AMMI模型的DEM内插方法不确定性研究

 内插模型的精度评价问题一直是DEM内插研究中的热点问题。以往较多的研究关注插值模型本身的精度评价,却忽略了插值模型与应用环境之间的交互作用,例如,普通克里金方法作DEM内插一般精度较差,但是当插值区域平坦时,该方法的插值精度却很高,这表明该方法对平坦地形的插值问题具有较好的适应性。为了分析不同插值模型在不同地形环境下的适用性,本文选取陕北黄土高原地区不同地貌类型的实验样区,应用AMMI模型对不同内插模型的精度,以及对不同地貌类型的适用性进行评价,该模型最大的特点是很好地结合了方差分析与回归分析的特点,特别适合于不同影响因素之间交互作用的分析。实验结果表明,AMMI模型可以有效地分析内插方法与地貌环境对内插精度的交互作用,不同的内插方法对不同的地貌类型区的适用性存在差异。以本文的研究为例,在陕北黄土高原地区最稳定的DEM内插方法是样条函数法,而反距离加权法与Top to Raster方法精度会更高。最后,通过对环境指数与若干地形因子的相关性分析,表明地貌类型区的坡度可以粗略地代表第一环境指数。     

高程内插方法对DEM所提取坡度、坡向精度的影响

DEM及数字地形分析的精度无疑受到包括高程数据空间内插方法在内的多种因素的影响,本研究利用模拟高斯曲面为基准数据,通过四种不同插值方法结果的对比,分析说明每种插值方法在某一标度范围内插值精度的优劣,从而在应用中针对不同条件采用相应优选的插值方法.在此基础上,对于四种插值方法生成相应的坡度、坡向值,通过与真值的比较探讨插值方法对用DEM提取坡度、坡向的影响.实验结果确定了不同内插方法对坡度和坡向因子提取精度的大小,发现在坡度方面,SPLINE方法内插出来的坡度最精确,其他依次为KRIGING,IDW,TIN;在坡向方面,SPLINE内插出来的坡向最接近真值,是最精确的插值方法,其他依次为KRIGING,TIN,IDW.以上结果为空间插值方法的选择提供了参考.     

利用精密水准数据分析晋冀蒙交界区垂直形变特征

在水准复测数据分析过程中,针对水准点遭到破坏导致数据连续性不佳、利用率降低等情况,利用相邻年份同名水准点数据求解垂直形变量,以距离、待内插点与观测点所处断层信息进行确权,构建多项式内插模型,对研究区范围内的垂直形变量进行内插,丰富研究区范围内的数据量,提高数据的连续性及利用率。以每个内插值的垂直形变量、形变速率、形变加速率组成的状态向量构建卡尔曼滤波模型,对研究区范围进行滤波,利用滤波结果对1984年以来晋冀蒙交界区的垂直形变特征进行分析,并与前人研究结果进行对比。实验证明本文方法有效,对地震预测的研究有一定的参考意义。     

OFDM系统导频信道估计内插算法研究(英文)

为保证OFDM系统的性能不受信道的多径和衰落效应的影响,需要采用信道估计的方法来跟踪信道响应的变化。目前使用比较多的是导频辅助信道估计,首先利用某种估计算法得到导频处信道响应,再通过某种一维或二维的内插算法获得完整的信道响应。研究了各种内插算法,包括常值内插、线性内插、高斯内插、Cubic内插、Sinc内插和变换域内插,并对各算法在不同信道环境下进行了仿真比较。     

数字高程模型精度评定的基本理论

在剖析随机误差与逼近误差区别的基础上 ,指出数字高程模型 (DEM)内插误差属于逼近误差 ,精度评价方法不应继续延用“中误差”概念 ,而应采用“逼近误差”,给出了常用 DEM内插方法的误差评定模型 ,分析了等高线间距对 DEM内插精度影响的作用机制 ,最后解释了 DEM精度分析中用“中误差”概念无法解释的几个问题。     

制图数据多边形区域符号自动填充算法实现

DLG建库数据是基础测绘生产的主要成果之一,而且在不断的更新,由于很多部门需要DWG格式的制图数据,因此实现DLG建库数据到制图数据的自动转换十分必要。多边形(面)要素是DLG数据的重要组成部分,实现制图数据多边形区域符号自动填充是DLG建库数据到制图数据自动转换的关键部分,该文提出面状区域符号自动填充的方法,该方法考虑到了多种复杂图形的情况,同时解决了小面积区域保证一个符号的问题,实验证明,该方法能够实现DLG入库数据多边形要素到制图数据的自动转换。     

不完全测量数据的EM处理算法

推导了EM算法用于不完全测量数据的实现方法。结果表明,应用EM算法处理不完全测量数据,改善了测量精度,与完全数据下的平差结果极其接近,明显优于不进行平差处理的结果。     

基于机载点云数据的高精度水域DEM快速生成方法

由于水域内机载点云数据稀疏或缺失,在生产高精度DEM时需要对水域区域进行分别处理,人工操作工作量大,且难以保持水域内DEM高程的自然平缓过渡。目前将水域和其他区域分开处理的DEM数据生产方法,不仅增加了数据处理的难度和工作量,也会引入水域和其他区域的DEM接边误差,影响数据质量。为此,提出一种基于机载点云数据的高精度水域DEM快速生成方法。该方法首先利用水域边界与原始机载点云数据,通过分段插值拟合生成水域内点云数据;进而,将插值生成的水域点云数据与原始点云数据进行合并获得完整点云数据;最后,利用合并后的完整点云数据生产高精度DEM数据。通过实验分析发现,该方法能够实现水域与其他区域的DEM一体化生产,提升DEM数据处理自动化水平,且能保证水域DEM的高程精度与自然平滑过渡要求。     

中国大陆速度场在CGCS2000坐标转换中的应用研究

基于中国大陆区域2074个具有实测速度的已知测站,进行中国大陆速度场在CGCS2000坐标转换中的应用研究.采用不同内插组合方法,充分考虑未知点与已知速度测站的距离因素,使已知速度测站的数据得到充分利用.相比于单纯利用速度场格网模型,该方法得到的未知点速度精度具有较大幅度提高,其在点位X、Y、Z三个方向上的历元归算精度...     

基于似大地水准面格网的插值方法及精度分析

影响由似大地水准面模型进行GPS高程转换的因素有两个：GPS点大地高的测量精度和该点内插高程异常的精度。利用模拟以及某一区域似大地水准面模型比较了反距离加权插值、线性插值、谢别德插值以及切比雪夫插值方法用于GPS点高程异常内插的精度,结果表明：对于分辨率较高的似大地水准面,切比雪夫插值具有很好的内插效果。     

基于异构集群计算的地统计面插值并行算法

地统计面插值算法在空间统计分析中有广泛应用,其目的是通过一组面要素的某已知属性值估算另一组面要素的属性值。地统计面插值算法多是基于克里金（Kriging）插值及其衍生算法。克里金插值算法考虑属性在空间位置上的变异性,需计算要素之间的协方差,是典型的计算密集型算法。本文分析了基于克里金插值的地统计算法计算过程,该算法中面要素间协方差计算相互独立,可作为并行计算单元划分。另外,面要素间协方差计算可使用快速傅里叶变换（FFT）快速计算,而FFT是一种非常适合并行处理的计算密集型算法。本文根据算法特征设计了基于异构集群计算的并行算法,并使用MPI+CUDA实现了该算法。实验结果表明,本文实现的算法比使用MPI实现的CPU集群的算法有更好的性能,具备良好的可扩展性,并且随着插值精度提高表现出更好的性能。     

用最小二乘配置获得地形变应变场动态图像的几个问题研究

针对应用于地壳形变应变推估拟合的最小二乘配置实现过程中的几个关键问题,利用模拟等距测边网及大面积水准监测网实测资料,获得了基本上符合高斯型函数特征的位移协方差图形,并给出了确定高斯型函数中参数的方法。在此基础上,将空间域的最小二乘配置内插推广应用于时间域来产生连续变化的动态图像。最小二乘配置具有可以评定精度的优点,已测点分布越密,精度越高。     

基于信息熵的空间插值影响因素分析

空间数据作为一种地理现象的离散度量广泛应用于各类地理空间分析。然而,空间数据经常由于各种原因出现数据的缺失,存在不完备的特性,需要利用空间插值方法对其进行插值估计。现有国内外对于空间插值方法的研究较多,但是对于空间插值影响因素的分析研究则相对较少。本文首先对国内外相关空间插值研究工作进行总结和回顾,进而探讨不同采样密度、采样分布和采样粒度对于空间插值精度的影响。在此基础上,提出一种基于信息熵的空间插值影响因素分析方法。该方法针对采样数据的不同采样密度和采样分布,对空间数据的可插值性进行比较分析,进而探讨插值粒度,即插值网格分辨率对于空间数据可插值性的影响。最后,采用一组实际数据验证了使用信息熵对空间数据进行可插值性研究的可行性和适用性。     

IGS RTS产品数据中断修复方法研究

针对IGS RTS（real time service）实时数据流产品难以避免的数据中断现象,开展了RTS数据中断修复方法研究,提出“插值修复”方法。在对RTS数据中断的区间分布进行统计分析的基础上,选取15 min为可修复的最大数据中断区间;采用常用的拉格朗日插值方法进行RTS轨道数据中断修复,对不同阶数的插值修复效果进行比较;提出新的基于RTS改正的精密卫星钟差计算方法,采用拉格朗日插值、三次样条插值、线性插值和线性拟合等方法进行RTS钟差数据中断修复和结果对比;最后利用IGS跟踪站观测数据和修复后的RTS产品,进行静态模拟动态的准实时PPP实验,对“插值修复”方法的效果和PPP定位精度进行验证。     

基于ASTER图像和地形因子的岩性单元分类——以新疆木垒地区为例

利用遥感图像进行岩性分类,是遥感地质应用的重要方面之一.本文运用ASTER DEM提取地形因子,并与原始的光谱图像相结合用于遥感图像的岩性单元分类.文章分析了不同尺度的地形因子对岩性单元分类的作用,并进一步分析和比较各种地形因子对岩性单元分类的作用.结果表明,在岩性单元分类过程中加入不同的地形因子可不同程度地提高岩性单...     

插补GNSS坐标时间序列的改进DINEOF算法

针对GNSS坐标时间序列插补中数据插值经验正交函数（data interpolating empirical orthogonal functions,DINEOF）算法受低相关度站点影响、连续长空缺插值效果欠佳的问题,提出相关数据插值经验正交函数（coefficient data interpolating empirical orthogonal functions,CDINEOF）算法。首先计算目标站点与其周围站点数据的相关度,然后筛选出相关度较高的数据构建观测矩阵,最后采用DINEOF算法对观测矩阵中的缺失数据进行插补。通过模拟数据和实测数据验证新方法的可行性,并与DINEOF算法和多项式插值法的结果进行对比分析。模拟数据实验结果表明,当观测数据存在连续长空缺时,CDINEOF算法的插值效果优于DINEOF算法和多项式插值法。实测数据实验结果表明,CDINEOF算法在保留方差最大化方面效果最好,与DINEOF算法和多项式插值法相比分别提升了11.8%和6.7%。     

基于夜间灯光和人口密度数据的京津冀GDP空间化对比

国内生产总值（GDP）是衡量地区经济发展水平的重要指标,GDP的空间化可以为灾害风险分析等多学科交叉研究提供基础数据。空间化代用数据的选择是社会经济统计数据空间化的关键,本文以京津冀地区作为研究区,将夜间灯光、全球人口密度（LandScan）和亚洲人口密度（AsiaPop）空间分布信息作为代用数据,将市级GDP统计数据空间展布到栅格单元,以绝对误差、相对误差和均方根误差为指标,利用县级统计数据对展布结果进行误差分析,并对比3种数据对GDP空间模拟的表达效果。结果表明：相对于夜间灯光和LandScan数据,AsiaPop模拟得到的综合误差最小;基于夜间灯光和LandScan的GDP空间展布误差格局比较接近,即存在经济较发达的市辖区GDP值被低估、市郊区县GDP被高估的误差“两极区”倾向,而基于AsiaPop的GDP空间展布误差格局与经济发展水平关系不密切。因此,利用单一代用数据很难合理地反映经济活动的空间分布,综合夜间灯光、人口密度、道路和建筑物等多源空间数据是提高GDP空间展布精度的发展趋势。     

海河流域降水空间插值方法的选取

在水资源承载力模型的研究中,空间插值可以提供每个计算栅格的气象要素资料。在众多的气象要素空间插值方法中,并没有一种适合每一个气象要素的最佳插值方法,因此在不同的区域进行气象插值时,宜采用不同的方法进行比较,从而得到最佳的插值方法。本文以京津冀地区43个站1961-2000年降水资料为数据源,选用了距离平方反比法(IDS)、梯度距离平方比和普通克里格法。交叉验证结果表明:在海河流域进行降水插值分析时由于各月份降水与高程之间的相关系数较弱,不宜采用GIDS方法;在本研究区内大部分月份降水数据进行对数变换后进行插值,插值精度得到了提升;对于月降水的插值Kriging方法比IDW方法更加优越。     

地质模拟中数据插值方法的应用

地质模拟是地学研究的新手段之一。地质模拟需要将离散的有限空间样本点数据转变为连续、可视的地质剖面或地质体。因此,根据有限个空间样本点数据进行外推插值是地质模拟的一个重要问题。防止模拟失真,提高仿真性,是地质模拟的关键,而插值方法的选择将直接影响着模拟的精度和真实性。本文简要介绍了几种主要的地质数据插值方法,对其在地质模拟的数据插值中应用选择作了对比分析。     

气象数据缺失时地基GPS反演可降水量方法研究

通过插值、Z文件等方法,对气象数据缺失时地基GPS反演可降水量的方法分长、短时段进行研究,比较不同方法的效果,以此选取气象数据缺失时合适的地基GPS反演可降水量方法。实验表明,在长时段气象数据缺失时,可以采用三次样条对气象数据插值的方法;在短时段气象数据缺失时,可以采用奇异谱迭代对气象数据插值的方法;当缺失数据占原数据比例较大时,可以采用Z文件法计算可降水量。