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多项式与LS-SVM自适应融合的GPS高程拟合方法 被引量：2
1
作者 李润芝 《测绘与空间地理信息》 2024年第2期126-128,共3页
针对多项式模型在线状GPS拟合工程存在精度较低问题,本文构建二次曲面拟合与最小二乘支持向量机自适应融合GPS高程异常拟合方法。首先,分别利用多项式与最小二乘支持向量机进行线状工程GPS高程拟合;然后,利用最优加权组合方法将两种拟... 针对多项式模型在线状GPS拟合工程存在精度较低问题,本文构建二次曲面拟合与最小二乘支持向量机自适应融合GPS高程异常拟合方法。首先,分别利用多项式与最小二乘支持向量机进行线状工程GPS高程拟合;然后,利用最优加权组合方法将两种拟合模型自适应融合生成新的高程异常值。结果表明:该方法拟合精度明显优于多项式拟合方法及最小二乘支持向量机拟合方法。 展开更多
关键词 GPS高程 高程异常 多项式拟合 最小二乘支持向量机拟合
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Galileo三频精密单点定位精度分析 被引量：1
2
作者 李润芝 《测绘与空间地理信息》 2024年第7期68-71,共4页
基于IGS多个跟踪站多天数据,采用三频无电离层两两组合模型,对比分析了等权、高度角、信噪比3种定权方式下Galileo系统E1E5aE5b、E1E5E5b、E1E6E5b静态与动态精密单点定位精度。实验结果表明,播发E1、E5、E5a、E5b、E6信号的Galileo卫... 基于IGS多个跟踪站多天数据,采用三频无电离层两两组合模型,对比分析了等权、高度角、信噪比3种定权方式下Galileo系统E1E5aE5b、E1E5E5b、E1E6E5b静态与动态精密单点定位精度。实验结果表明,播发E1、E5、E5a、E5b、E6信号的Galileo卫星数与空间几何分布均较优,静态精密单点定位精度均在cm级,而动态精密单点定位E1E5aE5b、E1E5E5b水平精度在cm级,高程精度在dm级。静态精密单点定位高度角定权方式下定位精度最优,E1E5aE5b三频组合定位精度最优。动态精密单点定位高度角定权方式下定位精度最优,等权定权方式下E1E5aE5b定位精度最优,其余两种定位方式下E1E5E5b定位精度最优。 展开更多
关键词 GALILEO 三频组合 精密单点定位 定权方式
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2015年尼泊尔M_(W)7.8地震近场GNSS时间序列分析 被引量：2
3
作者 汪利 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2023年第4期380-386,共7页
收集尼泊尔地震近场密集的GNSS测站数据,采用GAMIT/GLOBK软件包解算2011~2017年尼泊尔近场58个GNSS连续观测站和41个震后GNSS流动观测站数据,对获得的数据进行周期性、共模误差以及噪声的时间序列分析。结果显示:1)GRACE改正GNSS时间序... 收集尼泊尔地震近场密集的GNSS测站数据,采用GAMIT/GLOBK软件包解算2011~2017年尼泊尔近场58个GNSS连续观测站和41个震后GNSS流动观测站数据,对获得的数据进行周期性、共模误差以及噪声的时间序列分析。结果显示:1)GRACE改正GNSS时间序列周期项,可使E、N、U三个分量的WRMS平均降低15.52%、26.41%和45.06%;2)针对时间序列中存在大量缺失数据,改进传统的PCA方法,利用第一主成分计算共模误差,3个分量有效率分别达到61.91%、53.91%和53.88%;3)噪声分析表明,尼泊尔地震近场GNSS站点最佳噪声模型为WN+FN,相比单纯的WN模型,WN+FN模型估计震间速度、同震和震后位移误差分别约为其6~9倍、4~7倍和2~4倍。该研究结果对区域坐标框架维护、尼泊尔地震的同震破裂和震后余滑的地球物理模型反演具有重要意义。 展开更多
关键词 尼泊尔地震 近场GNSS 时间序列分析 同震和震后
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结合参数寻优LIBSVM模型的采矿用地提取研究 被引量：1
4
作者 李润芝 《测绘与空间地理信息》 2023年第12期113-116,共4页
采用国产GF-1卫星数据,分析该数据中的光谱、纹理、植被指数、地形等特征,构建对露天采矿用地提取具有一定应用价值的多特征集合,最后对比应用价值较高的BP神经网络和改进的参数寻优LIBSVM模型对露天采矿用地的提取效果。结果表明:1)在... 采用国产GF-1卫星数据,分析该数据中的光谱、纹理、植被指数、地形等特征,构建对露天采矿用地提取具有一定应用价值的多特征集合,最后对比应用价值较高的BP神经网络和改进的参数寻优LIBSVM模型对露天采矿用地的提取效果。结果表明:1)在2种算法的应用中,可以获取较高精度的特征集合都为B(光谱)+G(纹理)+V(植被)+D(地形);2)结合参数寻优的LIBSVM模型与B+G+V+D特征集对露天采矿用地提取可以获取较高精度,总体精度为91.76%,F1函数为94.55%,Kappa系数为0.8972。基于B+G+V+D的多特征集合,结合参数寻优的LIBSVM模型在露天采矿用地提取中具有较高的应用价值,为自然资源管理部门提供了一种较好的管理方法。 展开更多
关键词 露天采矿用地 多特征集合 参数寻优的LIBSVM模型
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