GPS工程测量网数据处理与质量评估方法研究

探讨直接利用平差结果分析GPS网起算点的兼容性问题,达到剔除含有粗差已知点的目的.针对短基线(10～15 km以下)工程测量网,总结GPS工程测量网数据处理与质量评估方法.对某铁路工程测量控制网的观测资料进行数据处理与质量评估试验,结果表明:平面点位精度在x方向上优于0.75 cm,y方向上优于0.70 cm,点位精度...     

GPS RTK观测数据的概率密度函数研究

讨论检验GPS观测值误差分布的重要性,提出对GPS观测值误差分布检验的基本方法和公式.通过检验的实际算例看出,GPS观测数据的误差分布一般不服从正态分布,有必要进一步研究各种状况下GNSS观测值的误差分布.     

《对误差传播定律两个应用问题的探讨》商榷

文献[1]认为,对于函数y=x x与z=2x(x为观测值变量),y与z的中误差不相等。运用误差传播定律证明上述观点是错误的,从而澄清认识,并作推广,结论是:由有限个观测值构成的线性函数,观测值变量是否合并对函数的方差无影响,但合并会简化计算。在这一点上,数学与测绘学科也并无矛盾。     

GIS中多维点数据的误差区间分析法研究

GIS中线面位置的不确定性,归根结底是点的不确定性。对于点位的不确定性可视化,已有很多研究[5-6,8],本文正是在此基础上展开的。在误差理论中,误差椭圆有举足轻重的地位,对点位质量用生动的图形灵活地表现出来。本文则用误差椭圆(椭球)方程求其最小外接矩形(长方体),并给出计算该误差区间置信度的方法,说明在多维联合正态分布的点位误差区间置信度计算上,当且仅当相关系数为零时,也可使用x2分布查表求得。在描述点位精度时,误差区间描述极为简单,也便于参与其他计算,具有良好的实用性和应用价值,这对描述点位精度有一定的积极作用。     

基于残差统计的三类北斗卫星随机模型估计与特性分析

基于北斗卫星的几何观测模型,处理3种型号接收机的4组短基线和零长度基线北斗观测数据,通过与MINQUE方法估计的随机模型进行比较,验证直接利用残差估值计算北斗观测值随机模型的可行性;在此基础上分析北斗卫星观测值高度角相关的精度、交叉相关性、空间相关性和时间相关性;结果表明北斗对地静止轨道(GEO)卫星的观测误差、空间相关性、时间相关性均大于倾斜同步轨道(IGSO)卫星和中轨道(MEO)卫星;北斗卫星的同类型观测值之间均具有较强的交叉相关性,不同类型观测值间的交叉相关性较弱,且随机模型的估计结果受接收机的内部误差和测站的外部误差影响.     

勘误

正我刊2013年第4期"CART集成学习方法估算平原河网区不透水面覆盖度"一文(第178页)图6中公式"y=0.86x+4.62"应为"y=0.96x+2.45"。在此,为因我们编辑校对的疏忽给作者和广大读者带来的不便表示抱歉。     

第四讲 频谱分析与变形观测数据处理

4.1 线性系统原理线性系统表示系统的信息过程性质,它把输入的信号x(t)转换成输出的信号y(t),如图4—1所示。在变形观测数据处理中,输入信号可以是多个,输出信号可以是一个或多个(我们较多处理的则是一个)。在动态变形观测分析时,我们用系统代表变形体,输入信号是作用在变形体上的荷载,而输出信号是观测的变形值。     

利用码相二次差分与Jarque-Bera检验进行实时周跳探测

对伪距与载波相位观测值进行二次差分构造周跳检验参数,并利用Jarque-Bera方法对历元窗口内的周跳参数进行正态分布检验,较好地实现了周跳的实时探测。利用实测GPS静态数据以及车载GPS动态数据进行了周跳探测算例分析,结果表明,此方法能够实时探测出周跳,并能有效修复周跳。     

抛物线竖曲线的测设

设计的纵断面抛物线竖曲线,列出一个二元二次方程y=f(x),其中,自变量x为抛物线路面上任一点至抛物线路面始点的水平距离,因变量y为该点上的高程,该方程为实地施工、验收提供了方便。本法标定点位精确,适应当今车辆对高速公路的要求。     

升降轨PSInSAR地面沉降监测结果的互检验与时序融合

升降轨PSInSAR时序分析获得的同一地区2组监测结果分别为升轨和降轨下的地表形变速率与累积变形量。针对研究区地面以下沉为主,水平方向变形极为微小的特点,将视线向(line of sight,LOS)变形转换为垂向的下沉值,以此进行升降轨模式下2组观测值的比较与精度检验。在此基础上,将相干目标的2组观测序列数据融合以实现加密观测。研究结果表明:升降轨模式下沉降速率观测值的互检验精度优于2 mm;2组观测序列数据的融合结果进一步揭示了相干目标在时域上的非线性沉降特征。     

GIS中线元的误差熵带研究

基于现有的线元位置不确定性模型大多与置信水平的选取有关,而置信水平的选取带有一定程度的主观性,因而不能惟一确定,引入信息熵理论,提出了线元的误差熵带模型,并将它与“E－带”进行了比较,计算了落入其内的概率。该模型根据联合熵惟一确定,与置信水平的选取无关。     

基于模型和广义点摄影测量的圆柱体自动三维重建与检测

基于圆柱体几何模型和广义点摄影测量理论,结合边缘曲线编组的椭圆提取方法,提出一种不需要已知圆柱体的空间位置与尺寸参数的、全自动的圆柱体三维重建与误差检测方法,推导出基于圆柱体几何模型和广义点摄影测量的数学平差模型,并给出各参数初始值的计算方法。利用已检校的立体相机获取圆柱体工业零件的立体影像进行试验,结果表明该方法切实可行。此方法可以推广到其他具有基本数学模型的工业零件的三维重建中。     

单波束测深数据的插值精度分析

基于误差传播定律,对稀疏的离散水深点内插值进行了精度分析,建立了单波束水深内插值中误差表达的数学模型,利用我国南方某海岸带的3个试验区的进行了试验。试验结果表明,反距离加权法、Shepard法和线性插值三角网法,辅以自适应搜索半径法,内插水深值粗差比例普遍低于5%,质量与效率上为较优的插值模型;内插值精度与数据源精度有关,但与数据源密度关系不大;在给定深度测量极限误差情况下,建议在制定有关数字水深模型标准时,对水深在20 m以内的格网点水深值极限误差可设置为0.4 m。     

360°激光扫描仪测角误差检校方法探讨

本文在分析激光扫描仪测角误差影响因素基础上,探讨360°车载激光扫描仪测角误差的2种检校方法,即动态法和静态法;并结合TerraScan软件和matlab处理点云数据,设计数学模型对误差进行改正;最后对试验结果进行了详细分析.     

多目标法全站仪水平角检定技术的实现

一测回水平方向标准差是指全站仪用盘左、盘右观测同一目标所求得的方向值的准确度,是衡量全站仪测角质量高低的标志.本文叙述了多目标法水平方向标准差的测定过程,给出了多目标法水平方向标准差检定结果的计算模型,并以测角标称精度为3"的南方NTS-663全站仪作为样机,利用多目标法进行水平方向一测回标准差检定,通过4个检定序列,...     

数字海图点群状特征的识别、量测与综合

空间分布特征的保持是点群自动综合的核心和难点所在,为此,本文定义了4个参量：分布范围、分布密度、分布中心和分布轴线,来描述点群目标的结构化信息。利用Delaunay三角网和Voronoi图两种模型,着重探讨了点群分布特征的识别和量测问题,并在识别与量测的基础上,通过Voronoi图的动态构建,给出了点群自动综合模型,通过实际岛群数据的检测,证明了模型的正确性与可行性。     

农田垄行结构对被动微波遥感土壤壤湿度反演的影响

根据离散方法建模垄行结构农田表面微波发射率,与地基多频率微波辐射计实测发射率比较发现：二者之间的平均绝对偏差小于0.01 ,证实了利用离散化方法建模农田表面微波发射率的可行性.在给定条件下不同观测方位角农田表面微波发射率与平坦表面的发射率差值在0.02 与0.05 之间,这说明农田结构微波辐射具有各向异性,行结构对发射率的影响在农田电磁波辐射建模过程中不可忽略.本文分析了不同土壤湿度条件下农田垄行结构可能引起的土壤湿度反演误差,结果表明,土壤湿度变化范围是0.02—0.5 cm³/cm³,垄行结构引起的土壤湿度反演误差为0—0.1 cm³/cm³, 此误差超过了土壤湿度反演的容限值,因此在进行农田参数的遥感提取过程中不可忽略周期性垄行结构对表面发射率的影响.     

基于张量分解的超光谱图像降秩与压缩

超光谱图像在常规的二维图像中加入了光谱维度,具有更大的信息量的同时也带来了较大的光谱冗余性,这给图像压缩带来了新的挑战。提出了一种基于张量分解的超光谱图像降秩与压缩方法,将超光谱图像视为三阶张量数据表示,并使用张量分解技术将原始观测张量分解为核张量与多个投影矩阵的乘积形式。这样,超光谱图像被压缩为了低秩张量,它可以通过张量反投影进行图像重构。实验证明张量分解技术能够将超光谱图像压缩到很低的比率,同时保持较低的重构相对误差。     

激光点云输电线精细提取的残差聚类法

针对输电线点云数据中存在缺失、噪声等复杂环境,提出了一种基于模型残差聚类的激光点云电力线精细提取方法。首先根据归一化高程阈值分割去除近地面点,在此基础上,采用自适应维度特征和方向特征粗提取电力线点;然后以抛物线模型为约束条件,采用改进的建模方法,确定模型残差并对其进行密度聚类,根据聚类结果实现单根电力线精细提取;最后讨论了关键参数的选择对提取结果的影响。两景实测数据试验表明:该方法能快速实现点云部分缺失、噪声干扰等复杂环境下的电力线精细提取,无须电力线数目、点云密度等先验知识,对不同类型分裂导线提取均具有很好的适用性。单根电力线提取准确率达99.17%以上,模型误差最大值为0.167 m,中误差最大值为0.079 m。     

Statistical diagnosis and gross error test for semiparametric linear model

This paper systematically studies the statistical diagnosis and hypothesis testing for the semiparametric linear regression model according to the theories and methods of the statistical diagnosis and hypothesis testing for parametric regression model. Several diagnostic measures and the methods for gross error testing are derived. Especially, the global and local influence analysis of the gross error on the parameter X and the nonparameter s are discussed in detail; at the same time, the paper proves that the data point deletion model is equivalent to the mean shift model for the semiparametric regression model. Finally, with one simulative computing example, some helpful conclusions are drawn.