地形匹配相关算法融合处理
测绘技术中地形制图数据处理方法与技巧
测绘技术中地形制图数据处理方法与技巧地形制图是测绘技术领域中的一个重要分支，它是指为了描述、研究和表达地球表面形状特征而制作的地图。
地形制图涉及的数据处理方法和技巧可以分为数据获取、数据处理和数据展示三个方面。
本文将从这三个方面介绍地形制图数据处理方法与技巧。
一、数据获取数据获取是地形制图的首要步骤，它决定了后续数据处理的质量与效果。
常用的数据获取方法包括地面测量、遥感影像解译和卫星控制点。
地面测量是通过使用仪器对地形进行实地测量，获得地形高程数据和地物分布等信息。
在现代测绘中，常用的地面测量仪器有全站仪、GPS和激光扫描仪。
全站仪可以通过测量水平角和垂直角来确定目标点的坐标，从而获得地形要素的位置信息。
GPS则是通过接收卫星信号并测量信号传输时间来确定目标点的坐标，适用于大范围地形测量。
激光扫描仪则可以通过扫描地面并测量扫描点到仪器的返回时间来确定目标点的高程信息，精度较高。
遥感影像解译是一种利用航空或卫星传感器获取获取地形信息的方法。
它通过对遥感影像进行处理和解译，可以获取地面高程、地物分布、植被覆盖等信息。
常见的遥感影像解译方法有直接解译法和数字解译法。
直接解译法是指通过人眼直接观察和解读遥感影像，判断出目标地物的类型和分布。
数字解译法则是借助计算机图像处理软件对遥感影像进行数字化处理和分析，通过像素级别的数学计算和图像分类算法实现地物分析和提取。
卫星控制点是在测图过程中用于定位和校正的已知坐标点。
通过精确测量卫星控制点的坐标，并将其与遥感影像或其他测量资料进行匹配，可以提高地形测量的精度和准确性。
二、数据处理数据处理是地形制图的核心环节，它主要包括数据融合、数据配准和数据处理等步骤。
数据融合是指将不同来源的地形数据进行融合，得到高质量和高精度的地形模型。
融合的方法包括基于小波变换的数据融合和基于图像融合的数据融合。
基于小波变换的数据融合方法通过对地形数据进行小波分析和小波变换，来实现多源数据的融合。
如何进行地理空间数据的融合
如何进行地理空间数据的融合在当今信息时代，地理空间数据的融合已经成为了各领域发展的重要课题。
地理空间数据融合可以帮助我们更好地理解和分析地球上的各种现象，并为决策提供科学依据。
然而，地理空间数据的融合并非一件容易的事情，需要综合考虑数据的质量、分辨率、空间参考、数据模型等多个方面的因素。
本文将探讨地理空间数据融合的方法和技术，希望能够为相关研究和应用提供一些参考。
首先，地理空间数据融合的方法可以被分为两类：基于模型的融合和基于数据的融合。
基于模型的融合是指建立模型来描述和整合不同源数据之间的关系，通过模型计算和推理来融合数据。
这种方法需要对数据进行预处理和转换，以适应模型的要求。
而基于数据的融合则是直接对原始数据进行处理和整合，不需要借助模型来进行计算。
这种方法更加直观和直接，但也更加依赖于数据的质量和准确性。
其次，地理空间数据融合的技术可以包括数据融合算法、空间插值方法、数据质量评估等。
数据融合算法是实现数据融合的关键，它涉及到数据的匹配、转换、组合等操作。
常见的数据融合算法包括加权平均法、模糊逻辑方法、信息熵度量等。
这些算法可以根据具体的应用场景和目标来选择和调整。
空间插值方法则是在空间上对数据进行推断和填充，以补充缺失值和提高空间分辨率。
常用的空间插值方法包括反距离加权插值、克里金插值、样条插值等。
数据质量评估则是对数据进行评估和验证，以保证融合后的数据的准确性和可靠性。
常用的数据质量评估方法包括验证集法、交叉验证法、空间一致性检验等。
此外，地理空间数据融合还需要考虑数据的空间参考和数据模型。
在进行数据融合之前，需要确保不同数据源的空间参考一致，即使它们来自于不同的地理坐标系统或投影方法。
常见的空间参考转换方法有投影变换、坐标转换等。
而数据模型则是用来描述和组织地理空间数据的框架。
常见的数据模型包括栅格模型、矢量模型、TIN模型等。
选择合适的数据模型可以更好地适应数据融合的需求，并提高数据的表示和分析效果。
一种路基bim模型与三维地形自动融合的方法与流程
一种路基bim模型与三维地形自动融合的方法与流程BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）技术是一种基于三维可视化模型的建筑设计、施工和管理方法，其目的是通过数字化手段将建筑物的各种信息整合在一个统一的模型中。
路基BIM模型与三维地形自动融合是在道路工程中，将路基BIM模型与现场实际地形信息进行整合，从而更准确地进行道路设计、施工和管理的过程。
一种路基BIM模型与三维地形自动融合的方法与流程如下：1. 数据准备在开始融合过程之前，需要收集和整理相关的数据，这些数据包括：路基BIM模型数据、三维地形数据、道路设计参数（如纵横坡比、桥梁结构等）等。
这些数据可以通过现场测量、遥感技术等手段获取。
2. 数据处理在数据准备阶段完成后，需要对这些数据进行预处理，主要包括：坐标系转换、数据格式转换、数据清洗等，以便融合算法能够识别和处理这些数据。
3. 模型与地形匹配通过比较路基BIM模型中的设计参数与实际地形数据，可以找出模型与地形之间的差异。
这个过程需要运用一些空间分析和匹配算法，如：最小二乘法、曲线拟合等，从而找到最佳的模型与地形匹配方案。
4. 模型与地形融合在模型与地形匹配完成后，可以通过一些算法将模型与地形信息进行融合。
这个过程主要包括：地形与模型的分割、模型与地形数据的插值、模型与地形数据的拼接等，最终得到一个完整的路基BIM模型与三维地形融合模型。
5. 模型优化与校验在融合模型完成后，需要对其进行优化和校验。
主要包括：剔除模型中的冗余数据、修复模型中的缺陷、对模型进行空间分析和优化等。
同时，可以通过实际工程数据对融合模型进行校验，以确保模型的准确性和可靠性。
6. 应用与展示将优化后的路基BIM模型与三维地形融合模型应用到实际工程中，如：道路设计、施工、管理等，以提高道路工程的质量和效率。
同时，可以通过三维可视化技术将融合模型展示出来，以便相关人员了解整个道路工程的全貌。
地图匹配算法研究及应用
地图匹配算法研究及应用地图匹配算法是指将GPS轨迹数据与地图上的道路网络相匹配的算法。
随着GPS定位技术的普及，越来越多的人开始使用GPS设备来记录自己的行动轨迹。
然而，由于GPS测量误差和信号遮挡等原因，GPS轨迹数据并不完全准确，因此需要通过地图匹配算法来改善其精度。
一、传统地图匹配算法传统地图匹配算法主要有三种：最近邻算法、HMM算法和粒子滤波算法。
1.最近邻算法最近邻算法是一种简单且有效的地图匹配算法。
该算法首先将GPS轨迹点与道路网络上的所有节点进行距离计算，然后将GPS轨迹点与最近的节点相匹配。
该算法简单易实现，但其精度较低，对于道路较为复杂的区域容易产生匹配错误。
2.HMM算法HMM算法是一种基于贝叶斯理论的地图匹配算法。
该算法将GPS轨迹点视为观测序列，将道路网络视为状态序列，并使用HMM模型来匹配GPS轨迹点。
相对于最近邻算法，HMM算法考虑了GPS轨迹点之间的关系，在处理复杂的道路网络时具有较高的精度。
但是，该算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
3.粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于贝叶斯滤波的地图匹配算法。
该算法使用粒子滤波器来估计GPS轨迹点所在的道路，并通过重采样方法来改善估计的精度。
相对于HMM算法，粒子滤波算法更加灵活，可以处理不同种类的观测数据，并具有较高的精度。
但是，该算法的计算复杂度较高，在实时应用中需要充分考虑计算效率。
二、基于深度学习的地图匹配算法近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的地图匹配算法逐渐成为研究热点。
深度学习基于神经网络模型，通过学习海量数据来提高模型的精度。
基于深度学习的地图匹配算法主要有两类：基于卷积神经网络（CNN）的算法和基于循环神经网络（RNN）的算法。
1.基于CNN的算法基于CNN的地图匹配算法主要采用图像处理技术，将GPS轨迹数据转换成图像形式，然后使用CNN网络来匹配GPS轨迹点。
该算法可以处理复杂的道路网络，具有较高的精度，并且能够自动学习特征，避免了传统算法中需要手动设计特征的问题。
如何进行地理信息系统数据融合
如何进行地理信息系统数据融合地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、管理和分析地理数据的工具。
随着科技和数据处理能力的不断提升，GIS的应用领域也在不断扩大。
然而，面临的一个现实问题是，许多不同来源的地理信息数据在实践中被存储在不同的格式和结构中。
为了更好地利用这些数据，地理信息系统数据融合成为了必要的环节。
本文将探讨如何有效地进行地理信息系统数据融合。
首先，数据融合的第一步是数据预处理。
不同来源的地理信息数据往往有不同的数据格式和结构，可能存在一些不一致的问题。
为了解决这些问题，我们需要进行数据清洗和转换。
数据清洗包括消除重复数据、处理缺失数据和纠正错误数据等步骤。
数据转换涉及将不同格式的数据转换为一致的格式，以便进行后续的数据融合操作。
其次，进行数据匹配和对齐。
数据匹配是指将来自不同源的地理信息数据进行对应关联，找到它们之间的共同点和关联规则。
例如，可以利用地理坐标信息进行数据匹配。
数据对齐是指将匹配的数据进行整合，使得不同来源的数据能够在同一个坐标系统下进行比较和分析。
这一过程需要注意数据的精度和分辨率，确保在融合后的数据中能够保持合适的精度和分辨率。
然后，进行数据融合和集成。
数据融合是指将不同来源的地理信息数据进行合并，形成一个更全面、一致的数据集。
数据融合的方法包括叠加分析、插值法和权重法等。
叠加分析是将各个数据层叠加在一起，形成新的数据层，可以用于查找不同数据之间的关联关系。
插值法是通过对已知数据点进行插值计算，得到整个区域内的连续分布情况。
权重法是根据各个数据的质量和可靠性赋予权重，然后通过加权计算得到融合后的结果。
数据集成是指将融合后的数据与其他相关数据进行集成，例如将地理信息数据与人口统计数据进行集成，形成更全面的数据资料。
最后，进行数据分析和应用。
数据融合后的地理信息数据可以用于各种分析和应用领域。
例如，可以用于土地规划、环境保护、气候变化研究和交通规划等领域。
测绘技术中常见的地图配准算法介绍
测绘技术中常见的地图配准算法介绍地图配准是测绘技术中的一个重要环节，它的主要目的是将多幅地图或者地理数据进行对应，使得它们在同一基准下具备一致性。
在实际的测绘应用中，地图配准算法能够帮助我们更加准确地理解和分析地理现象，为精确测绘和地理信息系统等应用提供支持。
本文将介绍一些常见的地图配准算法，以及它们的原理和应用。
一. 特征点匹配算法特征点匹配算法是地图配准中常用的一种方法。
该算法通过提取地图上的关键特征点，比如角点或者边缘点，然后在不同地图上寻找相应的特征点进行匹配。
在特征点匹配中，常用的算法包括克鲁斯卡尔算法、归一化互相关算法和改进的归一化互相关算法等。
克鲁斯卡尔算法是一种最小生成树的算法，它的主要思想是通过连接权值最小的边逐步构建最小生成树。
在地图配准中，我们可以将特征点作为节点，它们之间的相似度作为边的权值，然后使用克鲁斯卡尔算法寻找最佳的匹配组合。
归一化互相关算法是一种基于互相关的特征点匹配方法。
它通过计算两个特征点周围区域内的互相关系数来判断它们的相似度。
在进行配准时，我们可以选取特定阈值来筛选出相似度较高的特征点对，从而得到最佳的匹配结果。
改进的归一化互相关算法是针对传统归一化互相关算法的一种改进。
它在计算互相关系数时引入了自适应窗口大小和自适应核函数，从而提高了特征点匹配的准确性和鲁棒性。
改进的归一化互相关算法在地图配准和图像配准中都有广泛的应用。
二. 尺度不变特征变换算法尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）算法是一种经典的特征点匹配算法，它在地图配准中也有较为广泛的应用。
SIFT算法通过分析图像的局部特征，如边缘和角点等，并在不同图像中寻找相应的特征点进行匹配。
SIFT算法的主要步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、描述子生成和特征点匹配等。
在进行地图配准时，我们可以提取地图上的SIFT特征点，并在不同地图中进行匹配，从而得到两幅地图之间的对应关系。
rtk融合算法
rtk融合算法RTK融合算法RTK（Real-Time Kinematic，实时动态定位）融合算法是一种用于实时动态定位的技术。
它结合了全球导航卫星系统（GNSS）接收机和惯性测量单元（IMU）的数据，以提供高精度、实时的位置和姿态信息。
在各种应用领域中，RTK融合算法已被广泛使用，包括航空、航海、农业、测绘等。
RTK融合算法的核心思想是通过将GNSS接收机和IMU的数据进行融合，来消除GNSS信号受到的各种误差，从而提高定位的精度和稳定性。
GNSS接收机通过接收多颗卫星发射的信号，利用三角定位原理计算出接收机的位置。
然而，由于卫星信号在传播过程中受到大气、地形、建筑物等因素的影响，导致定位误差较大。
而IMU则通过测量物体的加速度和角速度，来估计物体的运动状态。
然而，IMU的测量结果会存在漂移和噪声等问题，导致定位结果不准确。
因此，将GNSS和IMU的数据进行融合，可以互补彼此的优势，提高定位的精度和稳定性。
RTK融合算法的关键步骤包括数据预处理、特征提取、数据融合和结果输出。
首先，对GNSS和IMU的原始数据进行预处理，包括数据对齐、去除噪声、滤波等。
然后，通过特征提取算法提取出GNSS和IMU数据中的关键特征，如卫星的位置、速度、加速度等。
接下来，使用数据融合算法将GNSS和IMU的数据进行融合，得到更精确和稳定的位置和姿态估计结果。
最后，将融合后的结果输出给用户或其他系统进行进一步的应用和处理。
RTK融合算法的优势在于能够提供高精度、实时的定位和姿态信息。
相比于单独使用GNSS或IMU进行定位，融合算法可以克服各自的缺点，提高定位的精度和稳定性。
此外，RTK融合算法还可以根据具体应用场景的需求，进行参数配置和算法优化，进一步提高定位的性能。
在航空领域，RTK融合算法可以应用于飞行器的导航和控制。
通过实时获取飞行器的位置和姿态信息，可以实现精确的航迹控制和自主导航。
在航海领域，RTK融合算法可以应用于船舶的定位和航行安全。
如何进行多源地形数据融合与一体化处理
如何进行多源地形数据融合与一体化处理地形数据在各个领域中扮演着重要的角色，无论是城市规划、环境保护还是军事防御，都需要准确的地形数据支持。
然而，由于观测手段和数据获取技术的限制，单一的数据往往无法提供全面、准确的地形信息。
因此，多源地形数据融合与一体化处理成为了一种必要的方法和技术。
本文将介绍如何进行多源地形数据融合与一体化处理，以提高地形数据的精度和全面性。
一、多源地形数据的获取与融合多源地形数据的获取是实现融合与一体化处理的前提。
现代地理信息系统（GIS）技术提供了多种手段和工具用于地形数据的获取，如雷达遥感、激光雷达测绘、地面测量与数据剖面等。
这些技术可以获取到地形数据的不同方面和特征，但各自也存在一些局限性，比如分辨率、精度、数据密度等。
为了使多源地形数据能够进行融合与一体化处理，需要使用各种数据融合算法和模型。
常用的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和模型级融合。
在像素级融合中，将来自不同源的像素点进行加权平均或选择最高值等操作，实现各种数据的融合。
特征级融合则是提取不同地形特征，如高度、坡度、坡向等，再进行融合。
模型级融合则是将各种模型的输出结果进行集成，得出最终的融合结果。
然而，多源地形数据的融合并不是简单的数据叠加和混合，还需要考虑数据质量、数据源准确性等因素。
为了保证数据的一致性和准确性，需要对数据进行预处理和验证。
常用的预处理方法包括数据配准、干扰消除、噪声过滤等，以消除数据之间的偏差和误差。
数据验证则是通过野外实地调查、对照参考数据等手段对融合结果进行验证和准确性评价，以确定融合结果的可靠性和适用性。
二、多源地形数据的一体化处理与应用多源地形数据融合完成后，需要进行一体化处理，以得出全面、综合的地形信息。
一体化处理主要包括地形参数提取、地形分析与建模等步骤。
在地形参数提取中，可以利用融合后的数据进行高程、坡度、坡向、曲率等地形参数的计算和提取。
这些参数可以帮助我们更好地了解地表地貌特征，如凹凸起伏程度、地势陡缓等，为地形分析和应用提供基础。
地图匹配算法综述
地图匹配算法综述一、地图匹配：现有算法车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息，以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。
保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程，包括行驶路段，转弯过程及当前位置，就是地图匹配问题所要解决的目标。
本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明，同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。
1.1地图匹配问题介绍利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹，进而确定其在交通矢量地图道路上的位置，是当前车载导航系统的基础。
独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法，也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息，利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。
由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的，所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。
地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。
具体来说取决于两方面：确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。
前者是现有算法的研究重点，而后者涉及到沿道路方向的误差校正，在现有算法中还没有得以有效解决。
地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上，当道路是准确的时，也就成了确定GPS的准确位置，然后利用垂直映射方法完成匹配。
要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。
车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。
下面我们通过具体的数学模型来给地图匹配问题以详细的数学描述。
地图匹配的基本过程如图4.1所示。
符号定义及其物理意义说明如下：图4.1地图匹配模型1)g(k)是车辆GPS轨迹点，内容为k时刻车辆上的GPS定位数据（经纬度），对应于矢量地图上相应的经纬度位置点。
基于粒子滤波的重力梯度与地形信息融合辅助导航方法
ｔ ｅ ｇ ａ ｉ ａ ｉｎ — ａ ｅ ＫＦ，ｔ ｅ ｇ ａ ｉ ａ ｉｎ — ａ ｅ Ｆ ａ ｄ ｔｅ ｍｕｔ ｌ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔ ｓｆ ｓ ｄ Ｐ ｆｇ ａ ｉ ａ ｉ ｎ ｎ ｅ ａ ｎ ｒ ｓ ｅ — ｈ ｖ ｔ ｇ ｄ ｅ ｔｂ ｓ ｄ Ｅ ｒ ｙｒ ｈ ｖｔ ｇ ｄ ｅ ｔｂ ｓ ｄ Ｐ ｎ ｈ ｌ ｐ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉ ｕ ｅ Ｆ ｏ ｖｔ ｇ ｄ ｅ ｔａ ｄ ｔ ｒ ｉ ｅ ｐ ｃ ｒ ｙｒ ｉ ｃ ｒ ｙｒ
熊 凌 马 杰 田 金文
湖北 武汉 ４ ０ ７ ） ３ ０ ４ （ 中科技 大学 图像识别 与人工智能研究所 华
（ 武汉科技 大学信 息科学 与工程 学院
湖北 武汉 ４ ０ ８ ） ３０ １
摘
要
基于粒 子滤波（ Ｆ 的重力梯度 与地形信 息融合辅助导航方法充分利用 了重力梯度特征 与地 形特征 融合 的优 点， Ｐ） 可提 高
ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ａ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｆ ｓｏ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｃ ｅｅ ａｅ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｐ ｅ ｆ Ｅ ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｓｉ ｔ ｎ ｐ ｅ ｉｉｎ ｏ Ｆ ａｇ ｒ ｈ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ｔｔｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｕ ｉｎ ａ ｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ａ ｃ ｌｒ ｔ ｈ ｏ ｖ ｒｅ ｔ ｅ ｄ ｏ ｎ ｓ ｈ ｔ ｓ Ｐ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅｅ ｔｍａｉ ｒ ｃｓｏ ｆＰ ｌｏ ｉ ｍ ｏ ｔ ａ ｌ ｓｗｅ１ ．
三维GIS数据融合的基本方法与进展
三维GIS数据融合的基本方法与进展三维GIS数据融合是将多源感知数据进行融合与集成，提供具有空间、时间和属性信息的三维地理实体模型的过程。
它通过将不同数据源的信息进行融合，能够提供更真实、全面、准确的地理信息，为决策制定提供支持。
以下是三维GIS数据融合的基本方法与进展。
1.数据预处理：不同源的数据需要进行预处理，包括去噪、配准、校正等。
同时，还需要将数据进行归一化，以确保不同数据源之间具有一致的空间和属性参考。
2.数据匹配与配准：在融合不同数据源之前，需要进行数据匹配与配准。
这涉及到将不同数据源的坐标系进行统一，使得它们在相同空间范围内具有一致的坐标和尺度。
3.数据融合方法：三维GIS数据融合的方法主要包括几何融合、属性融合和语义融合。
-几何融合：将不同数据源的几何信息进行融合。
常用的方法包括三维形状匹配、三维形状变换和三维三角网格融合。
-属性融合：将不同数据源的属性信息进行融合。
常用的方法包括数据插值、反演和统计分析。
-语义融合：将不同数据源的语义信息进行融合。
主要通过分析特征、分类和规则对地理实体进行语义匹配和关联，从而实现数据融合。
4.数据集成与更新：在融合不同数据源之后，需要将融合后的数据进行集成和更新。
这些数据集成的过程包括数据格式转换、数据压缩和数据存储，以适应不同应用的需求。
5.算法优化与模型改进：为了提高三维GIS数据融合的效果与效率，还需要进行算法优化与模型改进。
传统的数据融合算法可以结合深度学习方法进行改进，提高对复杂地理数据的融合精度和速度。
6.应用拓展：三维GIS数据融合的应用领域十分广泛，包括城市规划、地理环境分析、地质勘探和交通管理等。
随着技术的不断发展，三维GIS数据融合的应用也在不断拓展，为相关领域提供更全面、准确的地理信息。
总结起来，三维GIS数据融合的基本方法与进展主要包括数据预处理、数据匹配与配准、几何融合、属性融合、语义融合、数据集成与更新、算法优化与模型改进以及应用拓展等方面。
导航定位软件开发中的多源数据融合与处理技术
导航定位软件开发中的多源数据融合与处理技术导航定位软件开发中，多源数据融合与处理技术是至关重要的一项技术。
随着卫星导航系统（比如GPS）的普及和发展，越来越多的位置信息被收集和利用。
然而，位置信息不仅仅来自卫星导航系统，还可以来自其他传感器、用户反馈以及其他数据源。
由于这些数据源之间存在着不同的格式、精度和可用性，为了提高导航定位软件的准确性和可靠性，必须使用多源数据融合与处理技术来整合和处理这些数据。
多源数据融合与处理技术是将来自不同数据源的信息进行整合和处理的过程。
融合和处理的目标是提高导航定位软件的精度和决策能力。
在众多的多源数据融合与处理技术中，以下几种技术被广泛应用于导航定位软件的开发。
首先，传感器融合技术可以将来自不同传感器的信息进行融合和处理。
例如，可以将来自GPS、陀螺仪和加速度计等传感器的数据进行融合，从而提供更精确的位置和姿态信息。
传感器融合技术可以通过卡尔曼滤波等算法进行数据融合，提高导航定位软件的鲁棒性和准确性。
其次，地图数据融合技术可以将不同数据源的地图信息进行整合。
在现实世界中，不同的地图数据（比如卫星影像、矢量地图、三维模型等）有不同的精度和可用性。
地图数据融合技术可以将这些地图数据进行融合，并通过数据匹配和纠正等方法，提高导航定位软件的地图准确性和完整性。
此外，用户反馈数据融合技术也是导航定位软件开发中一个重要的方向。
用户反馈数据是指用户通过软件提供的反馈机制提交的位置信息、道路状况、交通拥堵等实时数据。
通过对这些用户反馈数据的融合与处理，可以提高导航定位软件的实时性和适应性。
例如，在导航定位软件中，可以利用用户的反馈数据实时更新道路交通状况，优化导航路线的选择，节省用户的时间和油耗。
此外，数据挖掘和机器学习等技术也可以应用于多源数据融合与处理中。
通过对大量的位置和导航数据进行分析和建模，可以挖掘出隐藏的模式和规律，从而优化导航算法和决策策略。
例如，可以通过数据挖掘技术识别出城市中的热点区域和瓶颈路段，从而为用户提供更精准的导航建议。
如何进行高精度地形测绘的数据处理和校正
如何进行高精度地形测绘的数据处理和校正地形测绘是一项重要的工程技术，它为许多领域提供了关键的地理数据。
然而，要获得高精度的地形数据，必须进行数据处理和校正。
本文将介绍一些常见的数据处理和校正方法，以确保测绘结果的准确性和可靠性。
首先，数据处理是地形测绘的第一步。
在现代测绘中，激光雷达（LiDAR）是最常用的技术之一。
激光雷达可以快速获取地形数据，并生成点云。
然而，采集到的原始点云数据可能存在的噪声和不准确性，因此需要进行一系列的数据处理步骤来减小这些误差。
第一步是数据过滤。
通过对原始点云进行滤波处理，可以去除一些无关的点和异常数据。
常用的过滤方法包括高度过滤、颜色过滤和密度过滤。
高度过滤用于去除地面以下或地面以上的点，颜色过滤用于去除小范围内的杂乱点，密度过滤则用于去除密集的点云区域。
第二步是数据配准。
配准是指将不同位置、不同时间或不同传感器获取的数据进行对齐，以便后续的分析和处理。
配准的目标是寻找匹配的点对，通过这些点对来计算和调整数据的位置和姿态。
通常，使用特征提取和匹配算法来寻找匹配的点对，如特征点法、区域法和约束法等。
数据处理的第三步是数据补白和滤波。
激光雷达仅能获取地表实际点的数据，而对于一些地面上的遮挡物或地貌特征，其高程信息在原始数据中可能丢失或不完整。
因此，需要利用其他传感器（如相机）获取相关信息，并将其融合到点云数据中。
此外，对于一些点云中的异常噪声点，还需要进行滤波处理，以提高数据的质量。
在数据处理完成后，接下来是数据校正。
数据校正主要是为了修正由于测量设备、大气、地球引力等因素引起的误差。
常见的校正方法包括大地水准面校正、引力异常校正和大气校正。
大地水准面校正是将测得的地形数据与地球的参考球面或椭球面进行对比，并进行相应的修正。
这可以通过创建数学模型来实现，根据地球的引力场模型进行插值和变换，从而得到更准确的地形数据。
引力异常校正是为了补偿地球引力场的非均匀性对测量结果的影响。
基于几何匹配的多源地理空间矢量数据融合方法
基于几何匹配的多源地理空间矢量数据融合方法基于几何匹配的多源地理空间矢量数据融合方法导语：地理空间矢量数据融合在地理信息系统领域起着重要的作用。
然而，由于不同数据源间存在着几何误差，精度差异等问题，如何准确地融合多源地理空间矢量数据一直是一个挑战。
本文将介绍基于几何匹配的多源地理空间矢量数据融合方法，帮助读者理解和应用这一技术。
1. 引言地理空间矢量数据融合是指将来自不同数据源的地理空间矢量数据进行整合，为后续的分析、研究和决策提供准确的数据基础。
多源地理空间矢量数据融合方法是其中一种技术手段，它通过对不同数据源之间的几何关系进行匹配，实现数据的精确融合。
2. 一致性匹配为了实现多源地理空间矢量数据的准确融合，我们首先需要进行一致性匹配。
一致性匹配是指将不同数据源的地理空间矢量数据转换为相同的坐标系统和参考标准，以便进行后续的几何匹配。
2.1 坐标转换不同数据源往往使用不同的坐标系统，如WGS84、Web Mercator 等。
在进行一致性匹配之前，我们需要将这些数据转换为相同的坐标系统，以保证后续的匹配过程顺利进行。
2.2 参考标准转换除了坐标系统的转换外，还需要将不同数据源的参考标准进行转换，以保证数据的一致性。
不同数据源的海拔高度计算方式可能不同，需要进行相应的转换，以确保高程数据的一致性。
3. 几何匹配方法一致性匹配之后，我们可以开始进行几何匹配，即通过对不同数据源的几何特征进行匹配，找到它们之间的关系。
3.1 点匹配点匹配是最简单的几何匹配方法之一。
它通过对不同数据源中的点进行匹配，找到它们之间的几何关系。
我们可以通过对不同数据源中的地标点进行匹配，来确定它们在地理空间中的位置。
3.2 线匹配线匹配是对线要素进行匹配，以实现数据融合。
我们可以对不同数据源的道路线进行匹配，来识别它们之间的重叠部分、不一致部分等。
3.3 面匹配面匹配是对面要素进行匹配，以实现面状数据的融合。
我们可以对不同数据源的土地利用面进行匹配，来确定它们的边界、面积等信息。
测绘数据的融合与配准技术介绍
测绘数据的融合与配准技术介绍测绘数据是地理信息系统（GIS）中的基础数据，用于地图绘制、空间分析和决策支持等方面。
随着技术的发展，测绘数据的融合与配准技术成为提高数据质量和可靠性的关键环节。
本文将介绍测绘数据的融合与配准技术，探讨其在GIS领域的应用。
一、融合技术测绘数据融合是指将不同来源、不同形式的数据进行整合，形成一份一致、完整的地理信息数据库。
融合技术主要包括数据转换、数据拼接和数据校正等过程。
1. 数据转换数据转换是将不同格式的数据转化为统一的格式，以便进行后续处理和融合。
常见的数据格式包括图像、文档和数据库等。
例如，将数字地形模型（DTM）转换为栅格数据，使其与其他数据层的结构一致，方便后续分析和集成。
2. 数据拼接数据拼接是将不同的空间数据组合在一起，形成一张完整的地图。
拼接可以面向对象或基于栅格进行。
在面向对象的拼接中，采用相邻对象边界连接的方式，将不同数据集的要素组合在一起。
而基于栅格的拼接，则将栅格数据按照一定的规则进行重新组合，生成一张整体连贯的栅格图像。
3. 数据校正数据校正是指对各个数据层进行精确对准，使其在空间位置和属性上保持一致。
校正包括地理位置校正和属性校正。
地理位置校正通过地理坐标转换和变换矩阵等方法，对数据进行几何变换，使其投影坐标一致。
属性校正则涉及属性字段的统一命名和规范化，以保证数据属性的一致性和可比性。
二、配准技术测绘数据配准是指将不同时间或不同来源的数据进行对比和匹配，以实现数据一致性和准确性。
配准主要包括特征提取、相似性度量和匹配算法等过程。
1. 特征提取特征提取是指从原始数据中自动或半自动地提取特定的地物或地理特征。
特征可以是点、线、面或其他几何元素。
特征提取可以通过形状分析、颜色分析和纹理分析等方法实现。
例如，在遥感影像中提取道路特征，可以通过边缘检测、阈值分割和形态学滤波等算法，实现道路的提取和配准。
2. 相似性度量相似性度量是指计算不同数据之间的相似程度。
地理信息系统中的相似地形语义匹配算法
地理信息系统中的相似地形语义匹配算法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种综合地理科学、计算机科学、信息科学等多学科技术为基础的信息系统。
它能够对地球表面空间数据进行采集、存储、管理、分析和可视化展示。
在实际应用中，GIS通常用于地图制作、城市规划、资源调查、环境监测等领域。
但是，随着GIS数据量的增加和用户需求的不断提高，GIS中出现的查询、比较和匹配问题也变得越来越复杂。
其中一个重要的问题就是相似地形语义匹配。
所谓相似地形，指的是在比例尺不同、方位角度不同、相邻区域的形态以及高程变化等因素下，地形特征仍然相对相似的地形。
相似地形语义匹配算法即针对不同比例尺下的相似地形特征进行语义分类和匹配的算法。
其基本思路是从GIS数据库中选取已有的同类地形样本特征，通过计算和比较相似性，确定目标地形在样本库中的匹配情况。
目前，相似地形语义匹配算法主要包含四种方法：基于特征匹配的相似地形匹配算法、基于空间结构的相似地形匹配算法、基于拓扑关系的相似地形匹配算法以及基于语义分类的相似地形匹配算法。
基于特征匹配的相似地形匹配算法利用地形特征属性来进行匹配。
它能够输入两个地形的特征向量，通过计算每个向量之间的相似度来实现匹配。
此外，该方法还可以通过特征提取和特征选择来优化算法。
但是，由于特征的不确定性和地形属性的复杂性，该方法的精度和鲁棒性受到了一定的限制。
基于空间结构的相似地形匹配算法将地形特征视为空间结构，利用空间结构的相似度来实现匹配。
这种算法可以减少特征匹配的计算量，并提高了匹配的准确性。
但是，由于地形特征的复杂性和空间结构的计算量限制，该方法通常需要进行预处理来达到更好的匹配效果。
基于拓扑关系的相似地形匹配算法则采用了拓扑结构来表达地形。
它利用拓扑关系来确定相似地形区域，并计算它们之间的相似度。
由于拓扑关系的简单性和直观性，该方法适合针对较为复杂的地形进行匹配。
测绘数据的融合与融通方法与技巧
测绘数据的融合与融通方法与技巧测绘数据是地理信息科学中的重要组成部分，它反映了地球表面的地理空间数据，如地形、地貌、地物等。
在现代社会中，测绘数据的应用范围越来越广泛，涉及到城市规划、土地利用、资源管理等方方面面。
然而，由于测绘数据来源的多样性和数据格式的不一致性，常常需要对这些数据进行融合与融通，以提高数据的质量和可用性。
本文将介绍一些常用的测绘数据融合与融通的方法与技巧。
首先，测绘数据的融合可以通过空间插值来实现。
空间插值是一种将离散的点数据转换为连续表面的方法，可以通过插值算法来估算未知点的值。
常见的插值方法有反距离加权插值、克里金插值等。
通过这些方法，我们可以将不同来源、不同格式的测绘数据融合成一张连续的地理表面，从而更好地表示地球表面的特征。
其次，测绘数据的融合还可以通过数据转换和格式标准化来实现。
不同来源的测绘数据往往使用不同的数据格式和坐标系统，这给数据的使用和融合带来了困难。
因此，我们可以通过数据转换和格式标准化的方式将这些数据转换为一致的格式和坐标系统。
例如，可以将经纬度坐标转换为投影坐标，或者将不同的数据文件转换为统一的数据格式，如shapefile格式、GeoTIFF格式等。
这样一来，就能够更方便地对不同来源的测绘数据进行处理和融合。
此外，测绘数据的融合还可以通过精度评定和校正来提高数据的质量。
由于不同来源的测绘数据可能存在一定的误差，所以在进行数据融合之前，需要对数据的精度进行评定和校正。
评定和校正的方法有很多种，如误差椭球法、精度评定法等。
通过这些方法，我们可以了解数据的误差范围和精度水平，从而在数据融合的过程中进行适当的处理和调整，提高数据的准确性和可信度。
最后，测绘数据的融合可以通过数据分类和特征提取来实现。
不同来源的测绘数据可能包含着大量的信息，如地形特征、地物分类等。
而这些信息的提取和分类对于数据的应用和分析非常重要。
因此，我们可以使用一些数据分类和特征提取的方法来将这些数据转化为可用的信息。
地形模型导出方法
地形模型导出方法
一、数据拼接
在进行地形模型导出之前，需要将地形数据从不同的数据源进行拼接，以便将整个地形区域的数据整合在一起。
数据拼接的步骤包括：
1. 数据预处理：对原始地形数据进行预处理，包括数据格式转换、坐标系统一、数据清洗等，以确保数据的一致性和准确性。
2. 坐标匹配：将不同来源的地形数据匹配到统一的坐标系中，可以通过重采样、插值等方法实现。
3. 拼接算法：根据地形数据的特征和需求，选择合适的拼接算法，如基于规则的拼接、基于块的拼接等，将不同数据源的地形数据进行拼接。
4. 质量检查：对拼接后的地形数据进行质量检查，包括数据的完整性、一致性、精度等，以确保导出的地形模型的质量。
二、模型构建
在数据拼接的基础上，需要构建地形模型。
根据不同的应用需求和数据特征，可以采用不同的地形建模方法，如表面重建、几何建模等。
表面重建是基于地形表面散点数据进行曲面重建的方法，可以生成连
续的地形表面模型；几何建模则是基于地形特征和地物几何信息进行建模的方法，可以更加准确地表达地形的细节和特征。
三、数据导出
在构建完地形模型之后，需要将模型数据导出为特定的格式，以便于后续的应用和处理。
导出的数据格式可以根据具体需求进行选择，如DXF、DWG、FBX、OBJ等，也可以导出为栅格数据或矢量数据等不同的数据格式。
导出的数据需要进行格式转换和处理，以便更好地应用于GIS、数字城市等领域中。
以上是地形模型导出的基本步骤和方法。
需要注意的是，不同的应用领域和数据处理软件对于导出的数据格式和精度要求有所不同，因此在实际应用中需要根据具体情况进行选择和处理。
使用地理信息系统进行航空影像的配准与融合方法
使用地理信息系统进行航空影像的配准与融合方法航空影像的配准与融合方法在地理信息系统中扮演着重要的角色。
配准与融合是将不同来源或不同时期的航空影像进行对齐和融合，从而提高信息的准确性和时效性。
本文将介绍几种常见的配准与融合方法，并讨论它们的优缺点。
一、影像配准方法1. 基于特征点匹配的配准特征点匹配是一种常见的配准方法，它通过提取影像中的特征点，并将它们与其他影像中的特征点进行匹配，从而实现配准。
这种方法的优点是简单直观，适用于不同类型的影像。
然而，由于特征点提取和匹配的准确性有限，可能存在误匹配的情况。
2. 基于地物控制点的配准通过选取影像中具有明显地物特征的控制点，并将它们与其他影像中相应的控制点进行匹配，可以实现基于地物控制点的配准。
这种方法的优点是准确度较高，适用于需要高精度配准的情况。
然而，由于需要事先标注地物控制点，工作量较大，且对地物的要求较高。
二、影像融合方法1. 像素级融合像素级融合是指将不同影像像素级别的信息进行融合，以得到一幅具有更丰富信息的影像。
常见的像素级融合方法包括加权平均法、多尺度变换法等。
这些方法的优点是简单易用，能够得到较为平滑的融合效果。
然而，由于只考虑像素级别的信息，可能会导致空间分辨率下降或信息丢失的问题。
2. 特征级融合特征级融合是指将不同影像的特征进行提取和融合，以得到一幅具有更多特征信息的影像。
常见的特征级融合方法包括主成分分析法、小波变换法等。
这些方法的优点是能够提取出影像中的关键特征，并实现信息的增强。
然而，由于特征提取和融合的过程较为复杂，需要较高的专业知识和技能。
三、实例分析以一次城市规划为例，通过使用地理信息系统进行航空影像的配准与融合方法，可以实现对城市现状的准确把握，并为规划提供科学依据。
首先，利用特征点匹配配准不同时间段的航空影像，以获取城市形态和土地利用的变化情况。
然后，采用像素级融合方法将不同分辨率的影像融合，以获取高空间分辨率的城市影像信息。
测绘技术的GIS数据融合方法
测绘技术的GIS数据融合方法近年来，GIS（地理信息系统）技术的应用越来越广泛，为各行各业的决策制定和资源管理提供了有力的支撑。
在GIS中，数据融合是一项重要的技术，它能够将不同来源的地理数据整合起来，提供更全面、准确的地理信息。
而在测绘技术中，GIS数据融合方法尤为重要，本文将着重探讨测绘技术中的GIS数据融合方法。
一、数据源的选择在进行GIS数据融合之前，首先需要选择合适的数据源。
在测绘技术中，常见的数据源包括遥感影像数据、地面测量数据和地理数据库等。
这些数据源可以提供不同的地理信息，需要根据具体的应用场景选择合适的数据源进行融合。
例如，在城市规划中，可以通过遥感影像数据获取城市地貌和用地类型等信息；通过地面测量数据获取道路、建筑物等精确的地理要素信息；通过地理数据库获取人口分布、交通流量等统计信息。
综合利用这些数据源，可以构建全面、精确的城市地理信息系统。
二、数据匹配和变换在进行数据融合之前，需要对不同数据源中的地理信息进行匹配和变换，使得不同数据之间具有一致的空间参考。
数据匹配是指将不同数据源中的地理信息对应起来，确定它们之间的空间关系；数据变换是指将不同数据源中的地理信息进行坐标转换等操作，使得它们在同一空间参考下能够拼接在一起。
例如，在将遥感影像数据与地面测量数据进行融合时，需要对影像数据进行地理坐标的定位，使得它与地面测量数据在空间上具有一致的参考系统。
这可以通过地面控制点的方式实现，将已知地理坐标的控制点在影像和地面测量数据中进行对应，然后进行坐标变换，最终实现两者的空间对齐。
三、数据融合方法的选择数据融合是指将不同数据源中的地理信息进行集成，生成综合的地理信息。
在测绘技术中，常用的数据融合方法包括数据叠加、数据模型融合和多源数据集成等。
数据叠加是将不同数据源中的地理信息直接叠加在一起，生成综合的地理信息图层。
这种方法适用于数据源之间有较高的空间一致性的情况，可以直接将不同数据源中的地理要素叠加在同一地理坐标上。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
地形随机线性化是指用一个平面 ( 拟合面) 来拟 合地形 , 拟合面必须能在统计意义上准确反映地形 的变化趋势 。本文采用九点平面拟合法 , 对任意时 刻 k 得到的地形块进行平面拟合 , 拟合面的变化趋 势在统计意义上满足最小二乘准则 。设 d 为固定 的网格间隔 , T 1 , T 2 , …, T 9 为地形块 9 个点处由数 字地图提供的地形海拔高度 , 则拟合面在飞行器估 计位置处 x , y 方向的斜率 h x 和 h y 分别满足
k ( +)
= ^ Pk ( - ) -
Kk H k ^ Pk ( - ) ,
式中 : P 为协方差阵 ; Q 为噪声协方差阵 ; K 为增益
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
^ ( ) = Φ ^ ( ; δX X k k , k - 1δ k - 1 +) ^ P
k(- )
地形雷达可实时获得大量地形高程数据 , 因此 可在一个较大的范围 ( 如方圆 1 n mile) 内进行搜索 。 由于地形熵算法计算量较小 、 精度低 , 故可用于大范 围的粗配 , 粗配结果经滤波后可得到相应的匹配位 置 。然后以此为基准 , 在小范围内用 MAD 算法对 高度表的数据进行再次匹配 , 并在局部地形线性化 的基础上进行卡尔曼滤波 , 最终可得到较为理想的 匹配结果 。融合处理过程如图 1 所示 。
2005 年第 1 期
张 明 : 地形匹配相关算法融合处理
37
图2 仿真数字地图
Fig. 2 The simulation digital map
图1 融合处理流程
Fig. 1 The flowchart of f usion
2 仿真结果
2. 1 仿真用数字地图的产生
1 相关算法
1. 1 地形熵算法
收稿日期 :2004205231 ; 修回日期 :2004208219
) ,男 ,硕士 ,主要研究方向为地形辅助 作者简介 : 张 明 (1976 —
将所有雷达数据按获得时间的先后 , 排成一个 一维有序结构数组 R ( i ) { x , y} ( 此处 , x , y 为坐标 ;
式中 : Φk , k - 1 = 0 1 0 ;δXk = δ y ( 此处 ,δ x , 0 0 1 δ z ) ; Hk = δ δ , 分别为 x , y , z 三个方向上的误差 y z
[ - h x - hy 1 ] ( 此处 , h x , h y 为某时刻地形上两
个像元值 , 且 M - m ≥u ≥ 0 , N - n ≥v ≥ 0; m , n 分别为基准图和实时图的像元总数 。由式 ( 7) 可知 , 当 X ≠Y 时 , D ( u , v ) ≥ 0 ; 只有当 X = Y 时 , 才有
R ( i ) 为高程数据 ) , 假设地形高度为正值 , 即 R ( i )
导航 。
> 0 , 则可将地形熵定义为 [ 1 ]
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
R ( t x , t y ) = E[ Z ( x , y ) Z ( x + t x , y + t y ) ] = A exp t x + ty , T auc ( 8)
时位置 、 速度 、 姿态 、 航向和加速度等相关信息 ; b) 由雷达模型获得飞机当前位置区域的地形高 程数据 , 即实时图 ;
c) 以惯导系统估计位置为基准 , 搜索范围设定
根据文献 [ 4 , 6 ]对地形统计特性的研究 , 地形可 定义为地形采样点之间的相关性 , 它是呈指数衰减 的平稳随机场 。对局部区域的地形特性 , 可用地形 高度均值 、 地形起伏均方差及地形点之间的抗相关 距离等参数来描述 。地形在高度方向上可分为地形 基准平面高度 B 和在此平面上叠加的地形起伏 Z ( x , y ) 两部分 , 并有 h ( x , y ) = B + Z ( x , y ) 。地形 的统计特性显示 , 实际地形的起伏可表征为高斯分 布的随机序列 。地形采样点间的相关性呈指数衰 减 , 其相关函数为
Fusion of Terra in Matching System Algorithms
ZHAN G Ming
( Xi’ an Electronic Engineering Research of Institute , Xi’ an Shaanxi 710100 , China) Abstract : The surface and point data acquired by terrain radar and altimeter respectively were fused for t he analog digital map produced by terrain statistical model t hrough t he relative algorit hms of terrain matching system such as terrain entropy, extended Kalman filter and terrain partial linearization. The simulation results showed t hat t he matching accuracy has been improved over 70 % by t he fusion of two kinds of data. Keywords : Terrain entropy ; Kalman filter ; Terrain stochastic linearization ; Fusion ; Terrain statistical model
上 海 航 天 2005 年第 1 期 文章编号 :100621630 (2005) 0120035204
AEROSPACE SHAN GHAI
35
地形匹配相关算法融合处理
张 明
( 西安电子工程研究所 ,陕西 西安 710100)
摘 要 : 针对地形统计模型产生的模拟数字地图 ,采用地形熵算法 、 扩展卡尔曼滤波 、 地形局部线性化等地形 匹配系统的相关算法 ,对由地形雷达测得的面数据和高度表测得的点数据进行融合处理 。仿真结果表明 , 两种数 据的结合 ,可使匹配精度比融合前提高 70 %以上 。 关键词 : 地形熵 ; 卡尔曼滤波 ; 地形随机线性化 ; 融合 ; 地形统计模型 中图分类号 : TJ 765. 33 文献标 航 天
2005 年第 1 期
AEROSPACE SHAN GHAI
Hf = Pi =
M
i =1
∑P lg
i
Pi ; ( 1)
R ( i)
i =1
,
∑R ( i )
阵 ; H 为量测阵 ; 下标 k , k - 1 分别表示 k 和 k - 1 时刻某一矩阵的值 ; 下标 ( - ) , ( + ) 表示矩阵的递推 关系 , 如 P k - 1 ( + ) → P k ( - ) → P k ( + ) → P k + 1 ( - ) → P k + 1 ( + ) …。
hx = hy =
1 ( T 3 + T 6 + T 9 - T 1 - T 4 - T 7 ) ; ( 5) 6d 1 ( T 1 + T 2 + T 3 - T 7 - T 8 - T 9 ) . ( 6) 6d
式中 : R 为实时地形数据 ; N 为基准地形数据 ; J R , J N 为判决指标 ;δ为接近于 0 的判决门限 。
= Φk , k - 1
^ P
k - 1 ( +)
Φk , k - 1 + Qk - 1 ;
T
T T 2 -1 Kk = ^ P k ( - ) H k ( - ) [ Hk ^ P k ( - ) H k + σk ] ; ( 4)
^ ( = δX ^ ( ) + K[C - ^ δX Ck ] ; k +) k k k ^ P
D( u
3 3 , v ) = 0 。因此 , 利用 D ( u , v ) 的极小值就
个方向的斜率 ) ; Ck 为高程数据测量值 ; W k - 1 为
k - 1时刻的动态噪声 ; n k 为高度表测量噪声 。
可找到匹配位置 ( u 3 , v 3 ) 。
1. 5 融合处理
令 W k - 1 , n k 为互不相关 、 均值为零的高斯白噪 声 , 根据文献 [ 4～6 ]可得滤波递推公式为
1 0 0
1
m
m
n
X × n ∑∑
j =1 k =1
j+ u , k+ v
- Yj , k , ( 7)
式中 : D ( u , v ) 为试验位置 ( u , v ) 处的度量值 , 是
( 3) ( u , v ) 平面上一个二维函数 ; X j +
u, k + v
为试验位置
δ x
( u , v ) 处基准图的第 ( j , k ) 个像元值 , 即基准图的第 ( j + u , k + v ) 个像元值 ; Y j , k 为实时图的第 ( j , k )
1. 3 地形随机线性化模型
式中 : Hf 为某一地形数据熵 ; Pi 为第 i 个地形点的 归一化高程值 ; M 为地形数据个数 。 由式 ( 1) 可知 , 地形熵可用来描述地形起伏的复 杂程度 。此外 , 地形熵的大小取决于整个地形区域 的高程值 , 单个数据点的高程值对地形熵的影响很 小 ; Pi 的归一化处理可平滑噪声 , 使其对噪声不敏 感 , 因而能剔除离散点 。 该算法的基本思想是 , 在基准地形数据集合中 , 按照一定的搜索算法 , 找到一组与实时地形数据的 统计特征值相似或相近的数组 , 即