基于SVD分解的二维空间数据融合方法

• 作者: 施慧丽 杨文采 陈勐韬 颜萍
• 来源期刊: 地球物理学进展
• 学科: 地球科学
• 关键词: 数据融合 二维空间数据 布格重力 奇异值分解 权重矩阵 有限差分法
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 应用地球物理学Ⅰ(油气及金属矿产地球物理勘探)
• 页码范围: 940-949
• 页数: 10页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.6038/pg2020DD0351

摘要

建立地球全空间数据库需要研究空间数据融合的方法和智能技术.本文以布格重力异常数据的融合为例,介绍一种基于奇异值分解的二维空间数据融合方法.此方法在原理上可以实现融合后的数据集误差模不大于融合前的子数据集的最小误差模,相较于传统的融合处理方法原理更加先进.在算法中应用了权重矩阵,可使融合之后数据区域与原始数据的边界上梯度变化较小;运用有限差分法计算重力水平梯度,检验数据融合边界的效果.理论模型和实际数据试验表明,此方法可以保证数据隐含的重要属性完整保存,具有计算过程简单、适用范围广、融合效果好等特点,可以应用于位场等地球物理数据融合,也可以用于遥感和其他地理信息的数据融合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨文采		23	61	4.0	6.0
2	颜萍		4	145	2.0	4.0
3	陈勐韬		1	0	0.0	0.0
4	施慧丽		1	0	0.0	0.0