基于主成分分析的DEM粗差检测

• 作者: 岑敏仪 杨晓云 梁鑫
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 数字高程模型 粗差分布 粗差率 主成分分析
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 页码范围: 830-834,854
• 页数: 6页
• 分类号: P231
• 字数: 3011字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2009.06.006

摘要

为探讨误差的空间分布特性对数宁高程模型(DEM)粗差检测率的影响,建立了独立粗差模型和相关粗差模型,并模拟了不同粗差率(0.2%～3.0%)的数据.将随机分布的粗差加入DEM中,采用基于主成分分析的粗差检测算法进行了试验.结果表明,无论粗差是否空间相关,随粗差率增大,检测率均下降.对于独立分布的粗差,当粗差率小于1.0%时,基本可以定位所有污染数据;而对于空间相关的粗差,当粗差率等于1.0%时,检测率不足50%.可见,粗差的空间相关性及较大的粗差率均会降低基于主成分分析的粗差检测算法的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晓云	西南交通大学土木工程学院	10	92	5.0	9.0
5	岑敏仪	西南交通大学土木工程学院	64	560	14.0	19.0
6	梁鑫	广西工学院土木建筑工程系	22	82	5.0	6.0