基于双三次Hermite插值方法的DEM误差传播分析

针对由双三次Hermite插值所生成的DEM数据,提出了一种新的传播误差估计方法。传播误差估计模型所适用的空间对象包括:线、不规则三角网(TIN)和规则格网等DEM数据。基于统计学中的误差传播定律,推导出了由非线性插值方法所生成DEM的误差传播公式。最后,将由双三次Hermite插值方法所生成DEM的传播误差与先前研究中采用线性插值所生成DEM的传播误差进行对比分析,由此可以更加全面地掌握通过线性插值或者非线性插值方法所生成DEM的误差传播规律。该成果可用于指导对实际生产DEM产品过程中插值方法的选择。     

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。     

基于多点的规则格网DEM的传递误差分析

论述了利用数量不同的格网数据构建的样条函数DEM模型和Coons曲面DEM模型的传递误差不同,指出同一插值方法的DEM模型随着构建模型所用的格网数据数目的增多,传递误差增大;当格网数据数目同样多时,减弱相邻格网单元上格网数据权重比例,传递误差就会相应地减少。     

基于多点的规则格网DEM的传递误差分析

论述了利用数量不同的格网数据构建的样条函数DEM模型和Coons曲面DEM模型的传递误差不同,指出同一插值方法的DEM模型随着构建模型所用的格网数据数目的增多,传递误差增大;当格网数据数目同样多时,减弱相邻格网单元上格网数据权重比例,传递误差就会相应地减少。     

基于等高线隔断线确定DEM适宜分辨率的方法研究

分辨率是等高线数据插值生成格网DEM数据过程中需要考虑的一个重要参数,适宜的分辨率既能将等高线高程信息尽可能保留,又不会因插值造成数据冗余及误差。基于对格网DEM生成方式的理解,提出了等高线隔断线的相关概念,分析了基于地形图矢量化的等高线数据插值生成格网DEM数据,由不同长度等高线隔断线频率统计来确定格网适宜分辨率参考值的方法。同时,不同长度等高线隔断线的长度与其频率相乘得到标准长度,以及等高线隔断线中心点生成的密度分析图,均可在频率特征决定适宜分辨率参考值时起到一定的参考作用。通过样区实验验证,实现简便,可度量性强,与其他相关研究具有一致性,对确定适宜格网分辨率参考值具有一定的借鉴意义。     

基于重构等高线的格网细化模型

以规则格网DEM为基础,利用回放等高线与原等高线进行比较,提出两个误差指标和一种格网细化模型,以生成多分辨率的格网DEM,并提高DEM的等高线精度。针对该模型的两个关键步骤,进行了较为详细的论述。通过对一幅实际地形数据进行试验,比较不同方法得出的DEM等高线精度,为DEM精度研究,特别是多分辨率DEM精度研究,提供了一种新的方法和思路。     

DEM线性建模过程中的高程误差传播

在建立数字高程模型(DEM)时,基于规则格网数据和基于三角形网数据的线性建模是常用的方法。在建模过程中,结点的高程误差会随之传播。研究了DEM在基于规则格网数据和基于三角形网数据的线性建模过程中的高程误差传播问题,推导出了在结点高程误差相关情形下的高程误差传播公式,求出了在规则格网和不规则格网面上的平均高程传播误差。平均高程传播误差可以作为DEM线性插值过程中高程误差传播的度量指标。     

DEM线性建模过程中的高程误差传播

在建立数字高程模型(DEM)时,基于规则格网数据和基于三角形网数据的线性建模是常用的方法.在建模过程中,结点的高程误差会随之传播.研究了DEM在基于规则格网数据和基于三角形网数据的线性建模过程中的高程误差传播问题,推导出了在结点高程误差相关情形下的高程误差传播公式,求出了在规则格网和不规则格网面上的平均高程传播误差.平均高程传播误差可以作为DEM线性插值过程中高程误差传播的度量指标.     

基于随机过程的格网DEM精度场模型

针对目前DEM格网精度从理论上难于统一量化描述问题,提出一种基于随机过程的格网DEM（grid digital elevation model, grid DEM）精度场模型,该模型从随机过程理论入手,借助DEM的统一插值模型,建立了DEM两类误差（噪声误差和逼近误差）的数学表达,并分析了构成DEM误差的各个分量的数学意义。与已有的模型相比,该模型实现了传统DEM两类误差的统一描述,此外,该模型适用任意插值方式生成的格网DEM的精度评价。     

1∶10000DEM精细化处理方法及其应用效果分析

以研究区1∶10 000DEM和DLG数据为基础,分别提出基于DLG数据和DEM数据的精细化处理方法,并对比分析了最近邻域法、双线性内插法以及三次卷积法三种重采样方法对DEM精细化处理效果的影响,结果表明:双线性内插法在时间效率、数据精度以及图像效果方面均适中,故决定采用双线性内插法将研究区5m格网DEM数据通过重采样生成为2m格网DEM数据,最后通过可视化和检查点法验证了精细化处理的精度均满足相关要求。相关研究成果可为地形特征等数据的提取提供精度较高的基础数据。     

面向雷利法则的加权Voronoi图生成方法

Voronoi图及其生成是计算几何的重要内容。针对传统栅格加权Voronoi图的权重界定局限性,以及栅格数据下Voronoi图生成的计算效率问题,本文研究了基于雷利法则的生长元规模权重和栅格欧氏距离变换权重作为综合权重条件下,规避单图幅背景栅格与每一生长元之间的距离计算,根据生长元各自距离变换图幅构建栅格加权Voronoi图,即雷利Voronoi图（Reilly Voronoi diagram,RVD）的地图代数生成方法。经试验验证,该方法生成的Voronoi图不仅完善了传统的权重因素,而且避免了因背景栅格与生长元的距离运算、判断而产生的大量计算,证明了该方法的切实可行性。     

应用杨赤中滤波推估法计算库容量

应用杨赤中滤波推估法,利用二项系数加权游动平均对观测值序列进行逐遍滤波,建立估值数学模型,求得各个方格中心高程估值.再由水库工程的溢洪道高程设计值与各方格中心高程的差值,求得各方格的体积,汇总即得库容量.讨论了不规则边界处理算法.     

国家数字地形库基础网格高程值的改算

<正> 一、问题的提出经过近两年来的努力,我们正在建立国家数字地形模型(以后简称NDTM),其基础网格是将1:10万图幅(经差×纬差为30′×20′)等分成64×64个网格,每个基础网格的经差×     

基于杨赤中插值法的DEM的可视化

数字高程模型(DEM)能有效描述地形结构,可视化技术是当今表达和分析复杂数据的有力工具。应用杨赤中插值法,将地形碎部点高程观测值看作一种包含规律性变化和随机性变化的复合变量,求其二项系数加权游动平均,建立估值数学模型,划分格网,求得各格网点高程估值。并阐述利用网格法来实现、分析和显示DEM数据的可视化原理和实例。     

基于增强KAZE的航拍地图拼接方法

基于局部特征的航拍图像拼接算法,是一种比较常用的建立局部地区地图的方式。针对现有的基于局部特征的拼接算法鲁棒性差速度慢等缺点,本文提出一种基于增强KAZE的航拍地图拼接方法。首先建立APAP算法模型,然后利用奇异值分解建立鲁棒性更强的KAZE描述符进行匹配,随后根据匹配点解APAP模型得到网格单应性矩阵,最后以三张航拍图像为一组,以中间图像为目标形变图像分别与左右图像进行拼接,非重叠区域进行网格单适应矩阵高斯加权变换。实验表明,该方法不仅具有很强的鲁棒性,而且拼接速度快,对于多张航拍图像可以减小拼接误差。     

地学栅格格网数据质量评价指标与方法

栅格格网数据在GIS空间分析中具有巨大优势,但是其质量优劣很大程度上影响着这些基础数据的应用能力。本文结合地球系统科学数据共享网(科学数据共享工程试点)中栅格格网数据现状,提出该数据质量评价的指标和方法。具体指标包括图形、属性、时间和元数据四个大的要素集,通过与精度、逻辑一致性与完整性的匹配,组成一个的评价指标矩阵。基于缺陷扣分法和加权平均法设计了数据质量评价技术路线,并以地球系统科学数据共享试点中的栅格格网数据为实例,验证了本技术方法。     

稳健加权总体最小二乘方法

加权总体最小二乘没有考虑观测数据中可能存在的粗差,本文基于IGG权函数,采用选权迭代法求解加权总体最小二乘。结合模拟数据和真实数据,系统地比较了加权总体最小二乘方法、基于Huber权函数的稳健加权总体最小二乘方法和基于IGG权函数的稳健加权总体最小二乘方法的系数估计和误差估计,通过对比分析表明,两种稳健加权总体最小二乘方法的参数估计结果比加权总体最小二乘方法更加可靠,且以基于IGG权函数的稳健加权总体最小二乘方法为最优。     

DLG空间要素网格综合法研究

通过将网格法用于DLG空间要素综合的数学计算过程的研究,提出DLG要素综合的一种新方法——网格综合法。通过对点、线、面要素网格综合法的系统分析,重点论述线、面典型空间要素的网格综合法的理论和方法,并提出数学模型,为空间要素自动地综合提出一种有效的技术途径,这在各级地理信息空间数据采集和建库中具有重要意义。     

DLG空间要素网格综合法研究

通过将网格法用于DLG空间要素综合的数学计算过程的研究,提出DLG要素综合的一种新方法——网格综合法。通过对点、线、面要素网格综合法的系统分析,重点论述线、面典型空间要素的网格综合法的理论和方法,并提出数学模型,为空间要素自动地综合提出一种有效的技术途径,这在各级地理信息空间数据采集和建库中具有重要意义。     

A Robust Algorithm for Constructing Pit-Free Canopy Height Model

Due to the penetration ability of airborne light detection and ranging (lidar) into tree crowns, data pits commonly appear in lidar-derived canopy height models (CHMs). They have a seriously negative effect on the quality of tree detection and subsequent biophysical measurements. To construct a pit-free CHM, an algorithm based on robust locally weighted regression and robust z-score was presented to remove data pits. The significant advantage of the new algorithm is parameter-free, which makes it efficient and robust for practical applications. A numerical test and a real-world example were respectively employed to assess the performance of our method for CHM construction, and its results were compared with those of three classical methods including natural neighbor interpolation of the highest point method, mean and median filters. The numerical test demonstrates that our algorithm is more accurate than the other methods for generating pit-free CHMs under the presence of data pits. The real-world example shows that compared with the classical methods, our method has a better ability of data pit removal. Moreover, our method performs better than the other methods for deriving plot-level maximum tree height from CHMs. In a word, the new method shows high potential for pit-free CHM construction.