基于自适应抗差最小二乘的DEM数据粗差剔除

数字高程模型(DEM)生产中最关键的环节是质量控制,而粗差是影响DEM质量的重要因素之一。简单介绍了自适应最小二乘估计的原理,并将其用于DEM趋势面拟合中,结果表明该方法具有良好的抗粗差的能力,用含粗差的数据拟合出的曲面与实际地形比较符合。     

基于验后方差估计原理探测与剔除粗差

将抗差估计的思想融入到粗差探测的算法中,设计出对模型误差特别是粗差具有抵抗能力的粗差探测算法。应用最小二乘法来计算观测值的参数、残差、协因数阵及单位权的初值,再根据残差和有关的参数,按所选择的权函数,计算每个观测值的权,经过迭代计算求得观测值的残差,按照统计检验的方法剔除粗差。通过实验证明,基于验后方差估计原理导出的选权迭代具有很强的粗差探测能力。     

总体最小二乘法在浮游植物色素吸收系数模型估算中的应用

采用常规最小二乘法(LS)和总体最小二乘法(TLS)对浮游植物色素吸收系数与叶绿素a浓度之间的关系进行了研究。利用2003-2012年6个航次243组实测数据,建立了LS和TLS模型,应用模型估算典型波段的色素吸收系数值,并对两种模型进行了验证。采用平均绝对百分误差和均方根误差两种方法进行模型效果评估,结果显示,两种评估方法均能很好地说明,在400～700 nm光谱范围内,TLS拟合结果优于LS拟合结果。总体最小二乘法在综合考虑了参数误差和测量误差的情况下,拟合结果精度更高,更符合实际情况,估算结果的准确性要优于常规最小二乘法。     

霍夫变换在潮位相关分析中的应用

霍夫变换是一种检测直线图像的方法,具有抗粗差和抗干扰能力强的优点。将霍夫变换引入海岸工程领域进行潮位线性相关的分析计算,通过分析不同Δρ与ρ、θ(霍夫参数)的变化关系及其稳定性来合理获取拟合直线,避免了因采用最小二乘法获得不甚合理的线性相关结果。初步应用研究表明,霍夫变换可以用来直线拟合两个相关变量均存在误差且几率相仿的情况,结果与实际情况符合良好。     

空间直角坐标系统转换的抗差算法研究

为了解决空间直角坐标系间相互转换时,由于公共点的坐标精度差直接导致坐标转换精度差的问题.探讨利用抗差估计理论解决公共点坐标粗差的影响,结合具体的坐标转换算例,分别采用Tukey、IGG1及IGG3三种权函数进行迭代计算,完成坐标转换.结果表明,抗差估计原理用于空间直角坐标系间的相互转换,可以降低公共点粗差的影响,提高坐...     

基于LM方法的单位四元数光束法平差模型解算

以单位四元数描述遥感影像共线条件方程,建立基于单位四元数的光束法平差模型。针对共线条件方程的非线性问题,基于LM(Levenberg-Marquardt)方法解算单位四元数光束法平差模型,并引入丹麦法实现无人机影像外方位元素的抗差估计。基于仿真数据和无人机影像对该方法进行了验证,结果表明:与基于单位四元数的无初值依赖算法进行比较,LM方法具有与单位四元数法相当的可靠性;引入丹麦法方法后可消除粗差观测值对参数估计的不利影响,得到较高精度的外方位元素估值。     

海洋重力不规则测线网平差模型对比分析

基于国际共享MW9006航次船载实测资料,针对目前已经被广泛运用的最小二乘和半系统差调整两种平差模型进行讨论,提出了一种适用于不规则复杂测网下重力测线数据的平差方法。规则测线网下,随着半系统差调整平差次数的增加,其结果趋近于最小二乘平差。然而,在实际应用于不规则测线网平差中时,由于存在斜交主测线和联络线的补充测线,最小二乘平差只能损失部分交点数据不参与平差而降低精度,而半系统差调整可通过遍历测线的方式计算全部交点并参与平差,但存在交点差重复参与计算的问题。所以两种平差方法又均有局限,亟待提出一种新的方法来处理解决上述问题。基于补充测线与主测线、联络线交点的分布及大小等因素,将不规则测线网分为6种类型开展最小二乘平差和半系统差调整平差工作。在对6种结果进行评价时,选取了测线精度、交点差均方根及平差结果整体均一性等三个要素进行分析评估,并最终确定不规则测线网下的平差方式及结果,最终航次内114个交点均方根降为(±1.84×10^-5)m/s²。     

基于局部时间步长方法的潮流数值模型研究及应用

为了准确快速地模拟潮流过程,将局部时间步长(LTS)方法应用于基于黎曼近似解通量——有限体积法的浅水模型。LTS方法和传统整体最小时间步长方法的计算性能对比表明,两种方法的计算结果定量差异远小于模拟值与实测值之间相对误差;但由于LTS方法对每个网格采用了与稳定性条件相适应的尽可能大的时间步长,计算效率大幅度提高。本模型计算所得渤海、黄海、东海的潮流传播过程、潮汐调和常数的空间分布、无潮点位置,以及长江口和杭州湾区域的潮流过程与已有认识和实测资料吻合良好。     

基于t型估计的抗差有偏估计

t 型估计是一种新的抗差估计,其思想是以 t 分布对观测误差建模。 但 t 型估计不能抵抗病态性的影响。 因而,为解决病态性与粗差同时存在的问题,需要对 t 型估计进行改进,建立基于 t 型估计的抗差有偏估计。 分别通过有偏估计中的广义压缩变换的方法和对 t 分布模型引入先验信息,可以得到两类抗差有偏估计———广义压缩 t 型(GST)估计和 t 型 Bayes 估计。 详细讨论了正态-Gamma 先验下 t 型 Bayes 估计及其 EM 算法。 理论分析和数值试验都表明,这两种抗差有偏估计可以有效解决粗差和病态性同存在的问题。     

海洋预报中的初值形成问题：以SST初始场为例

海洋初值的形成,是开展海洋数值预报的关键问题之一,在我国的海洋预报研究中,它还是一个新课题。本文从海洋观测现状出发,对海洋初值形成的主要环节及其有关理论和处理方法进行了初探,它包括大洋资料选取、资料质量控制、客观分析、初值化及四维同化等5个方面。作为举例,对SST(海表温度)模式的初值形成方法进行了阐述,实际应用表明该方法是稳定而有效的,尽管是初步的。