空间数据不确定性研究现状分析

归纳总结了位置不确定性、属性不确定性、时域不确定性、逻辑不一致性等方面的研究现状,重点归纳了位置不确定研究成果;最后指出了GIS不确定性研究存在的问题,并对GIS数据质量控制研究重点进行了分析。     

GIS中线要素的定位不确定性模型研究

从概率论的角度构造了矢量GIS中线要素的定位不确定性模型,并根据讨论问题的需要,给出了衡量点、线定位误差的精度指标。这一研究可为GIS产品的质量估计提供有效依据。     

地图数字化误差纠正的拟合推估法

在拟合推估的基础上,提出了对残差进行再拟合,从而较有效地遏制了系统误差的影响,提高了空间数据的质量。通过对实例的计算与分析,证明了该方法在提高空间数据质量的有效性。     

双因子抗差贝叶斯估计及其在GIS数据采集质量控制中的应用

在对GIS扫描数字化过程中,所采集的数据里经常含有系统误差和异常误差。在纠正这些误差的过程中,应同时考虑控制点坐标和数字化坐标的先验协因数。文中以数字化的系统误差拟合模型为例,提出双因子抗差贝叶斯估计误差拟合方法,并分别就控制点含有粗差、数字化点含有粗差和两者均含有粗差3种情况建立相应的模型,实例验证了其抗差效果。     

基于Helmert方差分量估计的拟合推估法及其在地图数字化误差纠正中的应用

应用拟合推估法纠正扫描获得的数字化地图的变形时,会遇到调整观测噪声与信号之间权比问题的困扰。提出一种基于Helmert方差分量估计的拟合推估算法,可以通过Helmert方差分量估计合理调整权比,保证残差分配的合理性,从而达到有效的改善空间数据质量的目标。最后通过实际计算与分析,验证上述算法的有效性。     

基于各向异性协方差函数的自适应拟合推估

随机信号协方差函数的拟合和确定是拟合推估的关键 在常规协方差函数拟合时通常假定随机信号为具有各向同性的随机过程而事实上各向异性更具有普遍性 结合方差在不同方向的误差分量表达式给出了各向异性协方差函数的拟合方法利用由方差分量估计构建的自适应因子调节观测随机误差与信号对模型参数估计的贡献以减弱观测误差和随机信号先验模型不确定而带来的影响并将其应用于InSAR监测缺失数据填补中 计算结果表明拟合推估具有较好的缺失数据填补能力应用基于各向异性协方差函数的自适应拟合推估其填补精度得到进一步的改善.     

利用2S技术进行土地沙漠化研究

通过分析沙漠的成因，提出了应用2S技术建立动态的土地沙漠化监测系统，对防沙、治沙，保护我们有限的生存空间具有一定的参考意义。     

DEM空间数据抗差内插模型及其分析

DEM格网数据的生成一般采用加权平均法,但当采样点数据受异常误差污染时,加权平均法将严重弯曲DEM格网成果。基于抗差估计原理的DEM格网生成方法能够有效地抵制异常误差的影响。本文讨论了抗差内插法,并与常规的加权平均法进行了比较分析,通过实例验证了该方法的抗差能力,证明了新方法的有效性。     

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顾及协方差函数的自适应四叉树InSAR数据压缩算法

利用InSAR数据进行形变机理反演时,由于InSAR数据点众多,且含有较多的误差乃至粗差点,严重制约了反演的效率和可靠性。为此,本文提出了顾及InSAR数据物理空间相关性来设立协方差函数,并依据协方差函数确定四叉树象限分解阈值和最大象限大小的自适应四叉树分解InSAR数据压缩算法。本算法能够在尽可能保留形变信号特征细节信息的同时,极大地降低InSAR数据量。本文以西安地区地面沉降InSAR结果为例进行了实验分析,验证了该算法的有效性,结果表明该方法能够在不损失形变信号特征的同时,有效的实现InSAR数据压缩和噪声消除的目的。