组数据滤波效果占优,15组数据平均总误差和Kappa系数分别为2.71%和91.08%。使用4种不同地形特征的高密度机载LiDAR点云数据进一步验证PMMF的滤波效果,并将计算结果与简单形态学滤波(SMRF)、布料模拟滤波(CSF)、渐进加密三角网滤波(PTD)和多分辨率层次滤波(MHF)比较。结果表明,PMMF滤波性能最优,平均总误差为3.24%,较其他4种滤波方法分别减小了12.0%、59.1%、70.1%和53.2%。 相似文献
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SRTM3和ASTER GDEM V2数据具有较高的空间分辨率和广泛的覆盖范围,对于地学研究具有重要意义;但在不同地形复杂度和地面覆盖物区域,两类数据的误差分布并不均匀。SRTM3和ASTER GDEM V2数据自公布以来,其精度修正一直是研究热点。然而大范围区域精度验证缺乏有效手段,传统方法可靠性差且数据获取成本较高。自ICESat-1数据公开以来,它们已成为SRTM3和ASTER GDEM V2精度评定的主要检核点。为此,本文以山东省为研究区域,借助ICESat-1评估了SRTM3和ASTER GDEM V2的高程精度,并根据插值误差曲面对两种DEM进行了修正。分析表明,原始SRTM和ASTER高程中误差分别为5.57 m和7.20 m,均高于标称精度;随着坡度的增大,高程精度呈降低的趋势。通过分析土地覆盖类型与误差分布关系表明:农田、灌丛土地类型精度较高;森林、湿地精度较低。分别采用反距离加权、普通克里金、地形转栅格和自然邻域插值方法构建误差曲面。结果表明:不同的插值方法构建的误差曲面的特征和精度也不同。其中,反距离加权修正的效果最佳,其次是地形转栅格和自然邻域,而普通克里金修正的效果最差。 相似文献
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基于条件模拟的DEM误差曲面实现研究 总被引：2，自引：1，他引：1
为了克服DEM全局误差指标描述DEM精度的缺陷,基于条件模拟(CS)实现了DEM误差曲面的构建。构建了甘肃省董志塬某测区DEM误差曲面,并与普通Kriging(OK)插值结果进行了比较。结果表明,OK具有明显的平滑效应,而CS能准确反映DEM误差的空间波动性。DEM误差对坡度精度的影响分析表明,相比地形复杂的区域,DEM误差严重影响平坦区域的坡度精度;对测区水土流失等级划分结果的分析表明,约有70.2%的网格点的等级划分受DEM误差的影响。 相似文献
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机载激光雷达(LiDAR)点云滤波是点云数据处理的关键步骤,决定着后续派生品应用的精细程度。针对复杂场景区各种地物的交错性和多态性、地形的突变(断裂)性、相邻地物和地面点高程的相似性等导致的难以区分地物点和地面点瓶颈,本文提出了一种基于多特征聚类的点云层次滤波方法。本文方法首先耦合点云几何和物理信息进行多特征点云聚类,然后发展一种顾及地形断裂的地面点簇识别方法捕捉各类地面点,最后利用捕捉到的地面点构建初始地面参考面,并借助多尺度层次点云滤波方法进一步查找原始点云中的地面点。以4组地形复杂且建筑物和植被混杂区点云数据为试验数据,将本文方法与6种代表性滤波算法对比表明,本文方法的平均总误差最小、滤波性能最优、稳定性最高。 相似文献
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中国降水未来情景的降尺度模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
基于长时间序列(1964～2007年)的全国降水观测数据, 结合经纬度数据以及DEM、 坡向、坡度等系列地形特征数据, 利用空间统计方法, 在构建年平均降水降尺度模型的基础 上, 运用高精度曲面建模(HASM)方法对经过降尺度分析的HadCM3的A1Fi、A2a和B2a 三种情景T1～T4时段的全国未来平均降水进行高精度曲面模拟。模拟结果显示, 在T1～T4 时段内, A1Fi、A2a和B2a三种情景的全国平均降水均呈持续增加趋势。其中, 平均降水在 A1Fi情景中增加速度最快, B2a情景中增加速度最慢;A1Fi和A2a两种情景的平均降水均呈 加速增加趋势, 而B2a情景的平均降水则呈减速增加趋势。模拟结果表明, 本文构建的降尺 度模拟方法可以有效地实现IPCC GCM 的低分辨率的降水情景数据降尺度转换成高分辨率的 降水数据。 相似文献
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为了降低误差母体分布的非正态性和较少采样数对DEM误差方差置信区间估计精度的影响,发展了改进的非参数估计法（M-NPM）。以机载激光扫描仪获取的6个不同区域的DEM数据为研究对象,基于交叉验证法分别获取了三组近似正态分布和三组非正态分布的DEM误差数据,并将其作为试验母体。从母体中随机采样,基于M-NPM获取方差置信度为95%的置信区间,借助母体进行精度验证,并与NPM结果比较。结果分析表明,当采样数小于40时,两种方法的模拟结果精度均受误差母体分布的影响,但M-NPM受影响的程度小于NPM;相比误差母体正态分布,当误差母体非正态分布时,M-NPM的估计精度明显优于NPM;无论误差母体服从何种分布,采样总量为多少,M-NPM的精度始终高于NPM,但M-NPM较高的精度是以较宽的置信区间为代价的。 相似文献