抗差最小二乘配置在数字化地图几何纠正中的应用讨论

抗差估计具有较好的抗拒异常观测值及粗差的能力,而最小二乘配置又能较好地处理系统误差,本文结合两者的优点,利用抗差最小二乘配置对数字化地图进行几何纠正,其中对协方差函数采用抗差拟合,得到了较好的结果。实验证明在GIS数据处理的扫描数字化地图几何纠正中,抗差最小二乘配置在抗拒异常值和处理系统误差方面优于单纯的最小二乘估计和单纯的最小二乘配置方法。     

基于选权迭代法的抗差整体最小二乘及其应用

在测量数据处理中,观测向量与系数矩阵同时存在偶然误差时,整体最小二乘法能够得到更高精度的参数解,但整体最小二乘法无抗差能力,观测向量中的粗差将对参数求解产生较大影响。为解决上述问题,采用拉格朗日极值法推导了基于选权迭代法的抗差整体最小二乘计算公式,通过三维坐标转换参数求解实例对3种选权迭代法进行分析。结果表明,IGG法在抗差整体最小二乘解法中抗差效果最好。     

抗差估计在测量粗差处理中的应用

在测量数据处理时,经典的最小二乘估计方法对数据的粗差敏感度非常高,抗差效果较差.针对这个问题,学界提出了抗差估计的概念.本文对一种广义极大似然估计方法进行了简单介绍,通过一个算例对最小二乘和抗差估计两种方法所得结果进行了比较.结果证明,比较数据在存在粗差时,以广义极大似然估计为代表的抗差技术具有较明显的优势.     

一种三维激光扫描点云拟合的抗差加权整体最小二乘法

针对三维激光扫描中点云不等精度且易受粗差影响的问题,提出了一种基于入射角定权的抗差加权总体最小二乘的拟合方法。该方法在采用入射角定权的基础上,进行基于标准化残差和中位数的抗差加权整体最小二乘估计,获得待定参数估值,并通过Gauss-Newton迭代算法,推导了模型的迭代计算方法。以平面拟合和球面拟合为例,分别通过仿真数据和实测数据对算法进行验证,结果表明,对于含有粗差的点云,新方法可以获得更为理想的参数估值,其性能优于抗差整体最小二乘和加权整体最小二乘,可以更好地进行三维激光扫描的点云拟合。     

基于中位参数初值的等价权抗差估计方法

等价权抗差估计法保留最小二乘估计处理正常观测值的优良特性,但其抗差性与初值关系极大,若用最小二乘估值作初值,必定会影响其抗差性.中位数法具有很好的抗差特性,但它只用部分观测数据计算参数估值,丢失大量有效信息.基于中位参数的抗差估计方法,在有限样本时,给出其崩溃污染率的估算方法.根据中位参数法和等价权抗差估计法的各自优点...     

基于抗差最小二乘配置的点云内插DEM算法研究

针对传统的点云内插DEM算法存在模型误差和点云粗差等问题,提出利用抗差最小二乘配置方法进行DEM内插。该方法可将内插模型误差当作最小二乘配置中的随机信号来处理,并采用基于抗差M估计的协方差函数拟合方法,对粗差数据进行剔除或降权处理,削弱其对协方差函数拟合精度的影响,从而提高DEM内插精度。最后采用三种实验方案对比分析,实验结果表明:抗差最小二乘配置插值方法具有更高的插值精度。     

变差函数权值估算的移动最小二乘匹配点云粗差剔除

现有密集匹配点云数据已实现了地表3维信息的精细化表达,然而由于误匹配,此类点云往往包含一定数量粗差点并影响后续应用的处理效果。针对此类数据中误匹配所产生粗差点的剔除问题,将变差甬数引入移动最小二乘(MLS)粗差剔除算法。变差函数对MLS拟合区域内点对间的相关性进行估算,以此为依据设置权值对最小二乘的结果进行优化;然后利用MLS局部、分区域地对点云进行曲面拟合;最终根据拟合结果剔除粗差。利用A3数字测图系统生成的城区、山区密集点云数据进行实验,并将处理结果、等权MLS处理结果与人工剔除结果进行对比。实验结果表明该算法可有效对点云中的粗差进行剔除,相较于等权MLS粗差剔除算法,陔算法在城区、山区的误判率分别降低了5.16%和1.31%。     

抗差加权整体最小二乘模型的牛顿-高斯算法

基于加权整体最小二乘的牛顿-高斯迭代算法,提出了一种抗差加权整体最小二乘模型。利用标准化残差构造权因子函数,并采用中位数法获得具有抗差性的单位权中误差估值,能同时实现观测空间和结构空间抗差。为获得标准化残差,利用线性近似的协因数传播律推导了加权整体最小二乘残差协因数阵的表达式,并给出模型的迭代计算方法。试验结果表明:对于加权整体最小二乘的粗差处理问题,本文提出的方法具有良好的抗差性能,参数估值与不含粗差时加权整体最小二乘的结果没有显著的差异,性能优于直接由残差构造的稳健加权整体最小二乘模型。     

数据预处理对最小二乘支持向量机预报钟差的影响

分析在基于最小二乘支持向量机的卫星钟差预报中样本数据预处理的必要性,列举了归一化、标准化和相邻历元一次差3种数据预处理方法。然后结合实例,对比分析不同数据预处理方法对基于最小二乘支持向量机的钟差预报精度的影响,得出不同方法对钟差预报精度的影响不同,其中,基于一次差方法的预报精度最高。最后,将基于一次差方法的最小二乘支持向量机预报模型与常用的二次多项式模型和灰色系统模型进行比较,结果表明,最小二乘支持向量机模型的预报效果明显优于两种常规模型。     

Kriging方法在GPS速度场网格化和应变率场计算中的适用性

从Kriging方法的基本原理出发,推导了Kriging球面应变计算公式,通过在模拟和实际GPS数据中的试算,讨论了该方法在区域GPS速度场网格化和应变率计算中的适用性。结果表明Kriging方法对GPS速度场滤波和网格插值是可行的,交叉检验及残差分析结果亦表明了Kriging方法的有效性。对比Kriging方法与最小二乘配置方法对中国大陆1999~2004期GPS速度场处理结果,发现两种方法的滤波和网格化效果相当;而应变率场结果总体分布相近,但Kriging结果自身一致性不佳,最大剪应变率的高值区是一致的,但量级上差别显著;Kriging应变率计算方法在抗差性和边缘效应处理方面不如最小二乘配置方法。     

GPS码跟踪环自适应多径消除算法

根据多径信号的产生机理,在对GPS接收机中的码跟踪环多径信号模型研究的基础上,提出了采用自适应滤波的来消除GPS多径效应的算法。自适应滤波的方法不需要估计模型的系统参数,而直接通过自适应滤波将多径信号滤除。在有噪声的情况下,自适应滤波的RLS算法是最小二乘意义下的最优估计,仿真的结果表明采用自适应滤波算法可以快速的消除多径的影响,修正鉴相函数的过零点偏差,提高码跟踪环的跟踪精度。由于自适应滤波算法是递推算法,易于软、硬件实现。     

附有条件的参数平差模型的有偏估计

讨论附有条件的参数平差模型参数的有偏估计问题。提出了约束岭估计和约束主成分估计,并证明了它们的优良性质,最后给出了一个算例,验证了所得结果。     

基于等价分析法的稳健估计权函数设计

在观测值中加入粗差，粗差的影响可以通过调整观测值的权加以消除，对含有粗差的观测值利用稳健估计处理后的平差结果应与加粗差前的利用最小二乘原理处理的平差结果一致，依据这样的思想，本文利用间接平差函数模型，借用经典最小二乘原理，推导出了基于等价分析方法的稳健估计的等价权函数。     

利用遥感数据更新GIS的研究

GIS中地图数据库的变化检测和更新一直为人们所关注，它的重要性来源于空间信息系统的多时相分析、动态监测以及保证地学空间数据的现势性要求。在本文中首先讨论了彩色扫描地图数据接颜色信息进行自动分层，在此基础上用RLS（Run-lengthSmearing）变换对黑色要素层进行了进一步的识别与提取，然后运用图像理解和已提取出的GIS中数字地图的先验知识，提出了一种利用现势性较好的航空像片自动发现数字地图中居民地变化的方法，进而更新GIS。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于抗差最小二乘估计的载体速度计算方法

针对相位率值的特点,引入抗差最小二乘估计进行速度计算,根据IGGⅢ方案选取合适的等价权因子来降低存在小周跳影响的观测值对结果的贡献,利用航空飞行实验的数据进行了计算分析,结果表明经过抗差后的速度仍可保持在mm/s的量级。     

基于ICEEMDAN的多滤波算法在超高层动态变形监测中的应用

针对监测数据中存在多路径误差和随机噪声的问题,本文提出了一种基于改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解(ICEEMDAN)、小波包分解(WP),以及递归最小二乘算法(RLS)的联合滤波算法(IWPR)。该算法首先对原始信号进行ICEEMDAN分解,得到一系列本征模态函数(IMF)分量;然后基于标准化模量的累积均值将IMF划分为高频IMF和低频IMF;最后考虑相关系数,利用WP和RLS分别对高频IMF、低频IMF进行去噪,重构两者降噪信号,获得动态位移响应。结果表明:相对于单一算法EMD、CEEMDAN、ICEEMDAN等,IWPR算法能够更有效地消除多路径误差和随机噪声,从而提高超高层GNSS RTK监测数据的精度。     

基于结构特征的地图信息识别与提取

叙述了基于结构特征的地图信息识别与提取的方法 ,讨论了收缩变换、扩张变换、细化、Hough变换、RLS变换和特征点提取等各种特征提取算法。     

基于结构特征的地图上带晕线多边形的识别

在建立GIS的过程中,从现有的各种比例尺的地形图上获取地理信息是必不可少的工作。带晕线多边形是基本比例尺地形图上最主要的地物要素类别之一,文中在地图二值图像的基础上,根据带晕线多边形的结构特征,利用一系列图像变换技术,首次成功地实现了带晕线多边形的自动识别与提取。提出并实现了用于带晕线类多边形影像分割的4方向RLS变换方法,详细讨论了收缩变换、扩张变换、细化、开图形删除和带晕线类多边形的识别等算法。实验表明,利用文中所述方法进行带晕线多边形识别与提取的正确率可达96%左右。     

基于抗差估计的实时单站GPS同震速度获取方法

基于实时单站GPS载波相位历元差分测速模型,引入抗差最小二乘估计,并根据IGGⅢ方案选择合适的等价权因子来削弱小周跳和粗差对结果的影响,并采用一组静态数据和2011年日本"3.11"地震期间MIZU站的高频数据对算法进行测试。结果表明,在含有小周跳和粗差的情况下,抗差最小二乘估计能够明显改善解算速度,可以实时获取测站毫米级的同震速度。     

Downscaling Landsat-8 land surface temperature maps in diverse urban landscapes using multivariate adaptive regression splines and very high resolution auxiliary data

ABSTRACT

We propose a method for spatial downscaling of Landsat 8-derived LST maps from 100(30?m) resolution down to 2–4?m with the use of the Multiple Adaptive Regression Splines (MARS) models coupled with very high resolution auxiliary data derived from hyperspectral aerial imagery and large-scale topographic maps. We applied the method to four Landsat 8 scenes, two collected in summer and two in winter, for three British towns collectively representing a variety of urban form. We used several spectral indices as well as fractional coverage of water and paved surfaces as LST predictors, and applied a novel method for the correction of temporal mismatch between spectral indices derived from aerial and satellite imagery captured at different dates, allowing for the application of the downscaling method for multiple dates without the need for repeating the aerial survey. Our results suggest that the method performed well for the summer dates, achieving RMSE of 1.40–1.83?K prior to and 0.76–1.21?K after correction for residuals. We conclude that the MARS models, by addressing the non-linear relationship of LST at coarse and fine spatial resolutions, can be successfully applied to produce high resolution LST maps suitable for studies of urban thermal environment at local scales.