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231.
在高分辨率机载干涉SAR成像处理过程中,由于载机飞行过程中偏离理想轨迹,需要高精度的惯导系统和GPS系统记录载机的运动轨迹并进行运动补偿.然而,由于目前传感器导航精度的限制,在完成运动补偿处理后仍然存在轨道误差,从而影响干涉相位的精度,本文提出了一种机载双极化InSAR轨道误差去除方法.该方法利用小波多尺度分析对不同极... 相似文献
232.
使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化和调整,以提高神经网络模型短期预报的精度和稳定性.采用IGS产品中的卫星钟差数据,对SSA-BP神经网络模型、PSO-BP神经网络模型、传统BP神经网络模型及传统二次多项式模型(QP模型)进行实验对比,结果... 相似文献
233.
针对GNSS高程坐标时间序列中含有粗差、高程坐标时间序列不平稳、非线性变化导致异常值探测困难等问题,提出一种奇异谱分析SSA与Sn估计量相结合的粗差探测方法。利用实验模拟数据和实测数据分别对该方法的探测效果同常规3σ法和MAD法进行对比,结果表明,SSA-Sn粗差探测方法的总体探测效果更好,能够满足GNSS坐标时间序列高可靠性的需求。 相似文献
234.
针对GNSS高程时间序列中不可避免地含有粗差,以及在非线性、不平稳性的高程时间序列中粗差难以探测的问题,在传统MAD方法基础上,构建一种引入小波分析的WT-MAD粗差探测方法.利用模拟数据和LHAZ、BJFS、TWTF三个IGS站的实测高程数据进行实验,将WT-MAD法与基于最小二乘的3σ法、IQR法和MAD法进行对比... 相似文献
235.
通过限定震群集中区范围,剔除同一台站记录的震中位置相近且具有相同路径的地震波,使用双差波速比两次差分的方法,对2017~2018年长岛地区发生的2个震群的波速比值开展特征分析。通过对震相数据敏感性分析得出,双差波速比方法对Pg波到时较为敏感,资料处理时需要将Pg、Sg波震相误差分别控制在0.02 s和0.20 s以内。最终分析结果显示,长岛震群波速比值在1.69~1.78范围内波动,波速比变化与震群活动过程密切相关;震群几次较大余震发生前,波速比呈现低值状态;主震和余震的波速比变化存在差异,可能反映二者发震机理有所不同。 相似文献
236.
对于总体最小二乘而言,经常需要处理不同精度或者不同类型的观测数据,根据先验方差来定权往往不准确,同时观测数据中可能含有粗差。针对这两个问题,提出稳健总体最小二乘Helmert方差分量估计,将稳健估计和Helmert方差分量估计同时应用于总体最小二乘中。最后通过两个实验的计算结果表明,该方法是可行的、有效的。 相似文献
237.
针对单一卫星钟差预报模型自身存在的缺陷,提出基于二次多项式、灰色GM(1,1)和ARIMA等三种单一模型的最优非负变权组合预报模型。通过与各单一模型和经典权组合模型进行对比分析表明,该模型预报残差RMS值最小,精度更高,能够根据各模型预报效果赋予不同的权值,在一定程度上综合了多种单一模型的优点,可降低预报风险,提高模型预报的可靠性。 相似文献
238.
由于生长环境、地带性分布规律和垂直差异,山地与平原地区的不同植被类型在遥感影像上存在“同物异谱”及“异物同谱”现象,易导致土地类型的误分。为避免此类错分,在进行土地覆被类型解译之前,应首先确定平原、山地植被的边界。本文在遥感影像聚类分析、GIS空间分析及数理统计分析技术的支持下,以江西省都昌县北部地区为研究区域,基于高分一号(GF-1)遥感卫星影像及地形要素,完成了山地植被与平原植被的界线提取。实验结果显示,本研究得到的植被界线精度高达99.47%和96.28%。与单纯基于遥感影像分类得到的植被边界成果相比,精度提高了近25%和23%。研究证明,高分辨率遥感影像与地形因子结合后,计算得到的山地平原划分界线精度有明显提高,可以满足高分辨率遥感影像土地覆被类型解译研究的需要。 相似文献
239.
樊启斌 《武汉大学学报(信息科学版)》1990,15(2):100-108
本文深入研究了异方差分量模型的MINQE(U,I)准则的算法实现的可能性,所导出的约化算法具有压缩内存,提高运算速度等明显优点,因而具有实用意义。文中介绍了实现约化算法的计算机程序框图,并提供了数据例子。作者将方差分量估计的MINQE理论引入解析摄影测量平差实践,分别采用模拟数据和新滩滑坡监测数据研究了自检校光束法平差中随机模型的确定,结果表明,MINQE理论用于自检校的验后权估计是可行的。最后,作者就平差随机模型的扩展,以及MINQE理论的应用提出了进一步研究的几点设想。 相似文献
240.
星载激光雷达ICESat-2和GEDI可以为数字高程模型产品的精度评价与修正提供全球覆盖的、可靠的高精度参考数据源。然而,现有的DEM修正方法主要是针对DEM误差中的植被高信号且多采用线性回归模型。为此,本文分析了ASTER GDEM v3精度与土地覆盖类型、高程、坡度、起伏度及植被覆盖率的关系。在此基础上,提出了一种考虑上述多种精度影响因素并结合XGBoost和空间插值的DEM误差修正方法。结果分析表明:原始ASTER GDEM的误差整体呈正态分布,平均误差为-3.463 m,存在较大负偏差,高程精度随着高程、坡度、起伏度及植被覆盖率VCF的增大呈降低趋势;经过修正后,ASTER GDEM平均误差降低到了-0.233 m,负偏差得到有效改善,整体平均绝对误差降低了26.04%,整体均方差降低了23.56%,耕地、林地、草地、湿地、水域及人造地表的DEM平均绝对误差和均方差都有不同程度的降低;本文提出的方法对多种特征要素与地形误差间的非线性关系进行拟合建模,在研究区取得了较好的修正效果。 相似文献