基于模糊C均值聚类的机载LiDAR点云滤波

点云滤波是机载LiDAR数据处理的重要步骤.现有滤波算法大部分要建立点云之间的索引关系,增加了算法的复杂度;或需要对原始数据进行内插,导致原有精度损失.本文在对LiDAR点云数据的高程进行统计分析的基础上,引入模糊C均值聚类分析算法,针对大区域平坦复杂城区数据,无须建立索引或进行内插,能够快速简单地实现地面点与非地面点的分类.实验结果表明,该方法切实可行,能够较好地满足精度需求.     

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。     

DEM曲面内插组合方法的研究

数字高程模型广泛应用于测绘科学各个领域,如何建立模型并高效率地进行内插成为现在研究的热点问题。文中以辽宁省黑山市调兵山地区三维坐标采集数据为基础,使用多项式曲面内插法、加权平均法和组合方法进行内插,对比内插精度,验证加权平均对多项式内插精度的影响,研究组合方法的可行性,找出适合实验区域的内插方法。研究结果表明:在实验区域使用多项式和加权平均内插方法时加权平均方法内插精度最高;加权平均方法能较好地优化多项式内插精度;组合方法中加权双三次多项式内插方法能较好地削弱地势对精度的影响,是一种适合实验区域的方法。     

Surfer软件中高程数据内插方法比较分析

为了获取模拟连续地表高程时的规则格网DEM数据,需要对离散的高程点数据进行内插计算,内插后计算精度的好坏与内插方法的选择密切相关。此处针对Surfer10.0软件提供的12种内插方法,选取1∶5万高程数据进行了离散点内插生成DEM的实验。先从基础性目视研究中得出一定结论,而后通过耗时、DEM三维可视化效果、残差计算等方面采用层层递进、逐一排除的方式对剩下各种内插方法进行比较研究,得出实用的结论。     

不同DEM插值算法对提取坡度和坡向的影响研究

针对数字高程模型数据的精度与内插算法的有关问题,分别选取反距离加权插值算法、径向基函数插值算法、最近邻点插值法和克里格插值算法生成DEM。根据插值参数对插值精度的影响不同,选择插值参数为研究对象,然后运用交叉验证法与方差分析等试验方法来研究插值参数与DEM精度的关系,以便得到合理插值参数,并通过对不同插值算法生成的DEM计算坡度坡向面积,分析不同内插算法对坡度坡向的面积变化规律。通过研究发现,不同的内插算法主要是对小坡度区域(15°)有影响,而坡度较大(15°)时没产生显著的影响。不同插值算法生成的DEM提取的坡向主要在平坦地区有显著的影响。     

电离层延迟的区域CORS数据实时监测

针对区域电离层变化情况较为复杂,所确定的电离层模型系数难以反映其短时间内的变化情况问题,该文提出了利用旋转地图内插结合曲面拟合模型实现区域电离层实时监测方法。采用旋转地图内插IGS提供的电离层数据,能够有效补偿电离程度与太阳位置的强相关性,提高总电子含量内插精度;基于曲面拟合模型对区域电离层进行实时监测,实现了模型系数的实时更新。利用JSCORS网的双频观测数据,采用曲面拟合模型建立了实时的区域电离层监测模型,数据计算结果表明,其网内外精度分别优于0.81TECU和0.96TECU。     

基于参考面的可视域算法

与传统基于视线的可视域算法相比，该算法不需进行DEM内插，无冗余计算，计算时间和视点位置与可视域面积无关，受DEM区域影响不大。     

考虑地形特征的DEM内插软件包HIMI的研究

本文介绍带地形特征（地形单点、边界线、构造线和断裂线）的DEM内插软件包HIMI的原理及程序结构，并指出其高效性。数据分块和重排程序ARRANGE和考虑地形特征的DEM内插程序INTM是HIMI的两个主要部分。本文引用图论和数据结构的理论解决INTM中子区边界提取问题，用多交点判断法解决子区中数据分块和重排问题。利用HIMI内插了三个带地形特征的模拟表面的DEM和一个带地形特征的实际地形表面（欧洲Drivdalen试验场的一个像对）的1∶5千比例尺的DEM。结果表明，若采样数据具有足够的逼真度，HIMI内插出的DEM就具有足够的逼真度，HIMI是有效实用的，可用于生产大比例尺DEM的内插软件包。     

CHAMP星载加速度计数据分析

利用GFZ数据中心提供的CHAMP卫星星载加速度计数据,通过坐标系转换计算得到惯性系下的非保守力加速度;研究和讨论了CHAMP星载加速度计数据特点、改正数计算和姿态数据间断的处理等问题,指出了1.0版姿态数据跳变和2004年后姿态数据间断过大而无法使用的现象,建议实际处理时不采用1.0、1.1版及2004年后的数据。通过计算表明:在1 min之内的CHAMP星载加速度数据间断可以用简单内插的方法进行处理,并且简单内插结果的精度与数据质量有关,因此要慎重使用内插数据。     

恒星视位置表内插因子的简便算法

天文测量工作中常要计算恒星在观测时刻的视位置。通常，这一计算是利用中国天文年历测绘专用（以下简称测绘历）所刊载的恒星视位置表进行内插，这就需要确定和观测时刻对应的恒星视位置表内插因子（以下简称内插因子）。实际工作中采用的计算内插因子的方法基本上和测绘历说明部分所给出的方法一致，比