基于剖面和迭代选权曲面拟合的LIDAR点云滤波算法研究

LIDAR数据是目前最为理想的生产DEM/DSM的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。提出了一种剖面的数据表达方式对离散的LIDAR点云数据进行组织,同时对点云数据做初步的分类,在此基础上用迭代选权曲面拟合的滤波算法对地面点和非地面点做进一步的分类,以提高LIDAR点云数据的滤波效果的方法。

DEM粗差权值衰减迭代探测算法研究

为剔除经滤波处理后的机载激光雷达(LIDAR)地面点云数据中的残留非地面点,提高由其制作生产的数字高程模型(DEM)的精度,提出一种基于LIDAR点云数据所生成的不规则分布数据DEM粗差权值衰减迭代探测算法。该算法将滤波后残留的非地面点视为DEM粗差,基于地理学局部地形相似性原理,根据数据点密度及地形起伏变化程度确定局部窗口并进行二次曲面拟合,求解局部窗口内各数据点高程残差值,从而构建粗差相关检验量来定位粗差点。同时,该算法借鉴选权迭代粗差定位法思想,通过迭代,不断衰减含粗差观测点的权值,从而不断减小其对局部窗口二次曲面拟合产生的不良影响,降低地面点被误判为粗差点的概率。通过实验验证,该算法能有效提升DEM粗差探测率并极大降低粗差误判概率,粗差剔除率为98.02%,粗差误判率为1.71%。

抗差估计中几种选权迭代法常数选取的探讨

常规抗差估计中采用选权迭代法时常数的取值是否合理直接关系到平差过程能否顺利进行和平差结果的优劣，本文通过对目前几种选权迭代法中常数的选取进行研究；得出：常数按K1=max（｜（v1-l1）｜）、C=max（｜（vi-li）｜）取值时，能有效解决常规取值方法（K．=3．0-8．0或K．=3．0-6．0，C=8）在粗差较大时出现秩亏、法方程系数矩阵奇异的现象，导致平差不能进行或者平差结果出现严重扭曲的问题，同时本文论述了在确保有解的情况下得到最优解的处理方法。

经典选权迭代法研究与两步抗差估计的提出

随着权函数的不同出现了不同的抗差估计方法,相应不同的抗差估计方法在一定程度上存在着不足或者缺陷。详细地论述了几种经典的选权迭代抗差估计方法的不足,并从理论出发,提出了两步抗差方案。

基于选权迭代法的抗差整体最小二乘及其应用

在测量数据处理中,观测向量与系数矩阵同时存在偶然误差时,整体最小二乘法能够得到更高精度的参数解,但整体最小二乘法无抗差能力,观测向量中的粗差将对参数求解产生较大影响。为解决上述问题,采用拉格朗日极值法推导了基于选权迭代法的抗差整体最小二乘计算公式,通过三维坐标转换参数求解实例对3种选权迭代法进行分析。结果表明,IGG法在抗差整体最小二乘解法中抗差效果最好。

基于LTS稳健初值的选权迭代法

提出先用LTS稳健估计来确定残差的初值,然后再进行选权迭代方法。其估计结果既具有LTS方法的高失效点(BP)稳健性,又具有选权迭代方法的高估计效率。仿真表明基于LTS稳健初值的选权迭代方法能够同时抵抗来自X方向和Y方向的多个异常,具有非常强的稳健性,其计算结果与没有异常时的最小二乘估计结果一致,同时它的估计效率也达到了很高的水平。

具有稳健初值的选权迭代法

提出先采用线性规划来确定残差的初值 ,然后再进行选权迭代这样一种方法 ,其估计结果既具有线性规划的稳健性 ,又具有最小二乘的最优性。试验表明 ,这种基于线性规划的稳健估计具有很强的稳健性和检测粗差的能力 ,其计算结果与没有粗差时的最小二乘估计结果一致 ,且方法简单、可靠。

特征分解与选权迭代在空间直线拟合中的应用

提出了一种新的空间直线拟合方法.该方法采用观测点到目标直线的加权距离平方和最小的准则拟合空间直线.在该加权全最小二乘准则下,基于拉格朗日乘数法,证明了拟合目标直线必定经过观测点的重心,在此基础上论证了基于特征分解计算空间直线方向向量的方法.为了应对观测点误差分布不同的情形,提出采用选权迭代法,选择合理的权函数与收敛条件,通过含淘汰域的权函数有效地剔除观测点中的粗差点,迭代求解直线的方向向量.根据重心点坐标与直线方向向量建立最终的拟合空间直线方程.通过服从不同误差分布的观测数据进行实验,将该方法分别与一般最小二乘准则下的2种直线拟合方法进行比较,证明了该方法的可靠性与稳健性.

基于选权迭代的走航式水声差分定位方法

水下声学定位中存在应答器时延等系统误差,若采用传统的几何法定位,因系统误差难以改正或消除而导致定位精度降低。针对该问题,本文采用历元间差分的方式减弱或消除系统误差。结合石油物探走航式水下定位实际,给出了相应的水下差分模型。同时,考虑到水下声学观测值中不可避免地存在粗差,采用基于选权迭代的抗差估计进行解算。模拟算例和实测数据验证结果表明:历元间差分定位方法定位精度优于传统的几何法,国产BPS水下声学定位系统在50m以内水深可实现1m定位精度。

基于选权迭代的总体最小二乘算法在三维坐标转换中的应用

提出一种基于选权迭代的TLS算法,通过IGG I函数进行定权,降低含粗差观测值的权值,在进行三维坐标转换时能有效地处理观测值粗差。实例证明,该算法可以获取更高精度的三维坐标转换参数。

基于选权迭代估计与非监督分类的多光谱图像变化检测

针对多光谱图像的变化检测问题,提出了一种基于选权迭代估计(iterative estimation with weight selection,IEWS)与非监督分类(unsupervised classification,UC)的多光谱图像变化检测方法。借鉴IEWS的思想,并以类似于迭代加权多元变化检测(iteratively reweighted multivariate alteration detection,IRMAD)的迭代模式进行回归估计,得到初步的变化检测结果;并通过对初始变化信息的UC处理,以及对不同类别的IEWS,得到最终的变化检测结果。利用该方法对TM图像进行了实验,结果表明:所得到的变化信息在空间位置上同该区域相应时间段内土地利用/覆盖的变化情况具有很好的一致性;同时与多元变化检测及IRMAD方法变化检测的结果相比较,表明该方法对相对较小的变化信息具有更好的变化检测能力。

一种改进的选权迭代算法在点云数据拟合中的应用

针对粗差含量较高的点云数据拟合,提出了改进的选权迭代算法:通过最小截断二乘获取稳健的初值,在迭代过程中利用混合总体最小二乘估计控制迭代次数。将该改进算法运用在点云数据平面和球面拟合中的结果表明:该方法在粗差含量较高时仍具有很好的拟合结果。

基于LTS稳健初值的选权迭代法在SAR图像配准中应用研究

分析SAR图像配准联系点偏移量粗差对配准精度的影响,采用基于LTS(least trimmed squares)稳健初值的选权迭代法剔除偏移量粗差。以南通地区ENVISAT ASAR数据为例,选取干涉图条纹质量和相干系数总体分布作为评价指标,对该粗差剔除方法进行实验。结果表明,该算法能有效去除偏移量粗差,消除偏移量粗差对配准精度的影响,提高SAR配准的精度。

基于间接平差的选权迭代法在地铁断面监测中的应用

针对地铁隧道断面监测中的断面拟合方法,介绍了常用的最小二乘法和选权迭代法,应用MATLAB对选权迭代法实现算法程序。以南京地铁10号线的监测数据为例,分别对2种拟合法进行比较,结果表明:在无异常值的情况下,最小二乘法与选权迭代法均有较高的拟合精度,随着异常值个数的增加,最小二乘法拟合数据产生失真,且对异常值无法正确定位,而选权迭代法则可以精确定位异常值,对无异常的监测点位有较高的拟合精度。

选权迭代抗差估计的初值选取方法分析

粗差探测是测量数据处理领域的重要研究课题,分别基于最小二乘(LS)、一次范数最小(L1)、最小平方中位数(LMS)和最小截平方和(LTS)方法选取选权迭代法的初值,联合IGGⅢ方案进行抗差估计。通过算例从筛选粗差个数、参数差值的平方和、验后单位权中误差等3个指标,对几种初值选取方法的的抗差能力进行比较分析。结果表明:LMS、LTS方法选取初值的方法效果最好,L1方法抗粗差能力次之,LS方法只能在粗差较少的情况下有效。

基于选权迭代法的SAR图像配准应用研究

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术中SAR图像配准精度是影响干涉测量精度的关键因素之一。简述了SAR图像配准联系点偏移量粗差对配准精度的影响,采用选权迭代法剔除偏移量粗差,并以江苏南通地区ENVISAT ASAR数据为例,选取相干系数总体分布作为评价指标,对该粗差剔除方法进行试验研究,结果表明该方法能有效去除偏移量粗差,消除偏移量粗差对配准精度的影响,提高SAR的配准精度。

稳健估计的一种改进迭代算法

当观测值不含粗差、观测误差服从零均值分布时,最小二乘算法是最优无偏估计。若观测值包含粗差,由于最小二乘不具备抗差性,往往采用以M估计为代表的稳健估计方法,选权迭代算法是应用最为广泛的稳健估计方法之一。目前,选权迭代算法的每一步都需要对模型的稳健正交矩阵求逆,其运算复杂度是矩阵维数的三次方,在未知参数或粗差个数较多的情况下,计算量大、计算时间长。本文基于矩阵逆的运算法则,对现有选权迭代算法进行了改进,改进的选权迭代算法在迭代计算过程中仅需计算更新权阵后的解的改正项,不需要对正交矩阵求逆,显著提高了算法的效率。

基于误差方程常数项的选权稳健数据处理方法研究

相对稳健估计选权迭代法中基于观测值首次平差后的残差进行选权迭代,基于误差方程常数项的选权迭代方法将初权的设置于平差前进行,削弱了粗差观测值对其它正常观测值平差后残差的不利影响,提高了测绘数据处理的质量。

加权总体最小二乘在铁路曲线正矢拟合的应用

针对铁路线路正矢数据特征,考虑自变量、因变量同时存在误差的情况,提出EIV(Error-in-Variables)模型下的加权总体最小二乘法(WTLS)进行曲线拟合。通过分析拟合点贡献的不等确定度以及修正设计矩阵A的列向量分别引入权阵P y、P x、P0,并给出选权迭代算法。经实例证明,WTLS比传统的LS、TLS方法具有更高的拟合精度。

稳健度量选权迭代的地理加权回归研究

针对地理加权回归参数估计采用最小二乘方法,最小二乘估计易受离群值影响,导致地理加权回归模型并不稳健的问题,该文提出基于稳健度量选权迭代的地理加权回归分析方法,核心思想是通过标准化残差构造权重函数,通过迭代加权降低离群值对回归模型参数估计的影响。利用模拟数据与真实数据进行试验,分别与GWR、RGWR进行对比分析,以MSE、MAE为指标进行性能评价。模拟数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升9.29%和8.34%;真实数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升63.88%和38.45%。试验表明:该方法可改善粗差存在环境下地理加权回归模型参数估计精度,提升模型拟合效果。