基于杨赤中插值法的DEM的可视化

数字高程模型(DEM)能有效描述地形结构,可视化技术是当今表达和分析复杂数据的有力工具。应用杨赤中插值法,将地形碎部点高程观测值看作一种包含规律性变化和随机性变化的复合变量,求其二项系数加权游动平均,建立估值数学模型,划分格网,求得各格网点高程估值。并阐述利用网格法来实现、分析和显示DEM数据的可视化原理和实例。     

基于机载LiDAR数据的城市建筑物高度分级方法研究

传统的基于不规则的三角网和形态学点云滤波处理方法提取的DEM,由于在滤波过程中没有顾及不同区域地形起伏度差异,使得滤波过程中产生大量粗差,导致DEM 与实际地形偏差太大.准确提取建筑物轮廓和高程的前提是要提取高精度的DEM,因此必须在DSM转化为DEM的过程中改进DEM提取方法.本文针对地形起伏度不大的城市区域,采取格网值替换、设置高程和面积阈值进行过滤处理的方法提取建筑物轮廓及高程值,验证表明该提取方法的精度优于传统滤波方法.     

机载LiDAR点云自适应滤波算法

针对传统移动曲面拟合滤波算法难以使用单一且具有自适应性阈值滤波的问题,提出一种改进自适应阈值滤波算法.首先将点云格网化,利用混合最小二乘曲面拟合对多级移动曲面滤波算法进行部分优化;其次利用离散点云数据分布特征计算一级滤波阈值;最后计算格网中最大真实高程值与最小真实高程值之差,利用曲率极限点为该值设定一个自适应系数,对滤波阈值算法进行自适应改进后二级滤波.实验采用国际摄影测量和遥感学会(ISPRS)公布的激光雷达数据集验证算法,结果表明,该算法滤波总误差平均值达到6.26％,连续地形滤波总误差达到4％以下,可以较精确地区分地面点与地物点,精确度较高且适应性较强.     

基于自适应和多尺度数学形态学的点云数据滤波方法

数学形态学滤波是从激光雷达(LIDAR)点云数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法.在分析现有滤波方法的优劣性以及数学形态学滤波方法存在的问题的基础上,提出一种改进的、多尺度的、具有一定自适应性的数学形态学滤波算法.该方法通过构建一个粗糙的地面不规则三角网(TIN)来确定实验区域的地形特征,从而选择恰当的地形坡度参数,用于多尺度数学形态学滤波中高差闻值的计算.将每次迭代前后高差小于阈值的点划分为地面点,同时保留地面点的高程值用于下次的迭代计算.实验结果表明该方法能够有效识别地面点和地物点,并且保留地形的细节信息.     

GPS/INS组合系统中姿态参数估计准确性检验方法探讨

从滤波的关键矩阵——增益阵入手进行分析,发现机动条件下经典组合模型受状态预报模型不准的影响,姿态参数滤波估值及其更新方差阵偏离准确值,指出常用的姿态参数精度衡量指标不合理。提出了利用组合系统输出的载体系中某些方向速度为0的条件对姿态参数估值的准确性进行检验的思想。新的检验方法不需要增加任何额外设备,经济、方便、简单。     

基于杨赤中滤波推估法立体等高线的绘制

应用杨赤中滤波推估法,将地形碎部点高程观测值经插值转换为规则格网DEM数据.在此基础上详细阐述利用VB和MapInfo来实现其立体等高线的绘制过程,并对相关的关键技术进行说明.     

改进的Sage自适应滤波方法

本文首先介绍了 Sage自适应滤波方法 ,分析了基于新息向量、残差向量和状态参数预报值改正向量的协方差自适应估计所存在的问题 ,提出了改进 Sage自适应滤波的新方法。结果表明 ,该方法能有效地控制状态方程异常对动态系统参数估值的影响     

提高GPS定位技术高程测量精度的要素及方法

GPS定位技术已经被广泛地运用并发展成为一个真正的三维测量工具,然而,GPS技术的高程精度仍然是GPS定位技术亟待研究和解决的问题,利用GPS定位技术求得的高程是地面点在WGS-84坐标系中的大地高,而目前我国的实用高程系统采用的是正常高。本文通过对GPS定位技术求得的高程进行分析;对GPS定位技术求得的高程方法进行论述;提出了GPS定位技术求得的高程计算方法;解决了GPS定位技术求得的高程异常值,以实现大地高向我国实用高程的转换问题。     

抗差卡尔曼滤波在GPS动态定位中的应用

基于Kalman滤波的GPS动态定位中,动态观测量及其相应的动态模型可能存在异常,若数据处理不考虑对这些异常的特别处理,则模糊度的估值及其所提供的动态信息将极不可靠.按抗差估计原理,文中构造了状态向量和观测值对模糊度的影响函数,并由此建立了动态GPS定位的抗差Kalman滤波解法.实际计算验证了该方法的实用性和可靠性.     

给定内插高程异常值的精度时对GPS水准网格间距的考虑

在已布设GPS水准网的地区，若需内插其中任意一点的高程异常值时，应该了解该内插值的精度。导出了该内插点高程异常值的精度评定方法，并具体给出在我国C级GPS水准网中，该内插点高程异常推估值精度和该地区的地形和栅格重力异常分辨率的数学关系式和实例。在给定内插点高程异常值精度的局域大地水准面时，按不同地形和栅格重力异常分辨率的密度，根据这些数学关系式，可以设计间距合理的B级或C级GPS水准网。     

混合整体最小二乘曲面拟合在点云滤波中的应用

针对传统点云滤波过程中拟合曲面不连续，参数求解不合理及高差阈值不明确的问题，本文提出一种基于混合整体最小二乘的曲面拟合约束法。利用中心网格加权坡度值构建了多尺度格网，探讨了依据网格邻域选取地面种子点的标准，分析了混合整体最小二乘曲面方程求解和根据滤波结果逐级调整高差阈值的方法和步骤。试验结果表明，该方法提高了复杂区域的点云滤波精度，为构建数字高程模型提供了精确数据。     

分段能量函数优化的复杂场景点云滤波

为了提高复杂场景点云滤波的精度与效率,该文提出一种基于分段能量函数优化的滤波方法。剔除噪声并将点云格网化,设计分段能量函数,利用能量最小化求取每个格网对应的地面高程。若格网内最低点高程与该高程值差距在量化误差范围内,则将该点设为地面种子点。根据种子点构造狄洛尼三角网,取与其距离在阈值范围内的点为地面点。通过多种地形场景下的点云滤波实验验证,滤波的总体误差为3%,低于gLiDAR,且具有参数设置简单、同时兼顾精度与效率的优势。     

多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法

为了提高机载激光雷达点云滤波算法的精度、效率以及自适应性,提出了一种多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法。首先,对点云数据进行预处理即剔除粗差,然后通过格网化分割建立格网索引,利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程,计算真实高程与拟合高程的差值并设置自适应性阈值进行滤波,最后采用多级滤波策略,即逐级改变格网大小并自动设置邻域和阈值,直到滤波结果达到精度要求。使用国际摄影测量与遥感学会（ISPRS）提供的测试数据对算法进行验证,第1、2类误差和总误差平均值分别为7.33%、10.64%、6.34%。将该算法与ISPRS公布的8大经典滤波算法进行比较,结果表明该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性。     

一种多尺度自适应点云坡度滤波算法

点云坡度滤波算法原理简单、易于实现,为进一步提升坡度滤波算法的自适应性,提出了一种多尺度自适应点云坡度滤波算法.首先,在数据预处理的基础上引入虚拟网格对点云数据进行分割;然后,利用距离加权的方式逐次计算网格点的坡度角,结合k均值聚类和正态分布自适应确定滤波阈值;最后,使用多尺度策略逐级缩小网格尺寸实现点云数据的精细滤波...     

基于车载激光点云的数学形态学滤波方法改进

针对车载激光点云数据空洞插值误差大及利用多尺度数学形态学滤波方法耗时高的问题,提出一种改进的数学形态学滤波方法,该方法按照点云空间分布形态格网化,以控制开运算方向。腐蚀运算过程中,根据格网腐蚀前后高程的变化情况,更新格网高程,以达到空洞精确填充及各格网均含地面点的目的。利用5组点云数据进行了实验,结果表明:该方法能有效提取地面点,运算效率明显优于多尺度数学形态学滤波方法,具有一定的实用性。     

The Effect of DEM Raster Resolution on First Order, Second Order and Compound Terrain Derivatives

It is well known that the grid cell size of a raster digital elevation model has significant effects on derived terrain variables such as slope, aspect, plan and profile curvature or the wetness index. In this paper the quality of DEMs derived from the interpolation of photogrammetrically derived elevation points in Alberta, Canada, is tested. DEMs with grid cell sizes ranging from 100 to 5 m were interpolated from 100 m regularly spaced elevation points and numerous surface‐specific point elevations using the ANUDEM interpolation method. In order to identify the grid resolution that matches the information content of the source data, three approaches were applied: density analysis of point elevations, an analysis of cumulative frequency distributions using the Kolmogorov‐Smirnov test and the root mean square slope measure. Results reveal that the optimum grid cell size is between 5 and 20 m, depending on terrain com‐plexity and terrain derivative. Terrain variables based on 100 m regularly sampled elevation points are compared to an independent high‐resolution DEM used as a benchmark. Subsequent correlation analysis reveals that only elevation and local slope have a strong positive relationship while all other terrain derivatives are not represented realistically when derived from a coarse DEM. Calculations of root mean square errors and relative root mean square errors further quantify the quality of terrain derivatives.     

一种由等高线构建DEM的新方法

基于HASM,提出了一种由等高线建立DEM的新方法HASM-OC。HASM—OC方法保证地形曲面的整体光滑性,保证DEM最大程度上忠实于原始等高线数据。实际等高线案例结果表明,HASM—OC方法与基于薄板样条原理的Hutchinson方法的DEM模拟结果及其回放的等高线差相比,前者比后者保留更多的地形特征信息,前者的回放等高线比后者回放等高线更忠实于原始数据。     

基于统计数据选取种子点的LiDAR点云迭代滤波算法

经典的渐进三角网滤波算法在LiDAR点云数据处理中应用十分广泛,但其滤波精度很大程度上取决于种子点选取的正确率。本文针对这一问题,在渐进三角网加密算法基础上提出了一种基于小格网高程、均方差和点密度统计数据选取种子点的迭代滤波算法。实验结果表明,本文的迭代滤波算法可有效避免低点等非地面点对种子点选取的干扰,且滤波结果生成的DEM精度较高,具有一定的实用性。     

不同全球天顶对流层延迟模型时空特征分析

对流层延迟误差与信号频率无关,且具有较强的随机性,是GNSS导航定位中的主要误差源之一。以GGOS Atmosphere发布的格网数据作为真值,从纬度、高程及时间特性3个方面分析了两种全球天顶对流层延迟ZTD(Zenith Total Delay)模型(UNB模型和EGNOS模型)的时空特征,为GNSS导航定位中模型选择的正确性与合理性提供参考依据。分析得出:在纬度方向,ZTD值的RMSE和Bias从南到北呈现递减趋势且逐渐趋于稳定,建议计算ZTD时在南半球通过格网插值,北半球采用UNB模型;在高程方向,ZTD值与高程值呈现出反比关系,EGNOS的残差值较UNB残差值分布更加均匀且规律性较强,可利用高程值进行建模修正;在时间特征方面,ZTD单天内变化较小,两模型互差在mm级且表现出一定的季节性特征。