摘要：针对一阶预测有效度未能考虑预测精度的方差以及权数不变的问题,提出一种基于二阶预测有效度IOWGA算子的变权组合预测方法。该方法以二阶预测有效度作为目标函数,根据预测精度赋权,然后将其运用于变形数据分析中。实验结果表明,该模型预测精度高,适用于变形预测与分析。

摘要：机载点云数据在城市三维建模、DEM提取中应用广泛,而机载点云滤波是这些应用的基础。因此,这里对机载点云滤波算法设计所依据的地面特征和滤波结果的精度评定方法作了总结,并对现有滤波算法进行了分类描述。最后着重对滤波算法做了直观的对比分析,为后续点云数据滤波处理研究提供参考。

摘要：针对监测数据中不可避免的含有随机噪声以及监测时间往往不是等时距的问题,该文提出了一种基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合方法:首先对原始变形监测数据进行卡尔曼滤波处理,有效剔除随机噪声的影响;然后利用滤波后的数据建立非等时间间隔的加权灰色线性组合模型进行预测;最后进行对比分析。该模型不仅具有线性回归以及GM(1,1)的特点,而且克服了传统GM(1,1)的不足。实验结果表明,基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合模型不仅可以有效的剔除监测数据中的随机噪声,而且提高了模型精度,具有一定的参考价值。

摘要：基于高程的偏度参数统计的Li DAR数据滤波对地形起伏城区滤波适应性不强的弱点,对该方法进行了改进,提出了结合渐进形态学开运算和偏度平衡法的Li DAR数据滤波方法,该方法的原理就是将所有引起高程的突变转换成全由植被、建筑等非地面点引起,而不是由地形高程引起的,这个转换的中间量就是高差,即将高差作为偏度系数的统计对象。并通过实验验证了该方法的合理性,实验结果表明,改进的方法不仅延续了参数统计法无需阈值的优势,而且对城区滤波更具适应性、合理性和稳定性,能够明显地提高滤波精度。