基于截断最小二乘估计的多波束异常测深值剔除方法

针对多波束系统测得的深度数据中存在异常值影响海底地形勘测结果的问题,提出一种基于截断最小二乘估计进行异常测深值检测和剔除的方法。利用截断最小二乘估计的高崩溃点性质进行局部海底地形曲面拟合以获得相对准确的海底趋势面,并通过比较实际测深值与所得趋势面的残差与某一门限来识别异常测深值,利用多波束测深数据的排列规则设计可变尺寸的滑动窗,以测带为单位对测深数据进行异常值检测和剔除。测试结果表明这种异常测深数据检测方法对海底地形数据中簇群存在和离散分布的异常值均具有较好的检测效果。

LS-SVM算法中优化训练样本对测深异常值剔除的影响

在验证趋势面滤波是最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)取特定参数解的基础上,利用LS-SVM所构造的海底趋势面对测深异常值进行剔除。为了克服LS-SVM解非稀疏性的缺点,同时抑制偏差较大的训练样本对海底趋势面构造的影响,提出一种基于局部样本中心距离的训练样本优化方法。为了检验该算法的有效性,选取实测的多波束测深数据进行验证,结果表明在训练样本优化的基础上,通过调整LS-SVM的参数可以得到更为合理的海底趋势面,测深异常值地剔除也更为有效。

利用水深不确定度探测测深异常值的方法

利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)合理地构造出海底趋势面关键在于训练样本的选取。在构造海底趋势面的过程中,提出并实现了一种基于不确定度优化训练样本的方法。为了检验该方法的有效性,选取实测的多波束测深数据进行验证,并与趋势面滤波法进行比较。结果表明,该方法能有效地抑制较大偏差训练样本的影响,构造的海底趋势面更为合理,测深异常值的剔除也更为有效。

应用趋势面滤波法剔除多波束测深异常值

多波束测深的过程会受到多种因素的影响,必须对测深异常值进行剔除,以便获得能够真实反映水下地形的测深数据.针对多波束测深异常值对水下地形测量精度的影响,详细分析了多波束测深异常值产生的具体原因,介绍了应用趋势面滤波法剔除多波束测深异常值的原理及方法,并基于趋势面滤波法在长江南京段大胜关水道开展了实践验证,具体分析比较了采用不同阶次的趋势面滤波效果.实证表明,在选择合适的曲面函数阶次的情况下,趋势面滤波法能有效剔除多波束测深异常值,显著提高水下地形测量的精度.

最小二乘支持向量机在海洋测深异常值探测中的应用

提出了利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造海底趋势面,利用该趋势面对海洋测深异常值进行剔除的方法,并与趋势面滤波进行了分析和比较,用定理证明趋势面滤波只是LS-SVM取特定参数时的解。实测算例表明,通过调整LS-SVM的参数,使其构造的趋势面更合理,从而有效地剔除测深异常值。