利用BP神经网络剔除多波束测深数据粗差

针对多波束单ping水深数据多呈现较为复杂的曲线形式的现象,提出了基于逆传播（back propagation,BP）神经网络的多波束测深数据粗差剔除方法,即依据BP神经网络具有从输入到输出的映射功能,构建适应多波束单ping水深数据复杂曲线的训练学习算法进行曲线拟合。考虑地形之间的延续性进行相邻ping水深数据间的相关性分析,纵向检查定位并剔除粗差。通过实测多波束测深数据验证该方法的有效性,并与不确定性与测深学联合估值滤波以及交互式滤波方法进行比对分析,结果表明该方法可以有效剔除多波束测深数据中的粗差。     

基于拟准检定法的多波束测深粗差探测

针对最小二乘趋势面滤波法在多波束测深粗差探测中存在的不足,本文提出将拟准检定法应用于多波束粗差探测中,进而将拟准检定法探测粗差与最小二乘趋势面拟合有机结合起来。通过构造不同阶次的趋势面,并对实测数据进行分析,结果表明:拟准检定法剔除粗差后海底地形表面较为平滑,微小地形得以保存,跳点和孤立点得以剔除。     

基于选权迭代法的单波束测深数据粗差探测

单波束测深技术因其成本低、精度高、操作简单等特点被广泛应用于水下地形测量,然而在声速设定正确的情况下,测深仪的观测值仍会存在一定数量的粗差。本文针对单波束测深数据中的粗差问题,利用三次曲面函数构造格网模型,采用选权迭代法进行抗差估计,对观测值中的多个粗差迭代降权,以提高水下地形模型精度。本文结合西江某航道码头水下地形测量工程实例,对单波束测深数据进行处理和水下地形建模,验证了该算法在单波束测深数据粗差探测和水下地形建模中的可行性和有效性。     

多波束测深异常数据检测与剔除方法研究综述

针对多波束测深数据处理在测深异常数据检测与剔除方法上存在的不足,综合分析了近几十年国内外研究人员在多波束测深异常数据检测与剔除方法方面的研究成果,根据工作原理将其分为基于数据统计理论和基于函数或统计推值比较两类方法,选取中值滤波、小波分析、CUBE算法、趋势面滤波、最小二乘支持向量机滤波法等典型的多波束异常数据检测方法进行重点介绍,并通过列表的方式对不同检测方法进行优缺点对比分析。最后总结了多波束测深异常数据检测与剔除方法研究的现状和趋势。     

多波束测深数据的抗差Kriging 拟合

针对普通Kriging法处理多波束测深数据受异常值影响的问题,推导了变异函数样本值的抗差计算公式来消除异常值对变异函数拟合的干扰。利用实测数据对算法进行实现,验证了其在精确估计和检测异常方面的优势。进一步采用该算法对数据进行规则格网的构建,将其与人工剔除异常生成的格网比较,获得了一致效果,证明了算法在自动检测异常的同时生成高精度海底地形规则格网的可行性。     

论粗差修正与粗差剔除

粗差修正与粗差剔除是保证测量成果质量的基本措施。本文基于均值漂移模型论证了粗差剔除与粗差修正估计的关系。研究结果表明,当粗差修正和粗差剔除均基于同一均值漂移模型时,二者求得的参数估值及残差二次型是等价的。     

基于Python的多波束测深数据压缩研究

在曲线数据压缩的垂距限差法基础上,引入总体最小二乘算法对多波束测深的ping条带数据进行压缩,利用Python工具库实现总体最小二乘压缩算法并集成到ArcToolbox中。与传统道格拉斯-普克压缩算法具有接近的压缩比,但精度更高,能够在整体上更好地表示原始数据。     

自动剔除粗差程序的研究

观测数据中含有粗差会给平差工作带来很大困难。因此，粗差检测与粗差定位问题是测量工作者所关心的问题之一。1980年国际摄影测量学会（ISP）会议以及1982年ISP第三委员会都讨论了数据探测原理与自动剔除粗差程序，前者在文献[5]中已作过介绍，后者的原理及其权函数是本文讨论的主要内容。本文还以单张象片后方交会平差问题为例，进行自动剔除粗差的平差计算。     

可剔除多个粗差的F-T法

本文首先导出了严密的F和T统计量,F统计量可用于粗差的整体检验,而T统计量可用于F检验后的各单个粗差的检验。然后给出一个算例,且与[1,7]中的方法进行比较。可以看到,文中提出的F-T法在理论上是严密的,在实用上是可行的,因此,它优于现有的几种方法。     

抗差估计的多波束测深数据内插方法

针对传统多波束测深数据网格化内插方法抗差性不足的问题,该文将抗差估计理论应用于网格化内插方法中。基于不确定度指标建立了距离不确定度联合加权内插模型,在该模型的权函数中引入了等价权,同时给出了等价权设计方案及迭代初值确定原则,以增强模型的抗差性;介绍了一种节点邻域参考点合理选取方法,给出了改进内插法实现的基本步骤,最后通过实测数据对反距离加权法、联合加权法及改进方法内插水深质量进行比较。结果表明,改进方法内插结果要优于另外两种方法,可应用于多波束测深数据网格化处理中。     

基于Ping的多波束测深精度评估方法研究

为了反映多波束测深成果质量,需要对测深数据进行精度评估。交叉检查是有效的多波束水深精度评估方法。在传统的基于面的交叉检查方法基础上,提出基于Ping(脉冲击发)的交叉检查方法,对多波束测深数据进行精度评估,并对精度超限的数据进行误差分析。通过实例分析表明,基于Ping的交叉检查方法较传统方法更为可靠,该方法还能够发现测深数据中残存的不同类型的系统误差。     

基于GDI+的多波束测深数据可视化研究

多波束测深数据的可视化处理是提高数据处理效率和精度的有效途径。本文针对多波束测深数据的密集、数据量大的特点,探讨了基于GDI+实现多波束测深数据处理可视化的基本流程和关键步骤,给出了几种实用的坐标变换模式,提出基于图像的绘图模式实现了多波束测深数据的快速绘制和刷新,提高了绘制和刷新速度,满足了测深数据可视化处理的要求。     

基于聚类分析的多波束测深数据滤波方法研究

现有的多波束测深数据滤波方法,在滤波效果和有效信息的保留问题上还不够完善。文中提出对测深数据滤波时,先设定小阈值,尽可能地剔除错误数据,再对滤出数据作聚类分析回收有效信息,防止信息丢失。     

基于抗差趋势面的激光扫描地形数据处理

基于将地面视为连续曲面,非地面点视为粗差的原则,将抗差估计原理引入到点云数据处理中。在对试验区点云数据分块的基础上,利用高崩溃污染率的抗差估计算法建立趋势面模型,并通过迭代权函数的取值分离非地面点。试验分别针对分块大小和权函数界值选取问题进行分析,并将剔除结果与运用R iSCAN PRO软件的人工处理结果进行比对,提出...     

多波束测深精度检定方法

针对目前多波束测深仪缺乏检定的情况,设计了多波束测深检定系统,并对SeaBat8101型多波束测深仪进行测深精度的检定实验,利用最小二乘原理对实验结果进行拟合.实验结果表明,被检定多波束测深精度良好,实验设计可行,可以用于多波束测深系统的多次重复性检定.     

多波束测深全覆盖测量分辨率研究

根据国际海道测量规范,采用多波束测深手段的特等和1 a等全覆盖测量,可归纳为多波束测深全覆盖测量。多波束测深全覆盖测量对海底目标物具有不同的探测标准。本文在推导多波束测深分辨率模型的基础上对多波束测深全覆盖测量分辨率进行研究。根据全覆盖的原则,推导了多波束测深全覆盖测量的最大航速。通过算例分析,分别给出了纵向与横向分辨率的分布,并对测深扇面的宽度和航速控制提出建议。     

浅水多波束测深潮汐改正技术研究

提出了一种顾及潮时差变化的多验潮站多边形潮汐分区改正数学模型,设计了海量多波束数据通用的虚拟单验潮站改正模式。应用结果表明,该模型准确地再现了时变水位场,实现了区域瞬时海面的无缝拼接,较好地解决了多波束条带采用传统潮汐分区改正模型引起的断层及锯齿状问题。     

卫星影像区域网平差粗差剔除算法研究

随着遥感卫星技术的快速发展,卫星影像类型越来越多,应用也越来越普遍。采用传统卫星影像粗差剔除方法,对多源卫星影像粗差剔除,难以达到限差要求。本文提出一种绝对相对结合的粗差剔除方法,解决了卫星影像轨道间粗差剔除的难题,为后续区域网平差打下很好的基础。通过实验,验证了本方法的有效性。本方法克服了轨道间姿态差异大带来的连接误差大的问题,同时运用多次粗差剔除保证了连接点的可靠性。     

多波束测深数据抽稀准则研究

本文通过对多波束测深(采样)数据DTM结构的分析,结合目前多波束测深数据处理和海图编辑、使用的现状和目标,提出了三种抽稀准则:航行安全性准则、地形完善性准则、线性化准则,并建立了相应的数学模型,为后续的多波束测深数据抽稀方法的实现提供了依据和理论基础。