摘要
从误差分析的角度出发建立2种粗差模型:独立粗差模型和相关粗差模型,采用MATLAB随机数发生器生成模拟粗差数据。并利用主成分分析(PCA)算法进行检验,结果表明,误差的空间相关特性降低了PCA算法的敏感度,为粗差的探测带来困难,但总体上具有一定的实用性。
Two error models are built in the test：spike-like error model;pyramid-like error model,which are simulated in MATLAB.Principal component analysis is used to detect the two gross errors.The result shows that the space correlation of error reduces the efficiency of the PCA.Some data polluted by error can not be found,which results in the distortion of original data.
出处
《桂林工学院学报》
北大核心
2009年第3期374-377,共4页
Journal of Guilin University of Technology
基金
国家自然科学基金资助项目(40271092)
广西教育厅科研项目(200808LX348)
广西工学院院管基金项目(500634)
关键词
数字高程模型
误差分布
粗差探测
主成分分析法
digital elevation model（DEM）
error distribution
gross error detection
principal component analysis（PCA）
