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文档简介

1、袁修孝 教授 武汉大学遥感信息工程学院第七讲第 五章 粗差的检测和定位5-1 粗差定位及其方法分类5-2 粗差归入函数模型的粗差定位方法5-3 粗差归入随机模型的粗差定位方法5-4 光束法平差程序BLUH中的粗差检测方法5-5 独立模型法平差程序PAT-M43中的粗差定位5-6 线性规划在粗差检测中的应用5-7 数字摄影测量影像匹配中的粗差检测5-8 利用人工智能方法进行粗差的启发式搜索5-1 粗差定位及其方法分类一、粗差定位的基本概念二、方法分类在平差过程中自动地发现粗差的存在并正确地指出粗差的位置，从而将它从平差中剔除将粗差视为函数模型的一部分将粗差视为随机模型的一部分从改正数绝对值总和最

2、小出发的线性规划法最小二乘法5-1 粗差定位及其方法分类将粗差视为函数模型的一部分lif(li)E（ li |H0）E（ li |Hai）5-1 粗差定位及其方法分类将粗差视为随机模型的一部分lif(li)5-2 粗差归入函数模型的粗差检测方法二、多个粗差的检测方法向后选择法向前选择法向后-向前选择法5-3 粗差归入随机模型的粗差定位方法一、选择权迭代法从最小二乘平差开始，每次迭代后根据残差和其他有关参数按所选择的权函数计算每个观测值在下步迭代平差中的权。如果权选择得当且粗差可定位，则含粗差观测值的权将愈来愈小，直至趋近于零。迭代终止时，相应残差将指出粗差的大小，而平差结果将不受粗差的影响最小

3、范数迭代法丹麦法带权数据探测法5-3 粗差归入随机模型的粗差定位方法三、平差中自动检测粗差的过程建立函数模型确定各观测值的先验权最小二乘平差求观测值残差计算各观测值的统计检验量是否检验值超限否?含粗差观测值的权变小5-8 利用人工智能方法进行粗差的启发式搜索0 初始状态1 2 3 4 N1，2 1，3 1，4 1，N1，2，3 1，2，4 1，2，N 目标状态粗差的去除好观测值的纳入粗差探测的状态空间图5-8 利用人工智能方法进行粗差的启发式搜索全体观测值平差求出各统计检验值和相关系数根据 和 产生集合G 和A，将A作为回代集合采取措施防止A中含好观测值太多而导致多余观测数太少采取措施防止G 中含有带粗差的观测值将A中所有元素逐个回代平差，根据回代求出的 以及前面的 作最后决定，产生集合B相对定向平差向下搜索向上搜索输出B启发式搜索粗差流程图5-7 数字摄影测量影像匹配中的粗差检测一、最小二乘影像匹配中的参数检验几何变形改正

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