空间后交的一种新算法

根据矩阵理论，推导了空间后交的一种新算法。这种方法简单易行，无需线性化，其计算结果、精度与传统方法一致。     

一种线状对象空间自相关测度算法

从线状对象的定性属性数据特点出发,提出了一种表达线状对象定性属性数据空间自相关的算法,构建了适合定性属性数据相似度表达的属性矩阵,提出了全局自相关系数、局部自相关系数的测度表达,并验证了算法的有效性。     

一种双映射变换的空间索引及空间连接算法研究

空间索引会极大地影响空间连接操作的效率 提出了一种基于双映射变换的分布式空间索引通过结合平面角变换和空间填充曲线的优点对二维空间进行两次维度变换使空间数据分片建立在一维的顺序存储队列基础上 在此基础上提出了一种空间拓扑连接算法并进行了算法的四叉树优化和处理效率实验对比了本文存储方法和传统R－tree存储在时效性和冗余度方面的效率 实验结果表明本文方法能支持高效的空间连接     

一种空间权重矩阵的优化方法

在地理学空间自相关的分析中,权重矩阵对整个分析结果有着较大影响。常见的权重矩阵,例如车矩阵、皇后矩阵、距离权重矩阵和k-邻近矩阵,都有各自的优势和缺点。提出了一种基于长度面积比例的空间权重矩阵（ratio of length and area,RLA）,并以近年来危害最大的几种传染病之一——病毒性肝炎在中国大陆各省份的发病率为例进行了实验分析。实验结果表明,RLA矩阵能够很好地实现空间权重矩阵的基本功能,是常见的车矩阵的一种更为广义的定义,并且可以更加自由地实现空间自相关的分析。利用本空间权重矩阵能够更好地模拟不同地理单元之间的邻接关系,为流行病的预防提供支持。     

基于矩阵论的空间相似变换分析

根据空间相似变换的线性化公式,利用矩阵论分析误差方程的系数矩阵,给出求解空间相似变换参数所需控制点的具体要求.     

一种改进的透视不变匹配算法

针对透视尺度不变特征PSIFT匹配算法穷举采样带来模拟影像冗余、海量特征匹配造成计算效率低下等问题,提出一种改进的PSIFT算法。首先对待匹配影像进行透视模拟重采样,在模拟影像上提取SIFT特征并匹配,计算初始近似单应矩阵;然后利用近似单应矩阵对待匹配影像进行单应变换以消除部分透视变形,再次提取特征和匹配,并采用随机抽样一致(RANSAC)方法提纯粗匹配。实验结果表明,该算法计算效率高,对视角变化鲁棒,与PSIFT相比,匹配正确率是其2~5倍,计算速度快5~9倍。     

一种基于补偿最小二乘的空间直线拟合算法

针对空间直线拟合的整体最小二乘算法无法顾及模型误差以及空间直线拟合无法直接利用整体最小二乘进行拟合的问题,该文提出了一种基于补偿最小二乘方法的空间直线拟合方法。首先,将待拟合的空间直线分别投影至3个互相垂直的平面得到3条平面直线;然后根据补偿最小二乘方法能同时顾及数据中模型误差和偶然误差的特性,选择合适的方法求取正规化矩阵和平滑因子来平衡误差,分别求解3条平面直线的拟合参数;最后,根据3条平面直线的拟合参数重建空间直线。通过与相关文献的结果进行比较,结果表明采用补偿最小二乘方法进行空间直线拟合具有一定的可行性,可以提高空间直线的拟合精度。     

一种分布式计算的空间离群点挖掘算法

针对现有空间离群点挖掘算法无法适应大规模空间数据挖掘的需求,该文提出了一种分布式条件下的空间离群点挖掘算法。首先,该文针对集群上分布式计算和存储的特点提出使用空间填充曲线来划分数据集,加速寻找目标点的近似空间最近邻居。其次,使用信息熵的理论来定义空间离群系数,考虑到多维数据中不同属性对离群系数的影响具有差异性,该算法能够自动根据数据原有特点,计算各属性的权重;同时使用反距离权定义空间因素对离群系数的影响。最后,实验结果表明该算法在大规模的空间数据集中挖掘离群点的效率远高于传统算法,离群点的挖掘精度在90%以上。     

基于矩阵论的空间相似变换分析

根据空间相似变换的线性化公式，利用矩阵论分析误差方程的系数矩阵，给出求解空间相似变换参数所需控制点的具体要求。     

一种新的共线方程线性化方法及应用

分析了共线条件方程两种不同形式之间的关系，提出了一种新的共线条件方程线性化方法。该方法不仅使线性化过程通俗易懂，而且线性化后各改正数的系数简单整齐。文中还将这种新的线性化共线条件方程用于空间后方交会实验，取得了与常规方法完全一致甚至更好的结果，从而说明该方法可以用于摄影测量的研究与生产。     

综合多种特征的后方交会法

为了解决摄影测量、计算机视觉领域中缺乏明显特征点给后方交会带来的难题,基于广义点摄影测量理论,提出了利用水平线、垂直线、线段与水平圆的综合多种特征的后方交会法,论述了该方法的数学模型及适用范围。模拟数据与真实数据的实验结果表明,该方法切实可行,能够极大地减少传统后方交会法对特征点的依赖,多余观测量的引入也能够在一定程度提高计算结果的精度与稳定性。     

总体最小二乘方法在空间后方交会中的应用

在空间后方交会的解算过程中,利用共线条件方程式列出误差方程后,针对地面控制点以及像点坐标均存在误差这一特点,引入总体最小二乘(total least squares,TLS)的方法,对系数矩阵A以及观测向量b同时进行改正,计算像片的6个外方位元素,建立更加合理的计算模型,可获得精度更高、更稳定的解。     

以重心坐标为基准的空间后方交会非迭代法

为解决基于迭代的空间后方交会算法在倾斜摄影中可能出现的不收敛现象,提出了一种以重心坐标为基准的非迭代解算方法。首先将控制点物方空间坐标描述成重心坐标,并基于其坐标参考无关性,采用总体最小二乘方法求出对应像方空间坐标,然后通过正交矩阵方法进行绝对定向并优化。试验结果表明,该方法几乎对任意影像姿态均能正确解算,并且精度达到甚至优于基于迭代的空间后方交会方法。     

一种基于四元数的空间后方交会全局收敛算法

结合四元数在摄影测量中的良好应用,提出一种基于四元数的空间后方交会全局收敛算法。该算法利用四元数描述影像姿态,采用绝对定向和正交投影两种变换来代替中心投影的共线条件方程,再利用非线性方程直接迭代的方法进行求解,从而无需进行线性化,最后从理论上对算法的全局收敛性进行了证明。试验结果表明该算法正确可靠,对外方位元素初值没有要求,真正做到无初值依赖空间后方交会,具有很好的稳定性和适应性。     

基于单位四元数的无初值依赖空间后方交会

为解决基于欧拉角的传统空间后方交会算法对初值强烈依赖的问题,提出一种利用四元数描述姿态的解算方法。本算法采用单位四元数描述旋转矩阵,然后对严格的共线条件方程进行线性化,并按照带有约束条件的间接平差进行迭代解算。试验表明本算法的可靠性和稳定性不依赖于像片位置和姿态的初值,并具有迭代次数少和解算时间短等优点。     

基于Pope-Hinsken算法的空间后方交会

分析了Pope-Hinsken(P-H)算法的基本原理,将其应用于大角度影像的空间后方交会,给出了误差方程和计算方案,并通过对比实验加以验证。结果表明:1)在空间后方交会中采用单位四元数构造旋转矩阵可显著降低算法的初值敏感性;2)与同类方案相比,该方案具有误差方程更简洁、收敛性更强的特点;3)该方案的解算精度与现有方案一致,稳定可靠。     

利用四元数描述线阵CCD影像的空间后方交会

将四元数理论引入高分辨率线阵CCD影像的空间后方交会解算中,提出了一种利用四元数描述线阵CCD影像的单片空间后方交会方法。该方法利用四元数描述角度旋转矩阵,对严格的共线条件方程进行线性化,并采用正则化的数学方法克服线阵CCD影像外方位元素的相关性。试验证明了本算法的正确性和可靠性。     

直接利用旋转矩阵进行空间后方交会的原理和方法

空间后方交会是摄影测量学的基本内容,其解算的理论基础是共线条件方程及其线性化。传统的解算方法是直接以6个外方位元素为未知参数,使用泰勒级数展开进行线性化,然后迭代求解。而这里则直接以旋转矩阵为未知数进行迭代求解,这样既可直接解算出旋转矩阵,又避免欧拉角和旋转矩阵相互转换所引起的计算误差和时间耗费。试验结果表明该方法切实可行,求解精度高,而且迭代次数更少、迭代速度更快。     

基于LM方法的大姿态角影像空间后方交会

针对低空遥感影像存在大姿态角度的特点,提出采用Levenberg-Marquardt(LM)方法实现影像空间后方交会模型的收敛解算。基于仿真数据对该方法进行了验证,并与基于单位四元数的无初值依赖算法比较。结果表明,LM方法具有与单位四元数法相当的可靠性;通过选择合适的阻尼因子,LM法迭代效率更高。