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融合多基线观测信息的PolInSAR森林高反演正则化方法

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武汉大学学报(信息科学版) 2024年

作者：林东方姚宜斌龙四春谢建武汉大学测绘学院湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院

RVoG（Random Volume Over Ground）模型是PolInSAR（Polarimetric Interferometric Synthetic Aperture Radar）森林高参数反演最为常用的散射模型，受模型复杂结构影响，利用单基线PolInSAR数据反演森林高参数存在严重观测信息不足问题，借助先验假设信息可实现森林高参数反演，但严重限制了森林高参数的反演精度。引入多基线观测数据，可补充观测信息，但森林高参数反演受到病态问题影响，难以提高森林高反演精度。鉴于此，本文基于最小二乘估计方法，融合多基线观测信息反演森林高参数；针对参数反演病态问题，采用正则化方法估计模型参数，降低模型病态性影响；并基于森林高参数估值方差与偏差随正则化参数变化规律选择正则化参数，有效提高森林高参数估计精度与稳定性；采用PolInSAR多基线数据进行森林高反演实验分析，常规森林高反演最小均方根误差为9.47米，决定系数为0.72，多基线正则化法森林高反演均方根误差为7.36米，决定系数为0.80，相较之下，新方法森林高反演均方根误差下降了22%，决定系数也相应提高，有效改善了PolInSAR森林高反演精度与稳定性，是一种可行有效的森林高反演方法。

关键词： PolInSAR 多基线病态问题正则化森林高

病态问题解算精度的相对均方误差比较分析方法

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大地测量与地球动力学 2024年第7期44卷 704-708页

作者：林东方朱凯林谢建王璇湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湖南省湘潭市411201 湖南科技大学测绘遥感信息工程湖南省重点实验室湖南省湘潭市411201 湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院湖南省湘潭市411201

病态问题导致参数估值方差较大,在参数真值未知的情况下,难以对正则化与TSVD(truncated singular value decomposition)方法进行精度比较。针对此问题,提出一种均方误差相对比较分析方法。首先,基于正则化估值相对变化量与TSVD估值相对... 详细信息

病态问题导致参数估值方差较大,在参数真值未知的情况下,难以对正则化与TSVD(truncated singular value decomposition)方法进行精度比较。针对此问题,提出一种均方误差相对比较分析方法。首先,基于正则化估值相对变化量与TSVD估值相对变化量确定二者相对于最小二乘估值的相对偏差,避免偏差计算对真值的依赖;然后,利用相对偏差以及相对标准差确定均方根误差相对下降量,通过比较相对下降量大小确定最优的解算方法;最后,通过两组实验验证均方误差相对比较分析方法的可行性与有效性。

关键词：病态问题正则化方法 TSVD 精度分析

基于载波相位平滑伪距与精密单点定位获取的TEC在GNSS电离层层析中的对比分析

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地球物理学进展 2024年第2期39卷 460-470页

作者：李婷郑敦勇苑鹏飞何畅勇林东方廖孟光湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院湘潭411201 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湘潭411201

利用GNSS(Global Navigation Satellite System)建立电离层层析(Computerized Ionospheric Tomography,CIT)模型反演电离层的结构,并探测和研究电离层的活动及其变化规律是目前的研究热点,其中相位平滑伪距(Carrier Phase Smoothing Pseudorange,CPSP)和精密单点定位技术(Precise Point Positioning,PPP)是两种主要的电离层电子含量(Total Electron Content,TEC)获取方式,但这两种方法对电离层层析的性能影响,目前尚未有研究进行比较分析.有鉴于此,本文利用欧洲区域2017年9月7、8两日的GNSS数据,分别基于CPSP和PPP获取TEC进行电离层层析反演并分析比较其精度,这两种反演方法分别称为CPSP-CIT和PPP-CIT.其结果显示,CPSP-CIT与测高仪之间的RMSE均值为0.9292×10^(11)el/m^(3)、PPP-CIT与测高仪之间的RMSE均值为0.6915×10^(11)el/m^(3),可看出,相较于CPSP-CIT,PPP-CIT的精度提高了25.6%.为进一步验证上述结果的准确性,分别计算了CPSP-CIT、PPP-CIT与Swarm卫星数据的RMSE值,其结果显示CPSP-CIT、PPP-CIT与Swarm卫星数据之间的平均RMSE值分别为0.4774×10^(11)el/m^(3)和0.4275×10^(11)el/m^(3),可看出,以Swarm卫星数据为参考,PPP-CIT的精度相较于CPSP-CIT提高了10.5%.综上所述,PPP-CIT的反演精度高于CPSP-CIT,其反演结果更趋近实测数据.

关键词：电离层层析相位平滑伪距精密单点定位电离层总电子含量

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优化神经网络模型的边坡安全多因素滚动预报

工程勘察 2024年第11期52卷 46-53,80页

作者：李贤琪廖孟光林东方湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院湖南湘潭411201 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湖南湘潭411201

为提高BP神经网络模型在边坡安全预报中的普适性及预报精度,对原始数据进行卡尔曼滤波去噪处理,通过确定最优时间跨度大小、隐含层神经元个数,保障模型最优拓扑结构,提出基于BP神经网络模型的时间序列数据最优时间跨度边坡安全滚动预报... 详细信息

为提高BP神经网络模型在边坡安全预报中的普适性及预报精度,对原始数据进行卡尔曼滤波去噪处理,通过确定最优时间跨度大小、隐含层神经元个数,保障模型最优拓扑结构,提出基于BP神经网络模型的时间序列数据最优时间跨度边坡安全滚动预报方法。选取绥江县城新址边坡工程的地表沉降,结合水位、应力两种主要影响因素监测数据为预报指标,首先对监测数据采用Kalman滤波进行预处理,其次进行输入层时间跨度划分,求得三类数据最优BP神经网络拓扑结构,构建KF-BP神经网络预报模型进行适应性分析并预报。结果表明,①确定三类数据最佳时间跨度大小分别为5、8和7期,构建最优拓扑结构的BP模型预报精度均表现较好;②经卡尔曼滤波削弱原始监测数据中的干扰和噪声后,数据预报结果得到明显提高,其中对水位监测数据的预报效果显著,其平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)分别为0.009、0.01%、0.012和0.945;③采取3种类型监测数据对边坡安全进行多因素分析和预报,证明所构建模型对多类数据预报的普适性的同时,从整体上评价边坡安全,为边坡工程的安全预报及预警提供借鉴。

关键词：边坡安全卡尔曼滤波 BP神经网络时间跨度预报

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附有奇异值修正限制的改进的岭估计方法

武汉大学学报（信息科学版） 2017年第12期42卷 1834-1839页

作者：林东方朱建军中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083

最小二乘估计具有无偏性,而岭估计是一种有偏估计,它通过引入偏差降低方差来降低均方误差。在模型出现病态时,岭估计优于最小二乘估计。对岭估计的方差与偏差进行分析发现,岭估计通过修正病态矩阵的奇异值降低均方误差,但对部分较大奇... 详细信息

最小二乘估计具有无偏性,而岭估计是一种有偏估计,它通过引入偏差降低方差来降低均方误差。在模型出现病态时,岭估计优于最小二乘估计。对岭估计的方差与偏差进行分析发现,岭估计通过修正病态矩阵的奇异值降低均方误差,但对部分较大奇异值的修正不能有效降低均方误差。通过比较修正奇异值的方差下降量与偏差引入量的大小关系确定需要修正的小奇异值,进而改进岭估计方法,实现选择性地修正小奇异值,提出附有奇异值修正限制的改进的岭估计方法,可有效改善岭估计的解算效果和可靠性,实验验证了新方法的可行性和有效性。

关键词：岭估计有偏估计方差偏差奇异值修正

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基于分枝定界算法的整数最小二乘估计

武汉大学学报（信息科学版） 2011年第10期36卷 1241-1245页

作者：宋迎春惠沈盈刘杰林东方中南大学地球科学与信息物理工程学院长沙市麓山南路410083 西安测绘研究所西安市雁塔路中段1号710054

在整数解的搜索过程中,对传统的分枝定界算法进行了改进,给出了如何沿最快下降的方向寻找下一分枝的算法,从而减少了分枝定界算法的分枝数,得到了一个可以用于解算混合整数平差模型的最小二乘估计方法。数值试验结果表明,所给算法大大... 详细信息

在整数解的搜索过程中,对传统的分枝定界算法进行了改进,给出了如何沿最快下降的方向寻找下一分枝的算法,从而减少了分枝定界算法的分枝数,得到了一个可以用于解算混合整数平差模型的最小二乘估计方法。数值试验结果表明,所给算法大大改进了传统的分枝定界算法,并有广泛的适用性。

关键词：整数约束最小二乘估计分枝定界法

顾及截断偏差影响的TSVD截断参数确定方法

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测绘学报 2017年第6期46卷 679-688页

作者：林东方朱建军宋迎春中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083 中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室湖南长沙410083

TSVD通过截断参数截掉较小的奇异值来改善病态性对估计的影响,其本质是通过引入少量偏差来降低方差,以提高估值的稳定性和可靠性。截断参数是影响TSVD解算效果的关键因素,常用的广义交叉核实法(GCV法)和L曲线法未从TSVD改善模型参数估... 详细信息

TSVD通过截断参数截掉较小的奇异值来改善病态性对估计的影响,其本质是通过引入少量偏差来降低方差,以提高估值的稳定性和可靠性。截断参数是影响TSVD解算效果的关键因素,常用的广义交叉核实法(GCV法)和L曲线法未从TSVD改善模型参数估值质量的角度确定截断参数,稳定性和可靠性不足,而最小MSE法理论依据充分但受限于MSE计算的准确性。通过分析TSVD由小到大截掉奇异值后,相应的估值方差与偏差变化,本文提出了引入偏差量小于降低方差量来确定截断参数的思想,并通过估计出较大奇异值截掉后的偏差引入量建立偏差估值可信区间,利用可信区间内偏差估值与方差下降量进行比较,避免较小奇异值截掉后的方差下降量与偏差引入量的直接比较,从而解决参数真值未知截掉较小奇异值引入偏差量难以准确计算的问题。最后通过试验验证了新方法的可行性和有效性,相比于GCV法和L曲线法,新方法确定的截断参数稳定性和可靠性更高,可有效提高TSVD的解算效果。

关键词： TSVD 截断参数有偏估计方差偏差

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基于自适应因子设计的变形监测滤波算法

中南大学学报（自然科学版） 2015年第8期46卷 2957-2961页

作者：唐争气宋迎春谢雪梅林东方中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083 湖南城市学院市政与测绘工程学院湖南益阳413000

利用滤波正常时的残差向量必须服从正态分布的性质,提出1种滤波是否异常的假设检验方法,判断动态模型误差和观测粗差对变形监测滤波解的影响。研究结果表明:当滤波出现异常时,通过给定置信度的假设检验,确定自适应因子来调节误差较大的... 详细信息

利用滤波正常时的残差向量必须服从正态分布的性质,提出1种滤波是否异常的假设检验方法,判断动态模型误差和观测粗差对变形监测滤波解的影响。研究结果表明:当滤波出现异常时,通过给定置信度的假设检验,确定自适应因子来调节误差较大的预报信息,从而较好地消除模型误差的影响;利用自适应抗差滤波解决变形监测数据处理中整体平衡观测信息和预报信息的贡献的问题,并通过实例验证算法的有效性和优良性。

关键词：自适应滤波自适应因子置信度假设检验

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正则化的奇异值分解参数构造法

测绘学报 2016年第8期45卷 883-889页

作者：林东方朱建军宋迎春何永红中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083

Tikhonov正则化法引入正则化参数和稳定泛函来改善矩阵的病态性。稳定泛函表示为参数的二范约束时,正则化矩阵为单位阵的正则化法即为岭估计法。通过对岭估计的方差与偏差进行分析可知,岭估计改善矩阵病态性的同时也过度地引入了偏差,... 详细信息

Tikhonov正则化法引入正则化参数和稳定泛函来改善矩阵的病态性。稳定泛函表示为参数的二范约束时,正则化矩阵为单位阵的正则化法即为岭估计法。通过对岭估计的方差与偏差进行分析可知,岭估计改善矩阵病态性的同时也过度地引入了偏差,降低了解的可靠性,对较大奇异值的修正不能有效地减小估计的方差,却引入了偏差,而对较小奇异值的修正可有效地减小估计的方差。因此,选择较小奇异值特征向量构造正则化矩阵,调节各奇异值的修正,可有效减小参数估计的方差,减少偏差的引入,得到更为可靠的参数估计。通过试验证明了该方法的有效性。

关键词：正则化法岭估计正则化矩阵奇异值特征向量