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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。     

华东、华中区域似大地水准面精化

主要介绍了华东、华中区域似大地水准面项目所采用的技术路线和方法。论述了GPS和水准路线布测的精度,GPS、水准数据处理和似大地水准面确定所采用的方案,似大地水准面所获取的精度。最后评述了项目成果应用的前景。     

融合多源数据的局部重力场建模中线性化误差的研究

引入高阶重力场模型作为参考场,削弱局部重力场逼近中线性化误差的影响。以实测的陆地重力异常、船载重力异常及航空重力扰动为基础数据,基于泊松小波径向基函数分析不同参考场对局部重力场逼近的影响。结果表明,引入高阶全球重力场模型代替GRS80参考椭球正常场作为参考场,能更为准确地逼近真实的重力场,有效削弱线性化误差的影响。相比于基于GRS80正常场构建的似大地水准面模型,基于DGM1S重力场模型为参考场构建的似大地水准面的精度,在地形起伏较大的德国、英国及挪威区域分别提高了1.5 mm、3.3 mm和9.0 mm。     

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基于Coons曲面的似大地水准面精化算法研究

针对线状或带状GPS水准点控制的似大地水准面,提出Coons曲面内插模型。先将GPS水准点拟合成曲线,再通过曲线构造曲面,尽可能减少传统拟合算法由点直接推面的精度消耗。分别运用最小二乘法、最小二乘配置法、移动内插法和Coons曲面法对线状GPS水准点控制的似大地水准面进行拟合,结果表明,基于Coons曲面的内插模型算法精度最高。     

基于最小二乘支持向量机的组合模型在区域似大地水准面拟合中的应用

针对最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）在区域似大地水准面拟合过程中存在较大模型误差的问题,构建LSSVM-Shepard GPS高程异常转换组合模型。采用LSSVM拟合高程异常中的中长波项,利用Shepard插值模型来泛化去除中长波项的残余项。结合平原地区和高原山区工程实例,分别采用二次曲面模型、LSSVM、Shepard插值模型、二次曲面-Shepard模型、LSSVM-Shepard模型进行高程转换及精度对比。结果表明,新组合模型高程转换精度高于各单一模型,且在平原地区转换效果与二次曲面-Shepard模型基本一致,在高原山区拟合效果优于二次曲面-Shepard模型。     

基于DEM提取坡谱信息的不确定性

坡谱是黄土高原地学分析新方法、新思路的探索。本文基于坡谱不确定性的概念及其过程分布模型的论述,以陕北黄土高原国家1∶10000和1∶50000DEM数据为基本信息源,分析了坡谱不确定性的产生原因、主要影响因素与影响规律,阐述了坡谱提取与应用中应注意的主要问题,为正确应用坡谱进行地学分析提供重要依据。     

以节点为中心的关系边聚类与可视化算法

对象间的关联关系可视化主要是通过图的连边进行表达的,但是对象间的关联关系纷繁复杂,大量的连边交错会造成严重的视觉混乱,图布局和边捆绑都是解决复杂连边造成的视觉混乱问题的有效途径,然而某些节点的地理位置具有实际的含义,只能通过边捆绑方法来减少幅面载负量,进而揭示图的潜在关联规律。以往的边捆绑算法是在边的两端节点固定的前提下,调整边的中间控制点的位置,这样会使得大量边被聚集在一起,不仅会造成二次视觉混乱,且难以在节点级别揭示图的关联趋势。针对这一问题,本文提出了一种以节点为中心的关系边聚类与可视化算法。首先使用方向聚类算法实现隶属于同一个节点的连边的聚类,本文提出的方向聚类方法速度约是K-means算法的13倍,约是DBSCAN算法的6倍,然后对各个连边实现控制点的内插,在此基础上使用FR模型使得控制点位移,并通过弯曲度控制防止“过度弯曲”情况的出现,最后调整边的透明度,使得可视化的结果突出显示边靠近端点处的部分。实验结果表明,本文NCEB算法的幅面载负量L和中点距离变化量△d的约为FDEB算法的二分之一,证明本文算法可以将捆绑位置从边的中间部位移动到节点端,不仅解决了传统边捆绑算法造成的二次视觉混乱问题,而且使得节点周围的连边分布趋势清晰可读,且视觉负载大大降低,有效减少了视觉误差和信息误判。