无控制DEM匹配的最小法向距离算法

最小高差算法(LZD)是无控制DEM匹配的典型算法，在LZD算法的基础上，提出根据法线方向寻找对应点的最小法向距离算法(LND)，使DEM匹配更精确，它不仅拓宽了算法对2个DEM姿态差异的初始值要求，而且加快算法的收敛速度.模拟试验表明LND算法较LZD算法的匹配精度高，旋转角参数和平移量参数的拉入范围可分别增大113%和157%，迭代收敛性指标可提高30%.     

基于光强信息统计量分割 LiDAR 点云数据

由于植被表面和地表的几何与物理特性的不同,激光脉冲反射后获取的光强值表现出明显的差异,因此光强信息可以作为分割地面和植被激光脚点的特征参数之一,基于此提出了一种基于光强信息统计量空分割LiDAR点云的方法,该方法无需设置任何参数,实施方便,操作简单,特别适用于森林地区植被脚点的提取.     

地理环境对P波离散度参考值影响分析

为制定中国成年人心电图P波离散度参考值的统一标准提供科学依据,搜集了中国98个单位的9 472例健康成年人P波离散度参考值,运用相关分析与回归分析方法,研究了其与经纬度、海拔等12项地理因素指标的关系.研究结果表明:成年人P波离散度与地理因素之间存在显著的相关关系.运用向后回归分析和主成分分析估计成年人P波离散度的参考值,得到了不同的预测模型,通过比较,最终选择向后回归分析模型作为最优预测模型,并用ArcGIS软件的克里金插值法内插出中国成年人P波离散度参考值的空间趋势分布图.     

适用于不规则DEM数据的粗差探测算法

粗差的存在会造成数字高程模型(DEM)空间上的严重扭曲,有时能导致DEM及其产品严重失真,甚至完全不能使用．因而有关DEM的粗差诊断问题已愈来愈引起人们的关注．文中在对现有的粗差探测算法进行分析的基础上,提出3种针对不规则DEM的粗差检测方法,分别是:基于粗差探测率(即数据点被怀疑为粗差的可能性)算法、基于残差中位数和基于残差均值的算法,并探讨了算法中某些影响粗差检测的因素．最后文中通过Monte Carlo仿真试验来验证以上3种算法的有效性和可行性．