基于抗差估计的坐标重心化转换模型

基于坐标重心化原理和抗差估计理论,研究基于抗差估计的坐标重心化转换模型。抗差估计方法能探测出公共点数据中的粗差,而坐标重心化转换模型可有效地解决法方程的病态问题,将这两种方法进行有机结合,建立基于抗差估计的坐标重心化转换模型。试验结果表明,该模型可明显提高坐标转换的精度及可靠性。     

不同大地坐标系间相互转换的病态解决及抗差算法

不同大地坐标系间进行坐标转换是利用具有两个坐标系下坐标的公共点,求取转换参数 经常会遇到系数矩阵病态导致转换精度差的问题,且公共点的坐标精度直接影响转换参数的求解精度,也就是影响坐标转换的精度.本文探讨利用LC曲线法、截断奇异值法及广义交叉检验准则法解决病态问题,同时采用抗差估计理论进行不同大地坐标间的转换.当公共点...     

加权总体最小二乘在重心化Bursa模型中的应用

研究了基于加权总体最小二乘的重心化布尔沙模型的坐标转换算法,针对坐标转换中原始坐标和目标坐标均存在误差的问题,根据误差的影响程度不同而给予不同的权值,利用加权总体最小二乘方法求解转换参数。坐标重心化的方法可以解决布尔沙模型在局部地区容易出现病态的问题,将两种方法结合可以很好地提高坐标转换的精度,通过实例验证了该方法的优越性。     

选取岭参数的一个新方法

当法方程的系数阵呈病态时,平差参数的最小二乘估计不再是一个良好好估计。为改进最小二乘估计,许多学者提出众多的有偏估计方法,其中影响最大的是岭估计和主要估计。     

基于L曲线法和GCV法的有理多项式参数求解

在求解有理函数模型的多项式参数时,通常采用的是最小二乘估计方法进行求解,但若控制点分布不均匀或模型过度参数化,则法方程矩阵很容易产生病态,不能得到正确的解。使用Tikhonov正则化方法可以较好地改善法方程的状态,使方程解趋于稳定。通过影像数据,分别采用了L曲线法和GCV法进行试验,试验证明该方法使RPC参数的解算精度有了显著提高,验证了该种方法在求解病态矩阵误差方程中的正确性。     

基于岭估计的三线阵CCD影像外方位元素去相关性方法研究

线阵CCD技术已广泛应用于高分辨率卫星遥感成像,但是其外方位元素的强相关性使得法方程的解算出现病态。在深入分析三线阵影像外方位元素相关性质的基础上,讨论岭估计和广义岭估计这两种方法,并采用一个Ikonos立体像对和一套模拟卫星影像进行试验,结果表明岭估计能很好地克服定向参数之间的相关性,广义岭估计则在零特征值不是太多的情况下,可得到比岭估计更好的解算精度。     

阜新市建成区点位坐标转换的研究

在地方坐标系和国家坐标系之间进行平面坐标转换时,由于坐标原点的差异,导致采用简化四参数模型转换坐标时转换矩阵可能出现病态,由此求得的参数解不可靠。基于四参数模型解算时中心点坐标与坐标转换矩阵具有相关性的特点,通过附加中心点坐标可有效地避免转换矩阵病态问题。基于以上原理,本文编程采用阜新市建成区坐标数据进行验证,该方法简单可行,计算结果可靠,转换坐标精度可满足大比例测图图根控制测量精度要求。     

平面坐标转换模型的病态性分析与正则化算法北大核心CSCD

应用数学模型实现坐标系统的转换,转换的精度是人们关注的问题。针对平面坐标转换模型参数间的相关性可能导致的法方程系数矩阵的病态性,该文在非线性平面坐标转换模型的基础上,推导并得出线性转换模型。通过算例对线性转换模型参数的相关性、模型的病态性、及其正则化方法进行分析。结果表明法方程系数矩阵呈病态性,但病态性不是由于模型参数的相关性引起;应用参数的正则化解转换控制点的坐标,其转换精度高于最小二乘解。     

平面坐标转换模型的病态性分析与正则化算法

应用数学模型实现坐标系统的转换,转换的精度是人们关注的问题。针对平面坐标转换模型参数间的相关性可能导致的法方程系数矩阵的病态性,该文在非线性平面坐标转换模型的基础上,推导并得出线性转换模型。通过算例对线性转换模型参数的相关性、模型的病态性、及其正则化方法进行分析。结果表明法方程系数矩阵呈病态性,但病态性不是由于模型参数的相关性引起;应用参数的正则化解转换控制点的坐标,其转换精度高于最小二乘解。     

工程坐标与国家坐标转换参数选择与转换精度的关系研究

不同国家或地区在不同的历史时期采用的是不同的坐标系,因此存在着国家坐标和地方坐标之间的坐标转换。为了综合利用测绘成果,工程坐标与国家坐标进行相互转换是必要的。基于高斯平面的工程坐标与国家坐标转换模型,广泛采用相似变换。通过选择不同的相似变换参数,提出无需列误差方程和法方程即能得到转换参数最小二乘解的重心化模型,并推导出...