一定分布模式下的最优Lp估计

观测数据在一定的分布模式下,需从理论上解决究竟用多大的ｐ值进行Ｌｐ估计（最优ｐ值的确定）,本文基于渐近方差整体最小的原则,给出了最优Ｌｐ估计的定义。观测数据中含有粗差（异常值）的扰动,其误差分布可视为污染分布,作者分析了最优ｐ值的大小,结果表明,若观测数据中含有不同大小、数量的粗差,为使Ｌｐ估计差最小,则ｐ将取［１．２,１．５］中的某一定值,Ｌｐ估计结果最优,此结论对测量数据处理具有一定的参考价值     

污染模型下的最优估计

在目前的抗差估计理论研究中,抗差估计的建立与模型误差没有关系,主要是依据抗差准则设计相应的权函数,但权函数的选择带有主观性,因而抗差估计是经验的。本文就合适于测量数据处理的污染误差模型,提出了未知参数向量和方差的最小均方误差的抗差估计,探讨了最小均方误差估计的计算问题。     

局部最优估计的参数求解方法

结合了飞行器轨道拟合的实际问题,介绍了在约束条件下基于局部最优估计的参数求解,阐述了其经验和方法。     

粗差验后方差的无偏估计与最优稳健估计

在正态粗差假设下导出了粗差验后方差的无偏估计,对误差方差膨胀模型和误差均值移动模型,两者的无偏估计公式是相同的.这证明了李德仁验后方差和朱建军方差不是无偏的.由无偏方差定义的彭方法是正态粗差假设下的最优稳健估计.     

粗差验后方差的无偏估计与最优稳健估计

在正态粗差假设下导出了粗差验后方差的无偏估计,对误差工膨胀模型和误差均值移动模型,两者的无偏估计公式是相同的。这证明了李德仁验后方差的朱建军方差不是无偏的。由于偏方定义的彭方法是正态粗差假设下的最优稳健估计。     

最优信息扩散估计理论及其应用

介绍了最优窗宽和最优扩散函数的理论,提出了最优信息扩散估计(OptimalInformationdiffusionEstimation,OIDE)的概念。由于OIDE在参数估计之前就估计出了具体的观测值的实际分布,所以不论观测值服从什么分布,它都能得到良好的参数估值。可见,OIDE是一种智能型的参数估计方法。最后,本文扼要介绍了最优信息扩散估计在测量数据处理中的诸多应用,并指出进一步的研究方向。     

利用细模态气溶胶光学厚度估计PM2.5

本文利用2013年1月AERONET北京站的气溶胶光学深度(AOD)、气溶胶细模态比例(η)以及地面监测的细颗粒物质量浓度(PM2.5)数据建立AODf与PM2.5的线性回归关系,并利用2013年2月1-15日验证该方法。结果表明,利用2013年1月建立的回归方法能够有效估算灰霾期间细颗粒物质量浓度,获得PM2.5的均值为85μg/m3,均方根误差为50μg/m3。利用气溶胶细模态订正方法估算的灰霾组分气溶胶光学深度(AODf)与细颗粒物质量浓度的相关系数大于气溶胶总光学深度与PM2.5的相关系数,这表明灰霾期间以PM2.5为代表的细模态颗粒物成为气溶胶消光的主体,且AOD与PM2.5的关系转化为AODf与PM2.5的相关关系时,相关程度提高。垂直分布修正在灰霾时对改善AOD与PM2.5相关关系作用不明显;当相对湿度大于80%时,湿度订正效果受到较大限制。     

稳健最优不变二次无偏估计

导出了稳健最优不变二次无偏估计、稳健最小范数二次无偏估计、稳健Helmert估计,并说明了最优不变二次无偏估计、最小范数二次无偏估计以及Helmert估计等均是稳健最优不变二次无偏估计的特例。     

稳健最优不变二次无偏估计

导出了稳健最优不变二次无偏估计、稳健最小范数二次无偏估计、稳健Ｈｅｌｍｅｒｔ估计，并说明了最优不变二次无偏估计、最小范数二次无偏估计以及Ｈｅｌｍｅｒｔ估计等均是稳键最优不变二次无偏估计的特例。     

MODIS卫星遥感估计福州地区近地面PM2.5浓度

卫星遥感反演气溶胶光学厚度已被广泛应用于近地面空气污染遥感监测。为揭示福州地区细颗粒物污染的空间分异趋势,利用2014年—2015年的地基监测细颗粒物(PM_(2.5))浓度数据、MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)卫星数据以及GEOS-FP气象数据,分别构建了估计福州地区近地面PM2.5浓度的日校正模型和站点一日校正模型,并利用十折交叉验证方法对2个模型进行评价验证。结果表明:(1)日校正模型和站点一日校正模型分别能够解释福州地区PM2.5浓度76.2%和81.4%的变异,反演的2014年—2015年福州地区近地面PM2.5浓度和地面实测站点数据之间的相关性R~2分别为0.724(RMSE=10.993μg·m~(-3))和0.781(RMSE=9.687μg.m~(-3));(2)分别针对不同下垫面环境的城市站点和县郊站点数据进行模型拟合验证,两个模型反演的PM2.5浓度值与地面实测值之间皆具有良好的相关性,R~2最高可达0.808;(3)将模型反演的PM2.5浓度季均值与地面实测季均值进行对比分析,结果也显示二者高度相关,据此反演的2015年福州地区年平均PM2.5浓度分布图可清晰地揭示福州地区PM_(2.5)浓度分布的空间变化情况。由此可见,基于MODIS 3 km AOD产品和气象数据建立的近地面PM_(2.5)浓度遥感估算模型能够很好地反演出福州地区近地面PM2.5浓度分布情况。     

导航工程专业最优估计课程教学改革与思考

为满足武汉大学测绘学院导航工程专业后续课程和导航技术发展需要,最优估计课程实施了理论与实践融合的教学改革.本论文首先介绍导航工程专业对最优估计课程的要求,接着分析了本课程的教学理念,然后探讨了课程内容优化、教材改进、教学方法和手段改革等一系列举措,最后对存在的问题进行思考并提出了改进方案.     

基于地统计的江苏省人口分布的最优估计研究

为了寻求一种人口分布的最优估计模型,提高人口分布的拟合效果,文章以2000年第五次人口普查和2010年第六次人口普查数据为基础,以ArcGIS强大的空间分析功能为依托,采用不同的地统计分析模型对江苏省两次普查的人口密度数据进行探索性数据分析,并从中选择最优模型进行克里格插值。结果表明,两次普查间江苏省人口分布整体格局变化不大,但呈现出各地区的整体密度不断增大、空间分布"两极分化"、人口分布重心逐渐南移等特征。     

空间自相关支撑下的地类分布模式一致性评价

空间分布模式是否保持一致是土地利用数据综合质量评价的一项重要内容。针对当前的研究缺少量化分析和位置表达的现状,提出了一种新的空间数据特有的自相关性评价方法。首先利用语义距离建立空间权重矩阵,随后通过莫兰指数（Moran’s I）计算数据处理前后全局和局部自相关度,最后利用莫兰（Moran）散点图和空间关联的局部指标（local indicators of spatial association,LISA）集聚图相结合的方法对综合前后的土地利用分布模式进行可视化对比。相较传统评价方法,所提方法顾及数据语义关系,计算可量化聚集程度,以直观可视化方法对比展示,更好地对土地利用数据在综合前后的全局空间分布模式一致性进行了评价。认知实验结果符合人类认知,表明所提方法切实有效。     

自适应最优邻域尺寸选择的点云法向量估计方法

为了削弱邻域尺寸选择对基于主成分分析(PCA)的点云法向量估计精度的影响,自适应处理尖锐特征点云,该文提出了自适应邻域的PCA点云法向量估计方法,利用点云局部邻域协方差矩阵,构建了局部邻域维度特征信息熵函数,根据熵函数最小准则,实现了点云自适应最优邻域的估计,在此基础上进行PCA法向量估计。分别对模拟点云和实测点云进行了法向量估计实验。实验结果表明,该文方法能够显著提高包含尖锐特征的点云法向量估计精度。     

全月球撞击坑的空间分布模式

以基于嫦娥探月工程公开数据识别的全月球直径大于500 m的106 016个撞击坑为研究对象,划分月海、月陆、经向、纬向研究区域,采用核密度估计与Ripley's K函数的规格化函数-L函数相结合的GIS点模式分析方法,研究全月球撞击坑的空间模式。研究结果表明,全月球撞击坑分布形成了三个聚集中心,南北两极核密度低,东半球核密度高,西半球核密度低,北半球核密度高,南半球核密度低;月陆地区的核密度大于月海地区的核密度,在撞击坑直径范围1~500 km范围内,月陆地区的撞击坑数量是月海地区平均水平的5倍;全月球撞击坑的L（d）曲线随距离变化的过程中在总体上呈现先增后减的态势,经向、纬向研究区位在不同空间尺度上的聚集程度存在差异。     

利用最优估计理论进行多光谱与全色影像融合

应用小波变换分解遥感影像,利用遥感影像自身的先验信息——空间分辨率确定高频域融合过程中的权值,使用最小二乘估计与小波重构完成影像融合。实验结果表明,相对于参考的其他融合方法,此方法在注入全色影像空间细节和保持多光谱影像的光谱信息方面性能更佳。     

最优信息扩散估计在GPS硬件延迟分离中的应用

在利用多站GPS数据建立电离层延迟模型时,将卫星硬件延迟和接收机硬件延迟作为整体参数求解并剔除会产生与实际不符的情况,因此将二者分离是十分必要,笔者给出了最优信息扩散估计与广义逆结合分离硬件延迟的基本方法,并结合实例对该方法进行了探讨.     

山东省人口密度分布模式的GIS空间分析

利用2010年山东省第六次人口普查数据,借助GIS技术,运用空间统计分析方法,对山东省17地市人口空间分布模式进行分析.采用四分位数计算方法和Moran’sⅠ和Local Moran’sⅠ指数研究方法分析可知,2010年山东省17地市人口密度的空间分布模式存在空间集聚现象,总体上以济南、淄博为中心大致划分为高密度区、较...