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题名基于差分模型的无控制DEM差异探测方法
被引量：3
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作者
张同刚
岑敏仪
吴兴华
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机构
西南交通大学地理信息中心
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出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第1期91-96,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(40271092)
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文摘
为了提高现有方法的性能,提出了基于差分模型的无控制数字高程模型(DEM)差异探测的新方法,并成功地用于普歪沟泥石流地区地表变形探测(该区变形面积超过50%).该方法在LZD算法(最小高差法)的基础上引入差分模型,兼顾了观测值的数值及其相互关系的影响,显著提了高算法的差异探测性能.结果表明,新方法的匹配精度比目前代表性的采用M-估计的LZD算法(M-LZD)和采用最小平方中位数的LZD算法(LMS-LZD)的精度高.
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关键词
变形探测
表面匹配
数字高程模型
最小高差法
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Keywords
deformation detection
surface matching
digital elevation model （DEM）
least Z-difference （lzd） algorithm
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名遗传算法和最小二乘匹配相结合的DEM匹配方法
被引量：2
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作者
杨容浩
岑敏仪
张同刚
杨佳
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机构
西南交通大学土木工程学院
成都理工大学地球科学学院测绘工程系
成都理工大学核技术与自动化学院
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出处
《水土保持通报》
CSCD
北大核心
2010年第3期128-133,共6页
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基金
国家自然科学基金(40271092)
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文摘
针对传统最小二乘无控制DEM匹配方法拉入范围小的问题,提出了一种遗传算法和最小二乘匹配相结合的无控制DEM匹配方法,为了克服基于传统匹配模型的遗传匹配方法易陷入缩放系数为0的错误全局最优极值处的问题,建立了采用距离等级划分的DEM匹配模型。在此基础上,设计了遗传算法和最小二乘匹配相结合的匹配方法流程。仿真和实际数据实验结果均表明,该方法能够保持最小二乘法匹配精度高和遗传算法拉入范围大的优点,并有较好的稳定性和较高的收敛效率。
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关键词
无控制DEM匹配
遗传算法
最小二乘匹配
匹配模型
lzd算法
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Keywords
DEM matching without control point
genetic algorithm
least squares matching
matching model
lzd algorithm
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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