利用误差熵评价光斑中点云不确定性

三维激光扫描点位精度受光斑影响较大,激光点在光斑中呈现了不确定性,该不确定性的准确描述关系到激光点位精度的评价。将误差熵模型引入到点位不确定性的评价中,利用激光点位在光斑中不确定性的概率密度函数,推导了激光点位信息熵,并依据误差熵与信息熵的关系得到了激光点位的误差熵。通过分析误差熵与光斑面积的关系,得到点云光斑平均误差熵,实现了将平均误差熵引入到点云不确定性的评价中。通过设置不同扫描间隔得到的点云数据,分析了平均熵模型进行基于光斑影响下的点云精度评价的可行性,最终实现了对光斑中点云不确定性的准确评价。     

地面激光扫描激光束方向精度影响因子构建及测距精度反演

基于激光能量衰减模型,利用不同扫描特征下的激光束方向精度变化趋势,构建激光束方向精度影响系数。结合测距、测角及光斑对激光束方向精度的影响,验证所构建影响系数的准确性,并给出反演后的激光扫描测距精度。     

指数平滑与曲线拟合模型在沉降监测中的应用

通过分析建筑物沉降监测数据的特点,采用了指数平滑和曲线拟合模型对建筑物沉降监测数据进行处理,实现了两种数据处理模型的建模过程,并用于建筑物沉降量的实际预测,验证了模型的可行性。     

利用最优正则化方法确定Tikhonov正则化参数

基于均方误差最小意义下运用最优正则化方法确定正则参数,推导了计算最优正则参数的公式,并结合算例分析比较了求解病态方程的L-曲线法、GCV法等常用的方法,算例表明,基于最小均方误差的Tikhonov正则化参数优化选取方法是一种可行有效的方法。     

TIN DEM线性内插不确定性的随机过程模型

基于随机过程模型导出了TIN DEM线性内插的随机过程模型,给出了不规则随机空间三角形的不确定性描述,讨论了TIN节点误差在线性内插中的传播问题。通过理论推导和实际算例,得到了TIN DEM线性内插点的点位方差和误差椭球半轴的解析表达式、线性内插精度最高点坐标的解析表达式,该结论与三角形的形状无关;对DEM线性外推导致精度急剧下降的必然性结论进行了理论证明;得到TIN线性内插的平均点位方差解析式,从理论上说明了本文结论的有效性。     

基于小波包分解的结构自振特征提取及多路径误差分离

为了准确获取结构自振特性,通过分析多路径误差和结构振动的频率特征,采用小波包分解和频谱分析相结合的方法,在不同尺度下进行特定成分的提取,再作频率特性分析。实验结果表明,小波包能够有效地分离多路径误差,实现结构振动特征的提取,GPS测定的结构自振频率与理论值吻合较好,并且具有很好的稳定性。     

������׼���쳣ͬ����̽�ⷽ���о�

?????????????????????????????????????????????????????????????з???????????????????????????????????????????????????????????????????????С????????????????÷????????????????????????????????????У????????????????????????     

�в�����Ӧ�ع�TLS

TLS??????????????У????????????в??????????????????????????????????????????в???????????????????????TLS??????????У??????????????????????????????в???з?????????????????TLS?????????????????????????в???????????????в?????????????á???????????????????÷???????????     

GPS网共模误差的空间响应分析

In GPS regional network coordinate time series, common mode errors (CME) are widespread. In order to extract CME, a sub-region is divided to get them superimposed and filtered. However, there is no principle to rely on for dividing sub-regions. According to the CME mentioned above, regarding three stations in southern California as centers, we divide the space into nine different spaces within different scales, carrying out the PCA space filtering method, to get the CME in each space scale. After analyzing and comparing the CME in each space scale, we can get the spatial response characteristics in CME, which provides a principle for the dividing sub-regions in the scale field.     

基于模糊综合评判的选址空间决策支持系统

传统的选址空间决策支持系统的数学模型难以全面考虑复杂、抽象的选址影响因素,难以把一些模糊的约束条件纳入数学模型,因而模型存在一定缺陷。利用模糊综合评判进行选址空间决策支持系统的研究,可以充分利用GIS的空间和非空间信息,且考虑的因素更为全面,极大地避免了人为因素的影响,是对选址决策支持系统数学模型的改进。