本文選題：最小二乘配置 + 海底地形生成��； 參考：《測繪學(xué)報》2017年05期

【摘要】：針對利用最小二乘配置處理多波束測深數(shù)據(jù),存在二次曲面數(shù)學(xué)模型通常無法精確表征海底地形的整體變化趨勢以及觀測數(shù)據(jù)存在粗差或異常點時,常規(guī)方法給出的協(xié)方差函數(shù)不能精確表征其統(tǒng)計特性的問題,本文提出了一種抗差最小二乘配置迭代解法。該方法首先進行協(xié)方差函數(shù)和觀測值方差陣初始化,以多面函數(shù)擬合趨勢項,然后應(yīng)用等價權(quán)抗差估計并通過迭代計算,最終給出穩(wěn)健的協(xié)方差函數(shù)參數(shù)解及最小二乘配置解。利用本文提出的方法及傳統(tǒng)的方法處理實測的多波束測深數(shù)據(jù),試驗結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的方法,本文提出的方法能夠較好地表征海底地形的整體變化趨勢,一定程度上克服了多波束測深數(shù)據(jù)中粗差或異常點的影響。相比于傳統(tǒng)的抗差方法,本文方法更為有效地識別出測深數(shù)據(jù)中異常點,推估效果較好,具有穩(wěn)健性。
[Abstract]:In view of processing multi-beam bathymetric data with least square configuration, the Quadric mathematical model is usually unable to accurately characterize the overall trend of submarine topography and the gross error or anomaly point of the observed data. The problem that the covariance function given by the conventional method can not accurately characterize its statistical properties is discussed in this paper. In this paper, a robust least square collocation iterative method is proposed. The method initializes the covariance function and the observed variance matrix, then uses the multi-plane function to fit the trend term. Then, the robust covariance function parameter solution and the least square collocation solution are given by using the equivalent weight robust estimation and iterative calculation. The method proposed in this paper and the traditional method are used to process the measured multi-beam bathymetric data. The experimental results show that compared with the traditional method, the method presented in this paper can better represent the overall variation trend of the seabed topography. To some extent, it overcomes the influence of gross error or anomaly point in multi-beam bathymetric data. Compared with the traditional robust method, the proposed method is more effective in identifying outliers in bathymetric data.
【作者單位】： 東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院;流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重點實驗室;江西省數(shù)字國土重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41664001;41204003) 江西省杰出青年人才資助計劃項目(20162BCB23050) 國家重點研發(fā)計劃(2016YFB0501405) 江西省教育廳科技項目(GJJ150595) 江西省數(shù)字國土重點實驗室開放研究基金(DLLJ201705)~~
【分類號】：P229

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本文編號：1776451