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基于鲁棒马氏距离的LiDAR点云粗差探测与分析
被引量：
2
1
作者
冯林
李斌兵
黄磊
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2014年第5期168-173,共6页
基于鲁棒马氏距离,提出了针对LiDAR点云的粗差探测与剔除算法。首先,将LiDAR点云数据划分为子块,对各个子块点云分布的中心、尺度等统计参数使用确定型最小广义方差估计算法进行鲁棒估计。而后计算各点的鲁棒马氏距离,根据鲁棒马氏距离...
基于鲁棒马氏距离,提出了针对LiDAR点云的粗差探测与剔除算法。首先,将LiDAR点云数据划分为子块,对各个子块点云分布的中心、尺度等统计参数使用确定型最小广义方差估计算法进行鲁棒估计。而后计算各点的鲁棒马氏距离,根据鲁棒马氏距离的平方服从卡方分布的假设,在指定的置信度下得出相应的粗差判别限,对点云的粗差进行识别与剔除。将粗差探测与剔除算法应用到甘肃天水桥子沟一条典型切沟的测量数据中,测试了点云分块中不同子块大小与detMCD中不同子样本相对大小这两个参数与粗差剔除率的关系。结果表明,随着子块平均点数的增大,粗差的剔除率逐渐增大;而随着子样本相对大小的增加,粗差的剔除率逐渐减少。通过粗差剔除前后的点云TIN图像和剖面图像比较,本文提出的粗差探测与剔除算法可以有效去除LiDAR点云数据中的粗差,提高粗差剔除的准确性与可靠性。
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关键词
LIDAR
点云
鲁棒马氏距离
确定型最小广义方差估计算法
粗差探测与剔除
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职称材料
基于改进MCD的粗差判别方法及性能分析
被引量：
5
2
作者
吴国庆
颜学峰
《华东理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期267-272,295,共7页
针对正态分布的样本数据粗差判别,MCD(Minimum Covariance Determinant Estima-tor)方法存在算法参数h难以确定的缺点,提出了基于MCD的改进算法Modified MCD(M-MCD)。该算法首先以基于MCD估计的鲁棒马氏距离平方的标准差与理论总体样本...
针对正态分布的样本数据粗差判别,MCD(Minimum Covariance Determinant Estima-tor)方法存在算法参数h难以确定的缺点,提出了基于MCD的改进算法Modified MCD(M-MCD)。该算法首先以基于MCD估计的鲁棒马氏距离平方的标准差与理论总体样本马氏距离平方的标准差的最小偏差为目标,通过自适应迭代,求得最佳的算法参数h。然后,在最佳算法参数h下,基于MCD估计的鲁棒马氏距离,通过卡平方分布判别样本数据中的粗差。系列仿真实验表明:MCD方法的粗差判别结果严重依赖于算法参数h;M-MCD方法能通过自适应迭代求得最佳算法参数h,并具有良好的粗差判别性能,且优于MCD。
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关键词
离群点
粗差判别
鲁棒马氏距离
稳健估计
最小广义方差估计
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职称材料
题名
基于鲁棒马氏距离的LiDAR点云粗差探测与分析
被引量：
2
1
作者
冯林
李斌兵
黄磊
机构
武警工程大学研究生管理大队
水利部黄土高原水土流失过程与控制重点实验室
武警工程大学信息工程系
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2014年第5期168-173,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41171224)
国家水利部黄土高原水土流失过程与控制重点实验室开放基金项目(201402)
文摘
基于鲁棒马氏距离,提出了针对LiDAR点云的粗差探测与剔除算法。首先,将LiDAR点云数据划分为子块,对各个子块点云分布的中心、尺度等统计参数使用确定型最小广义方差估计算法进行鲁棒估计。而后计算各点的鲁棒马氏距离,根据鲁棒马氏距离的平方服从卡方分布的假设,在指定的置信度下得出相应的粗差判别限,对点云的粗差进行识别与剔除。将粗差探测与剔除算法应用到甘肃天水桥子沟一条典型切沟的测量数据中,测试了点云分块中不同子块大小与detMCD中不同子样本相对大小这两个参数与粗差剔除率的关系。结果表明,随着子块平均点数的增大,粗差的剔除率逐渐增大;而随着子样本相对大小的增加,粗差的剔除率逐渐减少。通过粗差剔除前后的点云TIN图像和剖面图像比较,本文提出的粗差探测与剔除算法可以有效去除LiDAR点云数据中的粗差,提高粗差剔除的准确性与可靠性。
关键词
LIDAR
点云
鲁棒马氏距离
确定型最小广义方差估计算法
粗差探测与剔除
Keywords
LiDAR
point cloud
robust Mahalanobis distance
dctMCD
detection and remove for gross error
分类号
P237.3 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于改进MCD的粗差判别方法及性能分析
被引量：
5
2
作者
吴国庆
颜学峰
机构
华东理工大学自动化研究所
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期267-272,295,共7页
基金
国家自然科学基金(2050600320776042)
国家863项目(2007AA04Z164
2007AA04Z171)
文摘
针对正态分布的样本数据粗差判别,MCD(Minimum Covariance Determinant Estima-tor)方法存在算法参数h难以确定的缺点,提出了基于MCD的改进算法Modified MCD(M-MCD)。该算法首先以基于MCD估计的鲁棒马氏距离平方的标准差与理论总体样本马氏距离平方的标准差的最小偏差为目标,通过自适应迭代,求得最佳的算法参数h。然后,在最佳算法参数h下,基于MCD估计的鲁棒马氏距离,通过卡平方分布判别样本数据中的粗差。系列仿真实验表明:MCD方法的粗差判别结果严重依赖于算法参数h;M-MCD方法能通过自适应迭代求得最佳算法参数h,并具有良好的粗差判别性能,且优于MCD。
关键词
离群点
粗差判别
鲁棒马氏距离
稳健估计
最小广义方差估计
Keywords
outliers
outlier detection
robust mahalanobis distance
robust estimate
MCD
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于鲁棒马氏距离的LiDAR点云粗差探测与分析
冯林
李斌兵
黄磊
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2014
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进MCD的粗差判别方法及性能分析
吴国庆
颜学峰
《华东理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
5
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职称材料
已选择
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引证文献
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