混合整体最小二乘曲面拟合在点云滤波中的应用

针对传统点云滤波过程中拟合曲面不连续,参数求解不合理及高差阈值不明确的问题,本文提出一种基于混合整体最小二乘的曲面拟合约束法。利用中心网格加权坡度值构建了多尺度格网,探讨了依据网格邻域选取地面种子点的标准,分析了混合整体最小二乘曲面方程求解和根据滤波结果逐级调整高差阈值的方法和步骤。试验结果表明,该方法提高了复杂区域的点云滤波精度,为构建数字高程模型提供了精确数据。     

基于GPS高程拟合的总体最小二乘算法研究

针对GPS测量噪声影响高程拟合精度的问题,本文详细阐述了最小二乘方法、总体最小二乘算法和加权总体最小二乘算法三种误差处理方法的基本原理及计算公式。根据常用的两种曲面拟合模型,通过对实测数据拟合结果分析GPS测量噪声对高程拟合精度的影响,并对比上述三种算法的结果。数值计算结果表明在顾及GPS测量噪声的情况下,总体最小二乘算法能够很好地削弱其对高程拟合的影响,从而提高拟合精度。     

圆曲线拟合的总体最小二乘算法分析

针对圆曲线拟合参数求解的问题,该文在分析现有的圆曲线模型构建及其参数求解方法的基础上,以圆曲线的参数方程建立圆曲线拟合模型,采用总体最小二乘算法的求解模型参数。通过实例数据和模拟数据,对比分析现有以一般方程构建的圆曲线拟合模型的最小二乘算法、混合总体最小二算法以及根据协方差传播定率定权的加权总体最小二乘算法计算结果。实验结果表明,采用该文提出的总体最小二乘算法求解由参数方程构建的拟合模型,效率和准确度均有所提高。     

一种利用IGGII方案的稳健混合总体最小二乘方法

混合总体最小二乘(mixed LS-TLS)合理地顾及了系数矩阵和观测向量误差,却没有考虑数据中可能存在的粗差。利用IGGII方案,提出一种稳健的混合总体最小二乘方法,并通过平面拟合进行验证。结合模拟数据和真实数据,通过与最小二乘(LS)、总体最小二乘(TLS)和混合总体最小二乘的对比分析,证实这种稳健混合总体最小二乘的平面拟合结果最为可靠。     

最小二乘曲面拟合的LiDAR数据滤波方法

机载激光扫描技术(LiDAR)可直接获取数字表面模型,但要获得高精度的数字地面模型(DTM)需要滤波去除地物点,这是一项十分复杂和耗时的工作。本文提出一种基于二次多项式的局部最小二乘拟合滤波算法,对数据进行规则格网化处理,对每个格网的数据进行局部最小二乘拟合滤波处理,并缩小格网大小迭代进行滤波。实验结果表明提出的方法能得到很好的效果。     

加权总体最小二乘法在点云数据平面拟合中的应用

研讨一种加权总体最小二乘法,它是在Malengo A文献的基础上推导的基于拟牛顿法的加权总体最小二乘算法,能够处理误差变量模型中的各种不同的情况。本文将该算法应用于点云数据平面拟合模型的求解,通过比较加权总体最小二乘法与最小二乘法、总体最小二乘迭代解法的结果来验证该种算法的有效性。     

基于最小二乘拟合的三维激光扫描点云滤波

针对传统的使用单一拟合法滤波的不足,提出组合曲面拟合滤波方法。方法在对点云分割选取拟合点的基础上,先进行二次曲面拟合,去除误差较大点,然后在剩余的点云中,选取较为准确的多面函数拟合点,利用多面函数曲面可更好地表达地形细节,进一步逼近真实的地形表面的优点,进行二次滤波。实例表明,本文组合最小二乘拟合的点云滤波效果较好,去噪后的点云可用于生成准确的DEM。     

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。     

总体最小二乘曲线曲面模型建立方法比较探究

本文探究了总体最小二乘的3种方法,包括奇异值分解、最小奇异值方法和迭代法,并且对3种方法进行比较。在模型推导的基础上,文中对3种总体最小二乘法在曲线和曲面拟合中求解的参数及其精度进行了比较分析。通过与最小二乘法的比较表明:总体最小二乘法得到的拟合结果更加稳健,并且发现迭代法和奇异值分解方法的结果是一样的;最小奇异值方法的结果欠优。     

总体最小二乘的加权GPS高程曲面拟合法

针对GPS高程转换的问题,提出了一种基于总体最小二乘的加权GPS曲面拟合直接求值的方法,根据系数矩阵A列向量部分修正引入权阵PA、PX、P0,根据距待求点越近受其影响越大的特点引入权阵P,建立较最小二乘法更加合理的模型,并且可直接求得待定点的高程异常值。经实例计算证明基于总体最小二乘的加权GPS高程曲面拟合的方法更加合理,可以获得更高精度。     

复数域总体最小二乘平差

在复数域最小二乘的基础上提出了复数域总体最小二乘平差方法,推导了复数域总体最小二乘和复数混合总体最小二乘的相关公式。通过算例比较分析了复数观测值的残差的模的平方和最小(平差准则1)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则2)下的复数最小二乘、复数观测值和系数矩阵的残差的模的平方和最小(平差准则3)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则4)下的复数总体最小二乘方法的优劣。试验结果表明:平差准则1下复数最小二乘较平差准则2下得到的结果更加合理,平差准则3下复数总体最小二乘较平差准则4下得到的结果更为准确;当顾及系数矩阵误差时,平差准则3下复数总体最小二乘要优于平差准则1下复数最小二乘。     

再生权最小二乘法

稳健估计方法能在观测值中不可避免地存在粗差时有效地消除或减弱它们对参数估计的影响,稳健估计方法也是测量数据处理的常用方法。本文充分利用独立观测值改正数之间应满足的条件方程提供的有效信息构造观测值的权,提出了一种稳健估计方法—再生权最小二乘法（Self-born Weighted Least Squares（SBWLS））。不同观测值数量、不同粗差数量（1-3）和不同粗差数值（5和10倍的中误差）的三个水准网仿真实验结果说明,再生权最小二乘法比常用的13种稳健估计方法能更有效地消除或减弱粗差对参数估计的影响。     

顾及粗差的混合最小二乘平差实验分析

通过详细介绍总体最小二乘法以及其与经典最小二乘法的关系,引出综合了经典最小二乘法与总体最小二乘法的混合最小二乘平差法。为了研究混合最小二乘法的优劣,本文设计一套比较混合最小二乘法与经典最小二乘法的实验方案。通过实验结果可知,混合最小二乘法并非总优于经典最小二乘法,只有当系数阵误差比观测值误差大或略小时,混合最小二乘法才始终优于经典最小二乘法。     

平行直线拟合的混合LS-TLS平差及精度评定方法

针对地形测图测绘和地物重建中存在的平行直线拟合问题,同时考虑x坐标和y坐标的测量误差,构建变量含误差(EIV)模型,根据设计矩阵的特点采用混合最小二乘(LS)总体最小二乘方法(TLS)求解,并给出了相应的精度评定方法。混合LS-TLS方法的平差结果与LS、TLS方法结果对比表明:对于平行直线拟合,混合总体最小二乘方法的精度高于LS和TLS方法。论文旨在对EIV问题提出实用的平差和精度评定方法,推TLS方法的应用。     

用差商代替导数的非线性最小二乘估计

针对不同类型观测值的非线性最小二乘平差，介绍一种不使用导的解析方法。在这种解算中，由于只使用函数值，避免了二阶和二阶偏导数的计算，使原本复杂的计算得以简化。实例验证了本方法的有效性和可靠性。     

地图数字化数据的平差处理

地图数字化是获取 GIS空间数据的主要手段之一。针对地图数字化过程中对直角型和直线型地物的数据采集误差的平差处理 ,建立了条件方程 ,并讨论了衡量地图数字化质量的精度标准     

数字化曲线的最小二乘配置

针对数字化地图的特点,提出用最小二乘配置的理论来估计拟合曲线的参数,给出一套计算方法.主要内容包括将纵横坐标均看作是观测值,综合处理偶然误差和系统误差的联合影响.采用数字化地图上位置误差的方差-协方差函数来作为信号的协方差阵,使得到的结果更为合理和简便.     

整体最小二乘估计的研究进展

整体最小二乘估计方法作为经典最小二乘估计方法的扩展,近20年来被广泛地应用于信号处理、计算机视觉、图像处理、通信工程以及大地测量与摄影测量等测绘相关领域,成为各专业领域进行数据处理的基本方法。概述了整体最小二乘估计的发展历史,从整体最小二乘估计的算法、统计特性和可靠性研究三方面综述了整体最小二乘估计方法的研究进展情况,侧重强调各种算法的本质特征,并对整体最小二乘估计的研究方向进行了展望。     

附有相对权比的总体最小二乘平差

推导了加权情况下附有相对权比的总体最小二乘平差方法,提出了确定相对权比的验前单位权方差法和目标函数最小化法。模拟算例表明,当观测值和系数矩阵的验前单位权方差已知且比较准确时,验前单位权方差法得到的结果与参数真值的差值范数最小;目标函数最小化法的目标函数估值最小,与参数真值的差别比验前单位权方差法的结果稍大。