基于稳健估计的GPS高程拟合

为了研究稳健估计法在GPS高程拟合中的抗差能力,通过模拟在已知点中分别加入0．05m、0．1m、0．2m和0．3m的粗差以及在两个已知点中加入粗差,并采用二次曲面拟合法、BP神经网络模型和基于Huber法定权的稳健估计法进行对比。计算结果表明,稳健估计法应用于GPS高程拟合具有较好的抗差能力。     

融合趋势面函数的多重二次曲面法恢复图形数字化数据

为方便对一些老的纸质等值线图件进行数据再处理,首先需要对图件进行数字化,然后再进行二维网格化,网格化数据质量直接影响后续数据的处理效果。由于等值线图的数字化数据具有不均匀的特点,网格化后容易产生数据畸变的问题,本文提出了融合趋势面函数的多重二次曲面网格化方法。该方法首先根据已知离散点构建低阶趋势面函数,然后利用已知离散点与低阶趋势面函数的差构建多重二次曲面函数,再将低阶趋势面与多重二次曲面叠加构造出新曲面,两者结合可较好地消除多重二次曲面函数在数据稀疏区的畸变效应。通过对磁法等值线图数字化数据进行插值测试,验证了融合趋势面函数的多重二次曲面插值方法具有良好的保真性。