利用误差熵评价光斑中点云不确定性

三维激光扫描点位精度受光斑影响较大,激光点在光斑中呈现了不确定性,该不确定性的准确描述关系到激光点位精度的评价。将误差熵模型引入到点位不确定性的评价中,利用激光点位在光斑中不确定性的概率密度函数,推导了激光点位信息熵,并依据误差熵与信息熵的关系得到了激光点位的误差熵。通过分析误差熵与光斑面积的关系,得到点云光斑平均误差熵,实现了将平均误差熵引入到点云不确定性的评价中。通过设置不同扫描间隔得到的点云数据,分析了平均熵模型进行基于光斑影响下的点云精度评价的可行性,最终实现了对光斑中点云不确定性的准确评价。     

二维随机点的熵误差指标

根据信息论基本原理，提出了二维随机点的熵误差指标，该指标与以往的误差指标不同，它是一个在熵意义下唯一确定的，与置信概率无关的客观指标，把它作为二维点位置不确定性的度量指标具有特殊优越性。     

遥感云分类不确定性的多维混合熵模型评价

针对遥感影像提取信息分类过程中存在随机不确定性和模糊不确定性两种噪声,影响分类结果的准确性问题,该文在多光谱遥感影像处理中,通过对传统的混合熵模型进行多维化改进,提出多维混合熵的不确定性评价模型。采用云算法对遥感影像进行解译分类,获取相应的不确定性模型参数计算出信息熵和模糊熵,从像元和类别两个尺度构建出遥感云分类不确定性的多维混合熵评价模型。结果表明,多维混合熵模型能够充分考虑多光谱遥感数据的多维性,可以从不同尺度对遥感分类的随机不确定性和模糊不确定性进行有效全面地评价。     

熵理论在确定点位不确定性指标上的应用

分析了传统点位不确定性指标的局限性,基于信息论中的联合熵和最大熵定理导出了n维随机点熵不确定指标以及落入其内概率的统一公式;提出了以熵误差椭圆与熵误差椭球作为2维、3维GIS中点元的位置不确定性度量指标.提出的熵指标具有唯一确定、不受置信水平选取的主观性影响等特点,适合于度量未知分布的点位不确定性.     

GIS中三维空间直线的误差熵模型

从信息熵的角度提出了三维空间直线的误差熵模型，该模型由以垂直直线的平面误差熵为半径的圆柱体和两端点的误差球组成，是一种完全确定的度量空间线元不确定性的模型。理论分析与实验表明，本文所提出的模型具有较好的效果。     

利用误差熵确定激光点云变形可监测指标

利用三维激光扫描确定变形区域的主要方法是对相同区域的点云进行对比分析,根据对比值确定变形区域及变形量,这种方法虽然能够简单地实现变形监测,但对于监测结果的可靠性并没有进行评价。因此,为了提高变形监测结果的可靠性,对点云误差及点云配准误差进行分析,并由此确定点云变形监测的可监测指标。为了避免相邻点位误差之间的相互影响及误差空间大小的不确定性影响,利用误差熵来确定点云误差空间,并根据其实际大小和误差极值的关系来确定变形可监测指标。通过不同距离和入射角下模拟的平面板变形来验证其可行性,并将该方法应用于某个滑坡场景,以确定该滑坡的变形区域和变形大小。     

地面三维激光扫描点云数据精度影响因素及控制措施

地面三维激光扫描技术虽然具有分辨率高、准确度高、效率高等特点,但在应用过程中存在一系列影响三维激光扫描精度的因素。文中详细分析扫描距离、物体表面材质、控制网、标靶测量精度、光斑大小、扫描点间距、点云拼接精度、全反射物质和外界环境等因素对三维激光扫描精度的影响,并提出对以上影响因素的控制方法。     

GIS中面元的误差熵模型

根据整个线元边缘分布的平均信息熵确定了“ε－带”的宽度，提出了线元的平均误差熵带模型，进一步扩展到面元的误差熵环模型。误差熵环的带宽取构成边界线的各线段误差熵的加权平均值。最后通过算例比较了面元的误差熵环和误差环模型，绘出了它们的可视化图形，得出了一些有益的结论。     

浅谈GIS中空间数据的不确定性及其处理

GIS数据质量与不确定性研究是目前GIS重要基础理论之一。本文主要阐述了空间数据的不确定性研究内容、空间数据的不确定性来源、空间数据不确定性的处理、减少空间数据不确定性的方法及其发展趋势等方面的内容。     

GIS中一般曲线的不确定性模型

本文对ＧＩＳ中一般曲线的误差进行了研究。曲线的误差由构成该曲线的任意点之误差描述。曲线上任意点的误差由端点及距离误差传播导出的误差之加权平均值的协方差表示,本文分别给出了垂直方向误差（εσ）及最大方向误差（εｍ）的计算模型。以三次Ｂ样条曲线为例,给出了其建模及可视化结果,进一步地将该结果与折线及圆曲线的情况进行了比较。     

误差熵不确定带模型

本文从信息论的基本理论出发，通过熵的极值定理和引入误差熵的概念 ，首次提出了误差熵不确定带模型。该模型与以往的误差模型有着本质的区别。它不是任何意义上的置信带，而是一种完全确定的，与置信水平无关的不确定带模型。     

中国地区SRTM3 DEM高程精度质量评价

为揭示我国SRTM3DEM数据高程精度质量,结合已开展过SRTM3DEM高程精度质量评价工作的局部地区的研究,考虑空间分布情况,选取新疆、辽宁、山东、浙江、海南5个地区的平原、丘陵、盆地、山地等地形区域作为典型研究区,并以1∶5万DEM为假定真值、以1∶25万DEM为参照,通过DEM面误差可视化分析、DEM面误差信息熵模型、中误差模型等方法对SRTM3DEM数据高程精度质量做了分析。计算结果表明我国SRTM3DEM数据高程精度质量受地形影响并存在一定的空间差异性,同时我国范围内SRTM3DEM数据高程精度质量整体上要高于1∶25万DEM。     

熵理论在确定点位不确定性指标上的应用

分析了传统点位不确定性指标的局限性，基于信息论中的联合熵和最大熵定理导出了n维随机点熵不确定指标以及落入其内概率的统一公式；提出了以熵误差椭圆与熵误差椭球作为2维、3维GIS中点元的位置不确定性度量指标。提出的熵指标具有唯一确定、不受置信水平选取的主观性影响等特点，适合于度量未知分布的点位不确定性。     

GPS网已知点粗差对转换参数的影响

坐标转换时,若已知点含有粗差将不能获得正确的转换参数,已知点粗差是如何影响转换参数的,其量级是多少,本文将在此方面作深入分析。通过分析可知,粗差越大,粗差对转换参数的影响越大;测区越大,粗差对转换参数的影响越大;如果给已知点坐标加一个很大的常数,转换参数将发生剧烈变化。并用实例对本文的分析作了验证。     

以点位误差描述线元位置不确定性的误差带方法

从实用的角度出发,提出按两端点的点位误差描述线元误差带的方法.主要内容包括对各种情况加以解释并给出各种不同情形的统一公式.     

控制点因素对GPS坐标系统转换精度的影响

用实测数据分析GPS坐标系统转换模型对其定位精度的影响,对已知点的位置和分布区域的大小因素影响求解模型参数的内符合精度和外符合精度进行了统计。在此基础上得出了一些有益的结论。     

顾及不确定性影响的变形概率预报法

针对变形预报的不确定性,以MCMC算法和贝叶斯预测理论为基础,提出了变形概率预报方法,该方法以概率分布的形式描述变形预报的不确定性,通过概率规则实现预报的递推过程。利用宁杭高速路基沉降数据进行数值计算,定量分析了预报值及其可靠性区间等信息,并与最小二乘估计、免疫算法的预报结果进行比较,结果表明了该方法的有效性和可行性。     

原始数据误差对放样点精度影响的探讨

本文在文献[3]的基础上,进一步探讨了工程测量中原始数据误差对放样点精度影响的问题。首先,讨论了施工控制网中原始数据误差存在的形式、特点以及它们对放样点精度影响的传播规律,并建立了关于相对放样点位精度的矩阵公式。在此基础上,对现有的几种常用放样方法中原始数据误差的影响进行了分析和计算。结果表明,在施工放样测量工作中,应该密切注视原始数据误差的影响,并对此问题提出一些合理的建议。     

熵与不确定度区间

测量平差问题中,讨论观测量和参数估值时引入熵及熵意义上不确定度区间的概念,并论证了不确定度区间作为评定精度的指标的可行性,进而提出以不确定度区间作为假设检验的置信区间,避免了选取显著性水平α时的非客观因素的影响。给出了t分布,x2分布、F分布不确定度区间的计算公式及相应的数表。