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相似文献
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1.
在利用最小二乘配置进行GPS高程拟合时,协方差函数的确定直接关系到拟合的精度。提出了在预先不知道协方差函数具体形式的情况下,利用遗传规划的原理进行协方差函数的拟合。通过实例验证了遗传规划在协方差函数拟合中的可行性。  相似文献   

2.
协方差函数拟合高程异常方法探析   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用协方差拟合推估模型拟合GPS高程异常,在介绍协方差拟合推估模型的基础上,讨论了几种确定协方差函数的模型,并结合数据对各种拟合方法进行了比较分析.  相似文献   

3.
如果最小二乘拟合推估法被应用在重力异常、高程异常等的内插中 ,当观测值中含有粗差时 ,由此拟合的协方差函数就不能精确表征其统计性质。本文先从协方差函数的拟合过程入手 ,通过分析传统的协方差函数拟合法的无抗差性 ,提出了协方差函数的抗差拟合法  相似文献   

4.
协方差函数的抗差拟合   总被引:3,自引:2,他引:3  
刘念 《测绘科学》2001,26(3):25-28
如果最小二乘拟合推估法被应用在重力异常、高程异常等的内插中 ,当观测值中含有粗差时 ,由此拟合的协方差函数就不能精确表征其统计性质。本文先从协方差函数的拟合过程入手 ,通过分析传统的协方差函数拟合法的无抗差性 ,提出了协方差函数的抗差拟合法  相似文献   

5.
在最小二乘配置方法中,关键在于协方差拟合函数的参数求解。而在拟合函数确定的情况下,直接影响其结果的是如何确定距离同协方差的关系。在传统的确定方案中,为保证协方差的非负定性,对信号量采取截断或者取模;为方便解算,对距离进行分段,这些硬性的处理均会对协方差拟合函数造成影响。对于块体的刚体旋转模型(RRM),其各信号值在距离与方向间具有一定相关性。直接采用观测点间的位置信息对信号量进行拟合,可以避免初始信号的硬性处理。实例验证,该方法的拟合精度高于传统的最小二乘配置解法。  相似文献   

6.
本文利用Kriging方法结合最小二乘配置将GPS高程转换成正常高.研究了将Kriging方法中的变异函数用于计算最小二乘配置中的协方差的方法,并对一局部GPS水准网的高程作了拟合计算.通过将最小二乘配置法与平面拟合模型和多面函数拟合模型等进行比较,其外符合精度从最大的±0.0277m提高到±0.0162m.  相似文献   

7.
最小二乘配置法在GPS高程异常推估中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
简述了最小二乘配置法的基本原理,并在水准联测点不多的情况下,直接采用平方根函数作为各随机参数间的协方差函数用于推估GPS高程异常值。由于最小二乘配置法的函数模型中同时考虑了非随机变量和随机变量,使得高程异常值的推估精度更高。实例分析也证明了此模型在精度上优于传统的平面拟合模型和协方差推估模型。残差分析表明此方法更适合于同时存在内插和外推高程异常值的情况。  相似文献   

8.
针对多面函数拟合高程异常时,难以确定中心点的问题,该文利用地形标准差确定高程异常点的分类个数,进行聚类分析,并以地形标准差与距离的比值作为指标,从高程异常点中选择了中心点,同时利用多面函数拟合了高程异常曲面,较好地解决了多面函数拟合中心点难以选择且拟合精度不高的问题。在两个地区应用结果显示,利用地形标准差聚类拟合的高程异常,比单独采用聚类分析和地形标准差的方法在外符合精度上分别平均提高了27%和48%。提出了利用地形标准差选择多面函数中心点的方法,有效地降低了多面函数选择中心点的随机性,提高了多面函数拟合的精度。  相似文献   

9.
张书毕  张秋昭  杨化超 《测绘科学》2010,35(5):167-168,172
针对传统的GPS高程拟合方法要求学习样本分布要均匀的缺点,以平滑自协方差函数为基础,应用基于von Karman模型的Kriging方法用于GPS高程拟合,提出"曲线法"来计算von Karman模型中的v值。通过某测区GPS联测水准数据的计算,与多项式曲面拟合法及传统半变异函数Kriging插值等方法比较,表明:基于vonKarman模型的Kriging方法,对于学习样本数据分布不均的地区拟合精度更高,更适合地形条件恶劣地区GPS高程拟合。  相似文献   

10.
最小二乘配置法和Kriging法进行高程转换时均兼顾考虑高程异常的系统部分和随机部分,为对比分析两种方法在GPS高程转化时的优劣性,根据最小二乘配置法的协方差函数(或kriging法的变异函数)的不同,采用五种方案对实测数据进行处理。结果分析证明了以距离作为协方差函数的最小二乘配置法在算法和推估结果可靠性要优于其他方案。  相似文献   

11.
利用TanDEM-X生成DEM的精度评定   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前,许多学者对TanDEM-X生成DEM开展了一些研究,其研究成果也显示了TanDEM-X生成高精度DEM的可行性。为了验证TanDEM-X/TerraSAR-X干涉生成的DEM能否满足测图要求,需要对其进行精度评价和分析。相对于C波段的ERS、ASAR和L波段的ALOS,X波段的高分辨率TerraSAR影像干涉条纹更密集,解缠更加困难。针对这一问题,本文设计了一种低分辨率SRTM辅助高分辨率的X波段的TerraSAR干涉相位解缠方案,提高了解缠的效率和精度。同时,本文提出了一种基于协方差函数的方法对TDX/TSX DEM进行精度分析和评价。该方法通过对各个距离上的协方差值进行拟合,消除了高程误差异常对InSAR DEM精度评价的影响,可以更加客观真实地反映DEM的精度。实例分析结果表明:采用协方差函数方法来评价DEM的精度是可行的,对于试验研究区域,TDX/TSX干涉生成的DEM总体精度为1.42 m,能够满足1:10 000测图要求,为我国空白地区的测图提供了有利条件。  相似文献   

12.
李冲  张勤  魏玉明  刘站科 《测绘科学》2008,33(1):43-44,70
运用常规的拟合模型求解大范围高程异常必然存在较大的模型误差,鉴于模型误差的不确定性,可以将模型误差看作信号采用最小二乘配置法来处理,最小二乘配置中协方差函数的确定是一个比较棘手的问题,介于此,本文提出了移动最小二乘配置法,对不同的待定点建立不同的配置模型,并通过定权的方式解决复杂的协方差函数计算问题,对一个大测区的部分GPS水准数据进行解算,获得了满意的结果。  相似文献   

13.
国家多期一等水准网成果是研究中国大陆地壳垂直运动的宝贵数据.综合利用国家三期一等水准网成果,分析中国近50年地壳垂直运动变化趋势.首先,确定水准重合点高程变化量,计算重合点变化速率;然后,基于拟合点和检核点残差分布评估常用插值方法的优劣性,确定最优建模方法;最后,构建基于水准成果的中国大陆垂直运动模型,分析各区域垂直运...  相似文献   

14.
基于方差分量估计的拟合推估及其在GIS误差纠正的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
拟合推估解算必须首先求得信号向量的方差协方差矩阵,该协方差矩阵一般通过选定的协方差函数,并通过已测点数据进行拟合得到。显然观测噪声的先验方差协方差阵与拟合得到的随机信号的方差协方差矩阵必须相互协调,即观测噪声向量和信号向量的权矩阵所对应的方差因子应该一致,否则将对固定效应和随机效应参数的估计带来系统性的影响。应用方差分量估计来协调拟合推估模型中观测噪声和信号向量的随机模型,并分别从极大似然估计、MINQUE估计、赫尔默特方差分量估计三方面构建了拟合推估模型的方差分量解,最后利用新提出的理论与方法,对一幅实际的扫描地形图进行误差纠正,结果表明基于方差分量估计的拟合推估法能够提高扫描地形图的精度。  相似文献   

15.
Summary Using a data set of 260 000 gravity anomalies it is shown that common characteristics for a local covariance function exist in an area as large as Canada excluding the Rocky Mountains. After eliminating global features by referencing the data to the GEM-10 satellite solution, the shape of the covariance function is remarkably consistent from one sample area to the next. The determination of the essential parameters and the fitting of the covariance function are discussed in detail. To test the reliability of the derived function, deflections of the vertical are estimated at about 230 stations where astrogeodetic data are available. Results show that the standard error obtained from the discrepancies is about1″ for each component and that the error covariance matrix of least-squares collocation reflects this accuracy remarkably well.  相似文献   

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