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针对现有3维地形模型简化方法中的不足,提出了一种基于小波变换与滤波的规则格网简化方法。同时还在大量实验的基础上,给出了一般情况下需要的变换层数,分析了滤波门限与简化效果之间的关系。这里的研究不仅为3维地形的多分辨率合理建模与精度评估提供了理论和方法,而且也为今后开展类似研究及进行建模质量控制提供了科学的依据。 相似文献
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不同于双频数据的应用,多频数据的采用对单点定位有着特殊意义,可以更好地获得其模糊度的解。基于卫星导航定位系统多频载波相位线性组合理论,研究了具有特殊意义的组合观测值及其特性。在此基础上,通过多频观测值数据的数值仿真,采用新方法进行整周模糊度快速求解。编制了基于多频载波相位组合单点定位软件,通过结果的比较分析,得出有一定实际应用意义的结论。此方法算法简单,速度快,能够满足实时导航定位的需要,具有工程应用价值。 相似文献
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GPS网络RTK的质量控制 总被引:2,自引:2,他引:0
随着科技的发展与工程应用的深入,传统RTK技术的不足也逐渐体现出来。网络RTK的出现克服了它的局限性。本文简要介绍了网络RTK的概念、工作原理、误差来源与平差、质量控制方法。 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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对于GPS短基线,载波相位双差观测量已基本消除了卫星轨道误差、钟差、大气折射误差等系统偏差的影响,主要包含距离观测量信息及随机测量误差,其中测量误差是高频的测量噪声,小波变换可将GPS载波相位双差观测量中的观测噪声(高频部分)分解出来。本文利用Coiflets小波基函数对GPS快速定位的原始载波相位双差观测量进行5层分解,通过重构第5层低频系数获得去除噪声的"干净"的载波相位双差观测量,然后利用"干净"的双差观测量进行最小二乘参数估计,以减小测量噪声对GPS快速定位病态方程解的扰动。计算结果表明该方法能够显著提高GPS快速定位中模糊度浮点解的精度,仅利用几个观测历元的数据就可以准确地固定模糊度。 相似文献
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边角网平差中方差分量估计改进算法 总被引:2,自引:1,他引:1
基于单位权中误差的先验估值与验后估值一致,对边角网提出一种改进的赫尔默特方差分量估计算法,该算法可直接计算角度和边长的方差分量估值,克服了原公式计算过程繁琐、占有内存量大的不足,通过采用Newton法进行迭代计算,收敛效果好,算例表明该方法是有效的。 相似文献