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考虑数据源的DEM粗差探测方法的研究与实验

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考虑数据源的DEM粗差探测方法的研究与实验
论文目录
 
摘要第1-8 页
Abstract第8-13 页
第1章 绪论第13-17 页
  · 研究意义和目的第13-14 页
  · 国内外研究现状第14-15 页
  · 论文的主要研究内容第15-16 页
  · 论文的组织结构第16-17 页
第2章 数字高程模型第17-24 页
  · 数字高程模型的概念第17-18 页
  · DEM的表示方法和结构模型第18-21 页
    · DEM表达第18-19 页
    · DEM结构模型第19-21 页
  · DEM数据获取方法第21-23 页
    · DEM的数据来源及采集方法第21-22 页
    · DEM各种数据源对比第22-23 页
  · 本章小结第23-24 页
第3章 DEM的质量控制第24-33 页
  · 用机载激光雷达扫描技术(LIDAR)生产DEM的误差来源第24-26 页
    · LIDAR技术体系第24-26 页
    · LIDAR的误差处理与分析第26 页
  · 以地形图矢量化为数据源生产DEM的误差来源第26-27 页
  · DEM的精度评定方法第27-30 页
  · DEM的质量检查第30-32 页
    · DEM的质量检查内容第30 页
    · DEM质量检查的方法第30-31 页
    · 基于LIDAR技术生产DEM的质量检查流程第31 页
    · 基于地形图扫描矢量化生成DEM的质量检查流程第31-32 页
  · 本章小结第32-33 页
第4章 DEM的粗差探测第33-48 页
  · 粗差探测理论第33-37 页
    · 粗差的影响第33-35 页
    · 粗差的处理方法第35 页
    · 粗差的估计第35-36 页
    · 粗差的检测第36-37 页
    · 传统粗差探测法的缺点第37 页
  · 基于趋势面的粗差探测与处理第37-38 页
  · 三维可视化粗差探测技术第38 页
  · 规则格网DEM的粗差探测技术第38-42 页
    · 基于坡度信息的粗差探测算法第38-40 页
    · 基于主成分分析法的粗差探测第40-41 页
    · 基于参数统计的粗差探测第41-42 页
  · 不规则格网的DEM粗差探测技术第42-45 页
    · 基于点方式的粗差探测算法第42-44 页
    · 基于粗差簇群的算法第44-45 页
  · 基于高程信息的不规则分布数据粗差探测技术第45-46 页
  · 基于等高线采样数据的粗差探测算法第46 页
  · 等高线回放检查第46 页
  · 本章小结第46-48 页
第5章 不同数据源的DEM粗差探测方法第48-67 页
  · 以LIDAR为数据源生产DEM的粗差探测第48-54 页
    · 算法原理第50 页
    · 数学模型第50-52 页
    · 地性特征线对粗差探测的影响第52 页
    · 实验与分析第52-54 页
  · 以地形图扫描矢量化为数据源的DEM粗差探测第54-63 页
    · 抗差M估计第55-57 页
    · 权函数的选择第57-58 页
    · 算法原理第58-59 页
    · 数学模型第59-60 页
    · 实验与分析第60-63 页
  · 考虑多数据源的DEM粗差探测第63-65 页
    · 基于地形图的地性特征线提取第64 页
    · 实验与分析第64-65 页
  · 本章小结第65-67 页
结论与展望第67-69 页
致谢第69-70 页
参考文献第70-74 页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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