基于抗差最小二乘配置的点云内插DEM算法研究

针对传统的点云内插DEM算法存在模型误差和点云粗差等问题,提出利用抗差最小二乘配置方法进行DEM内插。该方法可将内插模型误差当作最小二乘配置中的随机信号来处理,并采用基于抗差M估计的协方差函数拟合方法,对粗差数据进行剔除或降权处理,削弱其对协方差函数拟合精度的影响,从而提高DEM内插精度。最后采用三种实验方案对比分析,实验结果表明:抗差最小二乘配置插值方法具有更高的插值精度。     

DEM曲面分区内插方法研究

DEM在工程建设与自然科学领域应用极为广泛,如何准确、高效地运用曲面内插成为内业数据处理方面的研究热点。本文以辽宁省调兵山试验区域内已知点数据为基础,对比了移动三角面内插法、双多次多项式曲面内插法、Zernike多项式曲面内插法的内插精度,研究了按曲面坡度分区讨论对内插的改进效果。研究结果表明,按曲面坡度进行分区,使用多项式和移动三角面法进行混合内插,能很好地削弱地势对精度的影响,使DEM曲面内插精度有很大的提高。     

DEM内插方法的研究与分析

在调兵山地区,选择61个已知点作为起算数据,采用移动三角面法和双二次多项式曲面内插法建立该地区的DEM模型。经实验分析发现,移动三角面法建立的DEM内插中误差值要高于双二次多项式曲面内插中误差值,尤其在地势变化比较大的区城内插精度比较高,适合地形起伏变化较大区域的高程内插。双二次多项式曲面法建立的DEM在地势变化比较平缓的地区内插精度要高于移动三角面法,适合地形起伏较小地区的高程内插。     

抗差趋势面与正交多面函数结合拟合DEM数据

空间数据内插是DEM建模中不可缺少的环节。本文提出将趋势面与多面函数结合拟合DEM数据。在趋势面拟合过程中,提出将局部有显著起伏的采样点视为异常观测值,采用抗差估计法,控制显著异常点对曲面拟合的不利影响;针对多面函数拟合中,难以合理地选择节点这一问题,提出基于正交最小二乘法的基本思想,计算各节点核函数对曲面拟合贡献的大小,并依此为依据自适应地选择节点。最后利用新提出的方法,对野外实测的地形数据进行拟合,结果表明进行趋势面拟合后,再进行多面函数拟合,整体上优于直接利用多面函数拟合,而基于正交最小二乘法的多面函数拟合法的精度明显优于常规的多面函数拟合法。     

基于反距离夹角加权算法的地理信息空间内插方法

基于加权平均理论,在权因子变量中引入距离和夹角两个量来定权,得出反距离夹角加权算法。将反距离夹角加权算法应用在地理信息空间内插中,并与常用的几何内插方法算术平均值法、邻近值法、反距离加权法进行比较分析后得出,当已知样本点只有一个时,该算法相当于最邻近值法;当只有两个已知样本点,或者多于两个已知样本点并且点位在全圆方位上分布均匀时,夹角权相等,该算法相当于反距离加权法;多于两个已知样本点,但已知样本点密度和方位分布不均时,反距离夹角加权法能减弱甚至消除已知样本点在内插点全圆方位上分布不均及疏密不匀对内插值的影响,保证内插值接近近点值。所提出的反距离夹角加权算法将广泛应用在建立DEM及图像处理等地理空间信息数据内插中。     

一种基于TIN的DEM表面C1光滑插值模型

根据原始地形起伏变化的连续光滑性以及邻近数据点之间的相关性,研究了基于TIN的DEM表面光滑插值模型.首先,运用二元二次多项式曲面加权平均的办法,提出了一种基于TIN的具有C1光滑性的DEM表面插值模型;然后,利用数学曲面对模型的精度进行了评估,并对实际地形进行了插值表示.结果表明,提出的表面插值模型具有较好的精度和光滑效果.     

规则格网上双方向性插值DEM精度研究

简要介绍双方向性插值方法的原理,并以线性插值和三次插值过程中的误差传播为基础,利用误差传播定律,推导出双方向性插值方法生成的DEM曲面平均高程误差值,并对线性插值和三次插值公式本身的精度进行分析。     

基于Coons曲面的规则格网DEM表面模型

内插是数字高程模型的核心问题。目前的内插模型主要是由离散的格网数据构建的连续曲面,直接以点推面,可能存在较大的地形误差。本文建立的Coons曲面DEM表面模型,首先利用离散的格网数据构造与格网边界相对应的地形剖面曲线的拟合曲线,再基于拟合曲线构建DEM表面模型。实验表明：Coons曲面DEM表面模型是一种高精度的DEM表面模型,其地形模拟误差比直接基于格网数据建立的双线性内插、样条函数内插和移动曲面拟合法的误差都小,实际地形模拟误差与双线性模型相比减少15％-28％,且精度随着构建边界拟合曲线所用格网点的增多而逐渐提高。     

基于移动曲面拟合算法和加权平均算法的DEM内插算法改进

分析了移动曲面拟合与加权平均算法的特点,提出了移动曲面拟合法与加权平均法相结合的方法,使它们能够相互取长补短,并在复杂的曲面拟合运算前对搜索到的参考点进行判断和预处理。通过从一组原始数据中随机提取的部分数据对不同内插方法进行测试,得出了各内插算法的精度,结果表明本文提出的内插算法有一定的优越性。     

一种综合考虑采样点水平和高程误差的DEM建模算法

为了降低采样点水平和高程误差对数字高程模型（digital elevation model,DEM）建模精度的影响,受总体最小二乘算法启发,以较高精度的多面函数（multiquadric function,MQ）为基函数,发展了整体最小二乘MQ算法（MQ-T）,并分别借助数值实验和实例分析验证模型计算精度。数值实验中,以高斯合成曲面为研究对象,设计了受不同误差分量影响的采样数据,借助MQ-T曲面建模,并将计算结果与传统MQ进行比较。结果表明,当采样点仅受高程误差分量影响时,MQ-T计算结果精度与MQ相当;当采样数据受水平误差分量影响时,MQ-T计算结果中误差小于MQ中误差。实例分析中,以全站仪获取的采样数据为研究对象,借助MQ-T构建测区DEM,并将计算结果与传统插值算法进行比较,如反距离加权（inverse distance weighted,IDW）法、克里金（Kriging）法和澳大利亚国立大学DEM专用插值软件（（Australian National University DEM,ANUDEM）法。精度分析表明,随着采样点密度降低,各种插值算法精度逐步降低;不管采样密度多少,MQ-T计算精度始终高于传统插值算法;对山体阴影图分析表明,MQ-T相比Kriging法有一定峰值削平现象。