一种优化的最少换乘公交算法

针对当前算法存在可能遗漏最佳邻近站点或距离偏大和效率偏低等问题,文章基于换乘次数最少的原则,提出了一种优化的公交换乘算法:在起讫点处邻近距离设定方面做出改进,将起点处的邻近距离设定为用户可接受的最大步行距离,同时使讫点处的邻近距离动态变化;将传统的一个起点对应一个讫点的搜索模式,改进为一个起点对应多个讫点的搜索模式;引入两个阈值对搜索过程进行控制,且通过对大量的实验数据进行统计分析得到两个阈值的最优值。实验结果表明该算法能有效提高路线的实用性并降低搜索时间。     

An orthogonal least-square-based method for DEM generalization

A new method based on orthogonal least square (OLS) of multiquadric algorithm (MOLS) is proposed for digital elevation model (DEM) generalization by the retrieval of critical points from a grid-based DEM to construct a triangulated irregular network surface. The focus is on the method for accurately obtaining the critical points, which maximally retain the important terrain feature lines. The grid-based DEM to be generalized is first approximated in terms of multiquadric method, and then the significances of the grids are assessed based on OLS method with the merit that each selected grid point gives the maximal increment to the explained variance of the desired output. We used six study sites with different terrain complexities to comparatively analyze the generalization accuracies of MOLS and the classical methods including very important method and point-additive method (Latticetin) under different numbers of retrieved significant points. The results indicate that MOLS averagely performs better than the classical methods for the original DEM generalization in terms of root mean square error. The analytical results also show that MOLS has the better ability in maintaining the feature lines inherent in the original DEM than the classical methods in terms of streamline matching rate. The perfect performance of the newly proposed method can be attributed to the high accuracy of multiquadric method for surface approximation and the effectiveness of OLS for point significance assessment.     

部分待估参数具有先验随机性的WTLS平差

部分待估参数具有先验随机信息,且误差方程系数矩阵含有观测误差,是一类新的平差问题。本文构造了部分待估参数含有先验随机信息的加权整体最小二乘平差函数模型,推导该模型参数估计与精度评定公式,给出计算步骤,适用于一般情形。实例对比分析证明,该算法正确可靠,迭代收敛速度较优。     

测日定位中病态问题的有偏估计及精度分析

目前月球/火星车上均搭载有太阳敏感器用于导航,但需要较长的跟踪观测时间才能实现绝对定位,影响了导航的实时性。本文研究如何在超短的跟踪观测时间(1~2min)内,实现测日绝对定位。首先推导了高度法定位的最小二乘法求解模型,并首次从病态问题的角度看待测日定位问题,采用奇异值分解法对病态问题进行了诊断。通过仿真算例,将有偏估计的方法应用于测日定位,并对不同有偏估计方法进行了比较。仿真计算结果表明,有偏估计总是能够改善初值的精度,明显优于最小二乘法。但初值的选取对有偏估计的影响非常显著,有偏估计总是将初值沿着太阳的指向稳定收敛到一条与太阳指向垂直的直线上,且这条直线通过真值。     

A Gravimetric Geoid Computation and Comparison with GPS Results in Northern Andalusia (Spain)

Two new GPS surveys have been carried out to check the accuracy of an existing gravimetric geoid in a test area located in northern Andalusia (Spain). The fast collocation method and the remove-restore procedure have been used for the computation of the quasigeoid model. The Spanish height system is based on orthometric heights, so the gravimetrically determined quasigeoid has been transformed to a geoid model and then compared to geoid undulations provided by GPS and levelling at benchmarks belonging to the Spanish first-order levelling network. The discrepancies between the gravimetric solution and GPS/levelling undulations amount to ±2 cm for one survey and ±5 cm for another after fitting a plane to the geoid model.     

地面LiDAR技术与移动最小二乘法在三维建模中的应用

地面LiDAR不仅能够快速获得建筑物表面精确三维坐标点云信息,并且利用自身所携带的相机同时采集建筑物的影像信息,这使得地面LiDAR在城市三维建模与古建筑精细模型制作中得到广泛应用.然而地面LiDAR采集的点云数据巨大,离散点之间没有关系,这给建模带来了困难.本文通过将地面LiDAR数据进行预处理得到建筑物点云数据,再通过移动最小二乘法来拟合建筑面构建建筑物模型,实验证明移动最小二乘法拟合得到的建筑物模型光滑准确,能够将建筑物的细节信息表达出来.     

近2ka古里雅冰芯记录的温湿配置多尺度特征

采用正交小波分解研究了近2 ka来青藏高原古里雅冰芯记录的气温和冰川积累量演变多尺度特征,得到了与构成序列中主要气候事件对应的尺度分量。用130 a尺度以上分量几乎可以重建冰芯记录中的主要冷暖或干湿气候事件。平均而言,温度和冰川积累量配置在大多数时间尺度上都呈正相关,即暖湿/冷干配置,但在130 a尺度上是负相关,即冷湿/暖干配置。20世纪以来的快速增暖增湿发生在260 a尺度上。线性增暖趋势和千年尺度分量都是暖湿/冷干配置并占有较大的方差,它们在很大程度上左右着百年尺度上的温湿配置。二者的结合直接导致千年尺度上温湿配置在8世纪出现由冷湿/暖干向暖湿/冷干气候型的转变。     

对地观测技术最新进展评述

获取平台的不稳定性容易导致无人机影像的几何变形增大。如何高精度匹配这类影像是当前摄影测量与遥感领域的研究热点之一。针对这个问题,提出基于非固定初始面元的无人机点云优化算法,采用差分代替微分计算地物表面局部正切平面的近似法向量,以此为初值建立初始物方面元进行匹配计算,并用两组数据进行实验验证。结果表明,基于非固定初始面元的无人机影像点云优化算法改进了基于物方面元的最小二乘匹配方法,优于基于面元的多视立体匹配（patch-based multi-view stereo matching and reconstruction,PMVS）中的点云优化方法,提高了点云优化的效率和精度。     

等式约束病态总体最小二乘模型的正则化解及其精度评定

利用平差参数间合理的先验信息能够显著提高解的精度。在病态总体最小二乘模型的基础上,引入等式约束条件,建立等式约束病态总体最小二乘模型,构建该模型的约束正则化准则,并根据拉格朗日极值法导出参数的迭代解及方差-协方差阵,最后以数值算例和病态测边网算例验证公式的正确性。结果表明,新方法通过正则化准则能改善法矩阵的病态性,且遵从EIV准则顾及系数阵的误差,同时还考虑参数间合理的先验信息,其解的精度得到显著提升。     

极化干涉SAR植被高反演复数最小二乘平差法

提出一种PolInSAR植被高反演的复数最小二乘法。在考虑植被层时间去相干的条件下,将RVoG扩展为RVoG+VTD模型;之后,将模型解算问题概括为复数的实部、虚部联合平差问题,提出了该模型线性化的方法及参数解算方法;最后利用解算得到的更为准确的“纯”体去相干系数反演植被高度。采用覆盖德国Oberpfaffenhofen地区的2景E-SAR L波段数据进行试验并与经典的非线性迭代及三阶段算法进行对比分析。结果表明,本文提出的方法结果精度优于其他两种方法,运算效率方面明显优于非线性迭代算法,略低于三阶段算法。