数字高程模型和精度分析
最近几年，GIS架构下的数据库、高效态势下的微机，正在被延展运用。因此，数据质量的管控，就增添了原有的价值。DEM这一模型，是GIS特有的信息源头，是空间架构下的基础设施。数字高程这样的模型，也被划归到现有的DGDF，预设了规模化这一生产路径。因此，有必要明晰DEM特有的获取路径，考量现有的精度影响，辨识误差根源。只有这样，才能限缩模型偏差，创设可用的管控办法。
标签：数字高程模型模型精度具体分析
数字高程模型，是在既有的区段范畴以内，应用新颖的离散路径，去表征区段现有的表层地貌。在工程建构的多样领域，DEM这一模型，都带有偏大的运用范畴。比对惯用的地形图，DEM这样的高程图形，带有数字架构下的表征方式，更易被辨识。DEM这一新颖路径，替代了惯用的地形描画办法，在城区现有的测绘架构下，延展了原初的应用范畴。要接纳精度评析的可用路径，提升原有的管控水准。
1明晰影响要点
DEM特有的误差，是建构模型这一流程内，产出的综合差值。如上的建模误差，带有独特的要点：
首先，地形固有的表层特性，决定了现有的建模难度。这样的特性要点，在辨识表面精度这一流程内，凸显出了侧重的价值。在地面表层现有的特性之内，坡度这样的特性，被看成侧重的描画要素。通常情形下，可用特有的坡度及特有的坡长，去辨识这一区段内的地形。原始数据固有的布设影响，是侧重架构下的影响要素。数值的布设态势，可以利用固有的方位及构架，予以描画。常常接纳矩形架构下的规则格网，去描画现有的数值布设。原初数据固有的密度，可以依循平均态势下的间距、单位面积表征出来的数目、空间范畴内的数值更替、特有的截止频率，予以辨识并确认。在摄影测量这一范畴内，要预设精准的立体交会，就应当辨识影像之间特有的同名点。这一点，是数字架构下的摄影测量，必备的核心辨识点，也就是特有的影像匹配。
其次，表面架构下的建模路径，能影响原初的模型精度。可以预设两种路径，去建构如上的模型。一种路径，是经由测量，得到特有的量测数据；另一种路径，是接纳间接构建这一方式，抽取出可用的随机点，预设内插处理这一流程，以便建构出DEM架构下的模型。如上的归整过程，会损耗掉原初的可信程度。原始数据特有的损失，会经由建构好的模型，传递到现有的表面层级。DEM固有的表面特性，表征了地形架构下的吻合因素，也决定了现有的建模精度。DEM架构下的可视表达，带有侧重的辨识价值。摄影测量这一范畴内的可视表达，涵盖了现有的影像匹配。惯常情形下，影像匹配预设的基础，是特有的灰度分布，因此，如上的影像匹配，也被看成特有的灰度匹配。此外，还可以接纳特征匹配这
1、数字高程模型：它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型（简称DTM)的一个分支，是表示区域D上的三维向量有限序列。 2、DTM：数字地形模型是利用一个任意坐标系中大量选择的已知x、y、z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示，或者说，DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。地形表面形态的属性信息一般包括高程、坡度、坡向等。 3、TIN：不规则三角网，通过从不规则分布的数据点生成的连续三角面来逼近地形表面。 4、测绘4D产品（即DLG数字线划图、DRG数字栅格影像、DEM、DOM数字正射影像）： DLG：现有地形图上基础地理要素分层存储的矢量数据集。数字线划图既包括空间信息也包括属性信息。DRG：数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品。DEM：数字高程模型是以高程表达地面起伏形态的数字集合。DOM：数字正射影像利用航空相片、遥感影像，经象元纠正，按图幅范围裁切生成的影像。 5、连续不光滑DEM：指每个数据点代表的只是连续表面上的一个采样值，而表面的一阶导数或更高阶导数不连续的情况。 6、数字地貌模型：是地貌形体及其空间组合的数字形式，是一维、二维、三维、四维空间地貌的可视描述和模拟。 7、DEM误差：DEM高程值与真实值的差异 9、插值：根据不同数据集的不同方式，DEM建模可以使用一个或多个数学函数对地表进行表示。根据若干相邻参考点的高程求出待定点上的高程值。（内插） 14、不规则镶嵌数据模型：用相互关联的不规则形状与边界的小面块集合来逼近不规则分布的地形表面 15、行程编码结构：对于一幅栅格图像，常常有行或列方向上相邻的若干点具有相同的属性代码，因而可采取某种方法压缩那些重复的记录内容，即只在各行或列数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同代码重复的个数，从而实现压缩 16、细节层次模型：对同一个区域或区域中的局部使用具有不同细节的描述方法得到的一组模型。 17、DEM元数据：描述DEM一般特征的数据，如名称、边界、测量单位、投影参数等。 18、数字高程模型的主要研究内容 （1）地形数据采集，地形高程数据获取是数字高程的首要环节。地形高程数据的分布、密度和精度对数字高程模型的质量有着非常重要的影响，数据采样策略、高精度快速数据采样技术等一直是DEM数据采样的主要研究内容之一。 （2）地形建模与内插，DEM是对地形表面的数字化表示，实际上是一种数学建模过程，如果需要该数学表面上其他位置处的高程值，可应用内插方法来进行处理。高度逼真、多尺度地形建模技术和快速高效的内插算法是数字高程模型永恒的主题。 （3）数据组织与管理，DEM是按一定结构组织在一起的地形数据，数据结构的好坏直接影响DEM 对地形的重建精度。地形表面具有多尺度特征，多尺度地形的表达与组织是DEM面临的主要课题之一。 （4）地形分析与地学应用，主要包括两个部分，即基本应用和地形分析应用，基本应用主要是在DEM上实现等高线地形图上的地形分析功能，如高程内插，坡度坡向计算，土方计算，地形结构识别等；地学分析应用与具体学科相联系，主要研究基于DEM的地学模型，地学过程模拟等内容。 （5）DEM可视化，实现以多种方式如等高线，晕渲图，线框透视，动画等在不同层面上对地形进行表达，观察和浏览。 （6）不确定性分析和表达，数字高程模型的精度对DEM的生产者和使用者都有重要的意义。DEM 精度研究包括DEM数据源精度、数据内插精度、数据模型精度、各种误差在DEM数据操作过程中的传播问题以及DEM数据生产中的质量控制策略等。
Broadview COSS 集中运行管理平台-网管软件解决方案1 Broadview COSS 集中运行管理平台-网管软件解决方案 概述 Broadview COSS3.0是广通信达顺应当前IT信息化发展的状况，推出的IT 服务管理平台。 Broadview COSS3.0面向国内政府机构、企业组织的信息化业务服务管理领域，遵循ITIL等标准规范，结合国内的管理模式，为国内用户提供了最佳的IT 管理实践的支撑。 选择Broadview COSS将改变IT服务部门在企业中的处境，通过提供最好的工具和流程，提高业务部门和客户的满意度，同时提高企业的生产力和销售业绩，并在整个价值链中建立良好的关系。 Broadview COSS解决方案致力于帮助客户在变化中不断提升，同时把积聚的力量转化为积极的商业力。 主要功能 统一运行展现 遵循“从整体到局部，层层挖掘”的展现原则，宏观了解全局运行状况，深 入钻取微观细粒度的监测指标，统一展现底层网络、应用、安全、机房环境等系统的运行情况和故障情况。 统一运行监控展现
建立运维人员与用户之间的单一联系点，统一受理用户的咨询、服务请求、故障报修、投诉等情况，并通过底层监控系统主动预警系统故障，通过突发事件管理流程及时处理，及时跟踪和通报处理进展，借助知识库和以往事件的解决方案，解决大部分常规事件。 服务台主要承担：运行值班、故障监控、接受请求、工单派发及问题解决过程中的监测等工作内容。 服务台功能示意图 个人桌面 用户根据自身的工作职责特点、在权限范围内定制各自的工作界面，形成自己关注的个人桌面。如面向领导者的分析界面、面向维护人员的代办工单、面向技术人员的专业监测等。 个人桌面功能示意图 事件管理（突发故障管理） 事件管理流程是负责解决IT服务的突发事件、问题、投诉和客户请求等的运维流程。 它的目的是尽快恢复被中断或受到影响的IT服务，对业务的负面影响降为最低，所以它的特点往往是以快速解决故障现象为目的，而对反复、重大故障可升级到问题管理来分析根本原因。 事件管理功能示意图
简介 精密单点定位--precise point positioning（PPP） 所谓的精密单点定位指的是利用全球若干地面跟踪站的GPS 观测数据计算出的精密卫星轨道和卫星钟差, 对单台GPS 接收机所采集的相位和伪距观测值进行定位解算。利用这种预报的GPS 卫星的精密星历或事后的精密星历作为已知坐标起算数据; 同时利用某种方式得到的精密卫星钟差来替代用户GPS 定位观测值方程中的卫星钟差参数; 用户利用单台GPS 双频双码接收机的观测数据在数千万平方公里乃至全球范围内的任意位置都可以2- 4dm级的精度, 进行实时动态定位或2- 4cm级的精度进行较快速的静态定位, 精密单点定位技术 是实现全球精密实时动态定位与导航的关键技术,也是GPS 定位方面的前沿研究方向。 编辑本段精密单点定位基本原理 GPS 精密单点定位一般采用单台双频GPS 接收机, 利用IGS 提供的精密星历和卫星钟差,基于载波相位观测值进行的高精度定位。所解算出来的坐标和使用的IGS 精密星历的坐标框架即ITRF 框架系列一致, 而不是常用的WGS- 84 坐标系统下的坐标,因此IGS 精密星历与GPS 广播星历所对应的参考框架不同。 编辑本段密单点定位的主要误差及其改正模型 在精密单点定位中, 影响其定位结果的主要的误差包括:与卫星有关的误差(卫星钟差、卫星轨道误差、相对论效应);与接收机和测站有关的误差(接收机钟差、接收机天线相位误差、地球潮汐、地球自转等);与信号传播有关的误差(对流层延迟误差、电离层延迟误差和多路径效应)。由于精密单点定位没有使用双差分观测值, 所有很多的误差没有消除或削弱,所以必须组成各项误差估计方程来消除粗差。有两种方法来解决:a.对于可以精确模型化的误差,采用模型改正。b.对于不可以精确模型化的误差,加入参数估计或者使用组合观测值。如双频观测值组合,消除电离层延迟;不同类型观测值的组合,不但消除电离层延迟,也消除了卫星钟差、接收机钟差;不同类型的单频观测值之间的线性组合消除了伪距测量的噪声,当然观测时间要足够的长,才能保证精度。 什么是PPP（精密单点定位）？ (2009-08-02 13:58:03) GPS从投入使用以来，其相对定位的定位方式发展得很快，从最先的码相对定位到现在的RTK，使GPS的定位精度不断升高。而绝对定位即单点定位发展得相对缓慢，传统的GPS 单点定位是利用测码伪距观测值以及由广播星历所提供的卫星轨道参数和卫星钟改正数进行的。其优点是数据采集和数据处理较为方便、自由、简单, 用户在任一时刻只需用一台GPS 接收机就能获得WGS284 坐标系中的三维坐标。但由于伪距观测值的精度一般为数分米至数米;用广播星历所求得的卫星位置的误差可达数米至数十米, 卫星钟改正数的误差为±20
一般线性回归分析案例 1、案例 为了研究钙、铁、铜等人体必需元素对婴幼儿身体健康的影响，随机抽取了30个观测数据，基于多员线性回归分析的理论方法，对儿童体内几种必需元素与血红蛋白浓度的关系进行分析研究。这里，被解释变量为血红蛋白浓度（y）,解释变量为钙(ca)、铁(fe)、铜(cu)。 表一血红蛋白与钙、铁、铜必需元素含量 (血红蛋白单位为g；钙、铁、铜元素单位为ug) case y（g）ca fe cu 17.0076.90295.300.840 27.2573.99313.00 1.154 37.7566.50350.400.700 48.0055.99284.00 1.400 58.2565.49313.00 1.034 68.2550.40293.00 1.044 78.5053.76293.10 1.322 88.7560.99260.00 1.197 98.7550.00331.210.900 109.2552.34388.60 1.023 119.5052.30326.400.823 129.7549.15343.000.926 1310.0063.43384.480.869 1410.2570.16410.00 1.190 1510.5055.33446.00 1.192 1610.7572.46440.01 1.210 1711.0069.76420.06 1.361 1811.2560.34383.310.915 1911.5061.45449.01 1.380 2011.7555.10406.02 1.300 2112.0061.42395.68 1.142 2212.2587.35454.26 1.771 2312.5055.08450.06 1.012 2412.7545.02410.630.899 2513.0073.52470.12 1.652 2613.2563.43446.58 1.230
２００６年第５期（第２４卷２６２期）东北水利水电６７［文章编号］１００２－－０６２４（２００６）０５一００６７一０２ ＲＴＫ坐标转换中四参数法与七参数法精度比较 茹树青ｔ，吉长东ｚ，王宏宇， （１．阜新市水利勘测设计研究院，辽宁阜新１２３０００；２．辽宁工程技术大学，辽宁阜新１２３０００； ３．阜新蒙古族自治县河道站，辽宁阜新１２３１００；） ［摘要］文章探讨了Ｐ．ＴＫ坐标转换中的参数法和七参数法的原理，并对观测的平面坐标进行了精度 的分析和比较。 ［关键词］四参数；七参数；ＩｋＴＫ；坐标转换 ［中图分类号］Ｐ２０４ 随着ＧＰＳｒＺＴＫ技术的出现，其以精度高、速度快和不存在误差累积等优点在各行各业中被广泛应用。坐标转换是Ｒ．ＴＫ技术里不可缺少的重要部分。不同的空间直角坐标系之间的转换一般采用布尔萨（Ｂｕｒｓａ）七参数模型，本文在研究布尔萨模型的基础上导出四参数模型。ＧＰＳ接收机一般是利用三个以上的重合点的两套坐标值通过七参数（或三参数）和四参数来实现坐标转换。在常用的ＧＰＳ接收机中Ａｓｈｔｅｃｈｚ—ｘ采用的是四参数模型。而Ｔｒｉｍｂｌｅ５７００采用的则是七参数模型。 本文利用Ａｓｈｔｅｃｈｚ—ｘ和Ｔｒｉｍｂｌｅ５７００双频ＧＰＳ接收机（均是４台套（１＋３），水平方向标称精度均是１０ｍｍ＋ｌｐｐｍ），采用实时载波相位差分技术（Ｒ．ＴＫ）完成了某工程ＧＰＳ测量工作。用两种型号的ＧＰＳＩｋＴＫ．对１３５个图根点分别独立观测２次，并用ＧＴＳ一６全站仪（标称精度为２”，３ｍｍ＋２ｐｐｍ），采用全站仪导线的方法，按Ｉ级导线要求，对上述点中的５０个点进行检测（抽检比例为３７％），总结出在该地区，只有２个已知点的情况下，四参数法要优于七参数法。 １七参数模型 设ｘ压和ｘａ分别为地面网点和ＧＰＳ网点的 ［文献标识码］Ｂ 参心和地心坐标向量。由布尔萨（Ｂｕｒｓａ）模型可知： Ｘ压＝ＡＸ＋（１＋南）Ｒ（８：）尺（ｓ，）Ｒ（８；）ｘ伍（１）式中ｘ口＝（ｘ赝，Ｙ口，磊），Ｘａ．＝（Ｘａ，Ｙ盘，玩），△ｘ＝（ＡＸ，ＡＹ，△ｚ）为平移参数矩阵；ｋ为尺度变化参数：旋转参数矩阵为 ＦＣＯＳｓ．ｓｉｎｅ，０］ Ｒ（乞）。Ｊ－ｓｉｎｅ，ｃｏ嗡０Ｉ， 【－００１ｊ ～Ｐ０００。５ｉ１吩］， Ｒ（岛）２ｌＩ， ［ｓｉｎｅ，０ＣＯＳＳｙｊ ｒ１００］ Ｒ（＆）＝１０ＣＯＳ，ｆｉｘ—ｓｉｒｌｅ，ｌ Ｌｏ—ｓｉｎｅ，ｃｏ沾，ｊ 通常将ＡＸ，ＡＹ，△ｚ，ｋ，８：，岛，吼称为坐标系问的转换参数。为了简化计算，当ｋ，￡，占，，８，为微小量时，忽略其间的互乘项，且ＣＯＳ８—１，ｓｉｒｌｓ—ｓ。则上述模型变为： 【收稿日期】２００５—１２—１２ 【作者简介】茹树青（１９６５一），男，辽宁阜新市人。工程师，从事工程测量工作。 卦、，七＋‘ｌ，ｋ＋ＸｙＺ△△△
GPS单点定位精度分析 摘要：GPS单点定位因其体积小灵敏度高等优势在旅游、测绘等众多领域得到了广泛的应用，但测量精度低是其进一步推广的瓶颈。本文对GPS单点定位时，误差经过多长时间才会稳定在一个较小的范围内进行了研究。 关键词：GPS单点定位；手持GPS接收机；等精度观测值的最或然值人们在GPS应用过程中，一般都会采用相对定位的作业方式，以便于通过组差消除接收机钟差、卫星钟差等公共误差以及削弱对流层延迟、电离层延迟等相关性比较强的误差影响，以达到提高精度的目的。这种作业方式不需要考虑复杂的误差模型，具有定位精度高、解算模型简单等优势，但也有不足之处，比如作业时必须有两台以上的接收机，其中至少需要一台放在已知站点上观测，这样就影响了作业效率，增加了作业的成本。除此之外，随着距离的增加，电离层延迟、对流层延迟等误差相关性减弱，这样只有延长观测的时间，才能达到预期的效果和精度。因此，许多研究人员已经开始对单点定位进行研究。 1数据采集 本次实验所采用的工具为GARMINlegend传奇手持GPS接收机。选择四周空旷，易于接收GPS的信号的实验场地，可以减少多路径误差的影响。 本次实验的时间选在5月11日、5月13日、5月15日、5月17日、5月19日这5天下午15：00-16：00，实验日期的天气都是晴天少云，有助于提高GPS定位的精度。特征点选取后，在五天内利用手持GPS接收机，每天下午15：00-16：00对特征点进行1小时的连续观测。 2数据处理 由于条件的限制，没能得到特征点的真实坐标，由此只能用数学方法以求出特征点的平均坐标，这里使用最或然值法求特征点的坐标，即把手持GPS 接收机测得的特征点的坐标依次记录，并算出特征点的这些测量结果的经度最或然值、纬度最或然值和海拔高度最或然值。 为更好的提高GPS单点定位的精度，可以采取外部数据的处理方法即定位数据后处理的方法来提高手持GPS的定位精度。手持GPS接收机定位时，每输出一次定位数据仅需一秒钟，因此在持续的连续测量时，就可以测得大量的GPS 定位数据，定位数据后处理正是依据大量的测量数据，利用数学方法对这些测量数据进行处理，用以提高GPS 的定位精度。我们采用的最或然值法是一种简便可行的方法。 （1）出N、E、H的坐标值随测量时间的变化图。由于数据变化都在后两位数，为了数据处理简便我们支取后两位数进行处理，最后再加上前面的数据(如N37°23.280′、E117°58.966′我们分别只取了80和66)。利用Excel将数据依测量
1.什么是DEM，DEM的特点 DEM定义： 简单来讲，DEM是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟，或者说是地形表面形态的数字化表示。 ①从狭义角度定义：DEM是区域地表面海拔的数字化表达。 ②从广义角度定义：DEM四地理空间中地理对象表面海拔的数字化表达。 ③数字定义：区域的采样点或内插点按某种规则连接成的面片的集合。 DEM特点： ①精度的恒定性DEM采用数字媒介，从而能保持原有精度，另外通过DEM进行生产，输出图件的精度可得到控制。 ②表达的多样性可产生多种比例尺的地形图、剖面图、立体图、明暗等高线图；通过纹理映射、与遥感影像数据叠加，还可逼真的再现三维地形景观。 ③更新的实时性DEM由于是数字的，增加或修改的信息只在局部进行，并且由计算机自动完成，可保证地图信息的实时性。 ④尺度的综合性较大比例尺、较高分辨率的DEM自动覆盖较小比例尺、较低分辨率的DEM所包含的内容。 2.DEM研究内容 ①地形数据采样 ②地形建模与内插 ③数据组织与管理 ④地形分析与地学应用 ⑤DEM可视化 ⑥不确定性分析和表达 3.格网DEM结构特点和数据组织形式 ①基本数据结构 数据头——定义DEM西南角起点坐标、坐标类型、格网间距、行列数、最底高程以及高程方法系数等内容 数据体——按行或列分布记录的高程数字阵列 ②数据压缩：二进制存储高程放大系数、高程平移系数数字图象压缩算法 ③DEM金字塔
4.DEM组成部分，简述每部分的内容。 ①DEM建立 地形高程数据通过地形图数字化、影像数据、野外（地面测量）等方式获取。 实现地形表面的重建，主要的地形表达有三类：数学描述、图形表达、图像表达。 ②DEM操作：DEM操作内容包括编辑处理、滤波、合并、拼接、叠加以及不同格式DEM 之间的相互转换。 ③DEM分析：基本地形信息主要包括坡度、坡向、地表粗糙度、地形起伏度、剖面曲率、平面曲率等地形描述因子；复杂地形分析包括可视区域分析、地形特征提取、水系特征分析等。 ④DEM可视化 从内容上讲，DEM可视化包括二维和三维地形可视化。 从技术角度，地形可视化有静态可视化和交互是动态可视化两种。 ⑤DEM应用 高程内插、拟合曲面内插、剖面线计算、等高线内插、可视区域分析、面积体积计算、坡度坡向曲率计算、晕渲图 5.对比分析格网DEM和TIN优缺点 规则格网DEM 不规则三角网TIN 优点：简单的数据存储结构 与遥感影像数据的相合性 良好的表面分析功能优点：较少的点可获取较高的精度可变分辨率 良好的拓扑结构 缺点：计算效率较低 数据同于 格网结构规则缺点：表面分析能力较差 构建比较费时 算法设计比较复杂
摘要：目前，单基站CORS系统在城镇的测量领域中正在得到逐步普及，尤其对城镇地籍测量提供了更广泛的应用前景。本文以盘锦市大洼县城镇地籍测量为例，对单基站CORS系统在城镇地籍测量中应用的范围、精度、优缺点及局限性等方面进行了论述，为国土资源及测绘部门提供参考。 关键词：CORS系统；RTK；精度；误差 1、CORS的概念 连续运行卫星定位服务系统（ContinuousOperationalReferenceSystem，简称CORS系统）是现代GPS的发展热点之一。CORS系统将网络化概念引入到了大地测量应用中，该系统的建立不仅为测绘行业带来深刻的变革，而且也将为现代网络社会中的空间信息服务带来新的思维和模式。连续运行参考站系统可以定义为一个或若干个固定的、连续运行的GPS参考站，利用现代计算机、数据通信和互联网(LAN／WAN)技术组成的网络，实时地向不同类型、不同需求、不同层次的用户自动地提供经过检验的不同类型的GPS观测值(载波相位，伪距)，各种改正数、状态信息，以及其他有关GPS服务项目的系统。由于传统的RTK技术需要有测区附的控制点的点位数据.针对当前项目需要架设基准站.以及考虑到初使化时间,改正模型等各方面的因素,CORS系统的建立对于大中城市的基础测绘来说是实用且经济的. 2、CORS的分类 （1）单基站系统，就是只有一个连续运行站。类似于一加一的RTK,只不过基准站由一个连续运行的基准站代替，基准站上有一个控制软件实时监控卫星的状态，存储和发送相关数据。 （2）多基站系统：分布在一定区域内的多台连续观测站，每一个观测站都是一个单基站，同时每一个单基站还有一个中央控制计算机控制。 最初的网络RTK是利用分布较为均匀的连续运行参考站(CORS)进行单站控制，用户站从一个参考站的有效精度范围进入另一个参考站的精度范围，严格意义上讲是多参考站常规RTK，如果要使基线精度优于3厘米，需要在一个区域内密集的布设参考站，站间距离应小于30km。精度随着基线的增长而衰减，且分布不均匀，如果要求按一定精度覆盖整个区域，需要架设较多的参考站。多参考站常规RTK模式虽然在一个较大范围内满足了精度要求，但需要的投资也是巨大的。 3、CORS系统在地籍测量中的应用 在全国第二次土地调查中，盘锦市大洼县城镇地籍测量利用了辽宁省水程测量有限公司建立的单基站CORS系统对图根点进行了测量，体现以下几方面优点： （1）对图根点测量速度快、效率高，并且节省人工。 （2）图根点选点灵活、适当，随机性强。 （3）减少测区布网层次，图根点精度较高并且均匀。 相对于细部测量而言，则体现以下优点： （1）采集点灵活，效率高。 （2）采集点精度高，误差均匀。 4、注意事项 利用CORS系统的RTK测量图根点和细部点虽然具有上述优点，但由于RTK所采集的各点均为独立观测，缺乏必要的检核条件。另外，RTK由于信号漂移、多路径误差、载波相位整周数计算有误、信号临时被遮挡等原因，有时会出现“飞点”现象，即屏幕上显示满足精度要求的双差固定解，而实际所测坐标值是错误的，有的差十几厘米，有的差到几米，有的差更大。因此在实施过程中应该注意如下事项： （1）对图根点的测量应进行必要的检核。
应用回归分析例库封面
一、案例背景 新中国50年来，我国的国民经济迅猛发展，综合国力显著增强。研究表明：截至2004年50多年来中国经济增长是不均衡的，经济增长模式是不同的，可分为几个阶段。文章基于对53年来中国财政收入、农业增加值、工业增加值、社会消费总额等因素的研究， -生产函数，分三个阶段分析了财政消除价格膨胀因素的影响，采用采用Cobb Dauglas 收入与其他因素之间的关系，并且从经济学角度对所建立的模型给出了合理的解释，结论符合中国实际。 二、数据介绍 新中国50年来，我国的国民经济迅猛发展，综合国力显著增强。研究表明：截至2004年50多年来中国经济增长是不均衡的，经济增长模式是不同的，可分为几个阶段。文章基于对53年来中国财政收入、农业增加值、工业增加值、社会消费总额等因素的研究， -生产函数，分三个阶段分析了财政消除价格膨胀因素的影响，采用采用Cobb Dauglas 收入与其他因素之间的关系，并且从经济学角度对所建立的模型给出了合理的解释，结论符合中国实际。 三、分析过程 经过对26个模型中标准残差、复相关系数、PRESS和AIC的对比，发现以下模型最优。 表2 4个最优回归模型比较
F 统计量的概率值都为0， 说明每个回归方程中的自变量作为一个整体对因变量Y 的影响是显著的。为了确定最优模型，将T 统计量的概率值比较如下表3 1952—1971年4个最优模型中T 统计量的概率值 从表3可以看出，当显著性水平0.05α=时，只有第一个模型中所有的P 值都满足 Pr(>|t|)<0.05，说明这个模型中的每个自变量对因变量的影响显著。综合以上因素，我 们认为Y 关于因素123,,X X X 的回归模型是最优的，即1952年—1971年这20年间，影响财政收入的主要因素是农业增加值、工业增加值和建筑业增加值。4.2.2 1972—2004年最优回归模型 过程同上。经过对比，发现以下4个模型最优。 表4 4个最优模型比较
线性回归模型 1.回归分析 回归分析研究的主要对象是客观事物变量之间的统计关系，它是建立在对客观事物进行大量试验和观察的基础上，用来寻找隐藏在那些看上去是不确定的现象中的统计规律性的方法。回归分析方法是通过建立模型研究变量间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具。 2.回归模型的一般形式 如果变量x_1,x_2,…,x_p与随机变量y之间存在着相关关系，通常就意味着每当x_1,x_2,…,x_p取定值后，y便有相应的概率分布与之对应。随机变量y与相关变量x_1,x_2,…,x_p之间的概率模型为 y = f(x_1, x_2,…,x_p) + ε（1） f(x_1, x_2,…,x_p)为变量x_1,x_2,…,x_p的确定性关系，ε为随机误差项。由于客观经济现象是错综复杂的，一种经济现象很难用有限个因素来准确说明，随机误差项可以概括表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。 当概率模型（1）式中回归函数为线性函数时，即有 y = beta_0 + beta_1*x_1 + beta_2*x_2 + …+ beta_p*x_p +ε (2) 其中，beta_0，…,beta_p为未知参数，常称它们为回归系数。当变量x个数为1时，为简单线性回归模型，当变量x个数大于1时，为多元线性回归模型。 3.回归建模的过程 在实际问题的回归分析中，模型的建立和分析有几个重要的阶段，以经济模型的建立为例：
（1）根据研究的目的设置指标变量 回归分析模型主要是揭示事物间相关变量的数量关系。首先要根据所研究问题的目的设置因变量y，然后再选取与y有关的一些变量作为自变量。通常情况下，我们希望因变量与自变量之间具有因果关系。尤其是在研究某种经济活动或经济现象时，必须根据具体的经济现象的研究目的，利用经济学理论，从定性角度来确定某种经济问题中各因素之间的因果关系。（2）收集、整理统计数据 回归模型的建立是基于回归变量的样本统计数据。当确定好回归模型的变量之后，就要对这些变量收集、整理统计数据。数据的收集是建立经济问题回归模型的重要一环，是一项基础性工作，样本数据的质量如何，对回归模型的水平有至关重要的影响。 （3）确定理论回归模型的数学形式 当收集到所设置的变量的数据之后，就要确定适当的数学形式来描述这些变量之间的关系。绘制变量y_i与x_i（i = 1,2,…,n）的样本散点图是选择数学模型形式的重要手段。一般我们把（x_i,y_i）所对应的点在坐标系上画出来，观察散点图的分布状况。如果n个样本点大致分布在一条直线的周围，可考虑用线性回归模型去拟合这条直线。 （4）模型参数的估计 回归理论模型确定之后，利用收集、整理的样本数据对模型的未知参数给出估计是回归分析的重要内容。未知参数的估计方法最常用的是普通最小二乘法。普通最小二乘法通过最小化模型的残差平方和而得到参数的估计值。即 Min RSS = ∑（y_i – hat(y_i）)^2 = 其中，hat(y_i)为因变量估计值，hat(beta_i)为参数估计值。 （5）模型的检验与修改 当模型的未知参数估计出来后，就初步建立了一个回归模型。建立回归模型的目的是应用它来研究经济问题，但如果直接用这个模型去做预测、控制和分析，是不够慎重的。因为这个模型是否真正揭示了被解释变量与解释变量之间的关系，必须通过对模型的检验才能决定。统计检验通常是对回归方程的显著性检验，以及回归系数的显著性检验，还有拟合优度的检验，随机误差项的序列相关检验，异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。 如果一个回归模型没有通过某种统计检验，或者通过了统计检验而没有合理的经济意义，就需要对回归模型进行修改。 （6）回归模型的运用 当一个经济问题的回归模型通过了各种统计检验，且具有合理的经济意义时，就可以运用这个模型来进一步研究经济问题。例如，经济变量的因素分析。应用回归模型对经济变量之间的关系作出了度量，从模型的回归系数可发现经济变量的结构性关系，给出相关评价的一些量化依据。 在回归模型的运用中，应将定性分析和定量分析有机结合。这是因为数理统计方法只是从事物的数量表面去研究问题，不涉及事物的规定性。单纯的表面上的数量关系是否反映事物的本质这本质究竟如何必须依靠专门学科的研究才能下定论。 Lasso 在多元线性回归中，当变量x_1,x_2,…,x_3之间有较强的线性相关性，即解释变量间出现严重的多重共线性。这种情况下，用普通最小二乘法估计模型参数，往往参数估计方差太大，使普通最小二乘的效果变得很不理想。为了解决这一问题，可以采用子集选择、压缩估计或降维法，Lasso即为压缩估计的一种。Lasso可以将一些增加了模型复杂性但与模型无关的
回归模型的残差分析 山东 胡大波 判断回归模型的拟合效果是回归分析的重要内容，在回归分析中，通常用残差分析来判断回归模型的拟合效果。下面具体分析残差分析的途径及具体例子。 一、 残差分析的两种方法 1、差分析的基本方法是由回归方程作出残差图，通过观测残差图，以分析和发现观测数据中可能出现的错误以及所选用的回归模型是否恰当；在残差图中，残差点比较均匀地落在水平区域中，说明选用的模型比较合适，这样的带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高，回归方程的预报精度越高。 2、可以进一步通过相关指数∑∑==--- =n i i n i i i y y y y R 1 2 1 2 ^ 2 )()(1来衡量回归模型的拟合效果，一般 规律是2 R 越大，残差平方和就越小，从而回归模型的拟合效果越好。 二、 典例分析： 例1、某运动员训练次数与运动成绩之间的数据关系如下： 试预测该运动员训练47次以及55次的成绩。 解答：（1）作出该运动员训练次数x 与成绩y 之间的散点图，如图1所示，由散点图可 知，它们之间具有线性相关关系。 （2）列表计算： 由上表可求得875.40,25.39==y x ， 126568 1 2 =∑=i i x ，137318 1 2=∑=i i y ，
131808 1 =∑=i i i y x ，所以∑∑==---= 8 1 2 8 1 )() )((i i i i i x x y y x x β.0415.188 1 2 28 1≈--= ∑∑==i i i i i x x y x y x 00302.0-≈-=x y βα，所以回归直线方程为.00302.00415.1^ -=x y （3）计算相关系数 将上述数据代入∑∑∑===---= 8 1 8 1 2 22 2 8 1 ) 8)(8(8i i i i i i i y y x x y x y x r 得992704.0=r ，查表可知 707.005.0=r ，而05.0r r >，故y 与x 之间存在显着的相关关系。 （4）残差分析： 作残差图如图2，由图可知，残差点比较均匀地分布在水平带状区域中，说明选用的模型比较合适。 计算残差的方差得884113.02 =σ ，说明预报的精度较高。 （5）计算相关指数2 R 计算相关指数2 R ＝0.9855.说明该运动员的成绩的差异有98.55％是由训练次数引起的。 （6）做出预报 由上述分析可知，我们可用回归方程 .00302.00415.1^ -=x y 作为该运动员成绩的预报值。 将x ＝47和x ＝55分别代入该方程可得y ＝49和y ＝57， 故预测运动员训练47次和55次的成绩分别为49和57. 点评：一般地，建立回归模型的基本步骤为： （1）确定研究对象，明确哪个变量是解释变量，哪个变量是预报变量； （2）画出确定好的解释变量和预报变量的散点图，观察它们之间的关系（如是否存在线性关系等）； （3）由经验确定回归方程的类型（如我们观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程y ＝bx ＋a ）； （4）按一定规则估计回归方程中的参数（如最小二乘法）； （5）得出结果后分析残差图是否有异常（个别数据对应残差过大，或残差呈现不随机的规律性等等），若存在异常，则检查数据是否有误，或模型是否合适等。 例2、某城区为研究城镇居民月家庭人均生活费支出和月人均收入的相关关系，随机抽取
数字高程模型(DEM)的概念 最近恶补了一下DEM数据，在此分享给大家，希望对大家有所帮助！ 数字高程模型(DEM)的概念 数字高程模型(DEM)，也称数字地形模型(DTM)，是一种对空间起伏变化的连续表示方法。由于DTM 隐含有地形景观的意思，所以，常用DEM，以单纯表示高程。尽管DEM 是为了模拟地面起伏而开始发展起来的，但也可以用于模拟其它二维表面的连续高度变化，如气温、降水量等。对于一些不具有三维空间连续分布特征的地理现象，如人口密度等，从宏观上讲，也可以用DEM 来表示、分析和计算。 DEM 有许多用途，例如：在民用和军用的工程项目(如道路设计)中计算挖填土石方量；为武器精确制导进行地形匹配；为军事目的显示地形景观；进行越野通视情况分析；道路设计的路线选择、地址选择；不同地形的比较和统计分析；计算坡度和坡向，绘制坡度图、晕渲图等；用于地貌分析，计算浸蚀和径流等；与专题数据，如土壤等，进行组合分析；当用其它特征(如气温等)代替高程后，还可进行人口、地下水位等的分析。 DEM 的表示方法 (1)拟合法 拟合法是指用数学方法对表面进行拟合，主要利用连续的三维函数(如富立叶级数、高次多项式等)。但对于复杂的表面，进行整体的拟合是不可行的，所以，通常采用局部拟合法。局部拟合法将复杂表面分成正方形的小块，或面积大致相等的不规则形状的小块，用三维数学函数对每一小块进行拟合，由于在小块的边缘，表面的坡度不一定都是连续变化的，所以应使用加权函数来保证小块接边处的匹配。 用拟合法表示DEM 虽然在地形分析中用的不多，但在其它类型的机助设计系统(如飞机、汽车等的辅助设计)中应用广泛。 (2)等值线 等值线是地图上表示DEM 的最常用方法，但并不适用于坡度计算等地形分析工作，也不适用于制作晕渲图、立体图等。 (3)格网DEM 格网DEM 是DEM 的最常用的形式，其数据的组织类似于图像栅格数据，只是每个象元的值是高程值。即格网DEM 是一种高程矩阵(如下图)。其高程数据可直接由解析立体测图仪获取，也可由规则或不规则的离散数据内插产生。 格网DEM 的优点是：数据结构简单，便于管理；有利于地形分析，以及制作立体图。 其缺点是：格网点高程的内插会损失精度；格网过大会损失地形的关键特征，如山峰、洼坑、山脊等；如不改变格网的大小，不能适用于起伏程度不同的地区；地形简单地区存在大量冗余数据。 100 110 120 140 110 105 90 120 115 130 135 120 110 100 135 120 120 130 130 120 110 145 130 115 120 120 115 118 150 140 135 130 135 120 110 145 135 150 140 138 125 120
应用回归例库封面
一、案例背景 自1978 年改革开放以来, 中国人均国内生产总值连续高速增长。研究表明: 截至2002 年, 25 年来中国人均国内生产总值的增长不是均衡的, 而是分阶段的。文章基于对25 年来中国人均国内生产总值、人均收入以及人均消费的关系的研究, 提出一个更为合适的分段模型 线性误差模型。同时, 给出该模型中参数的估计方法。 二、数据介绍 数据显示，改革开放30年来，随着社会制度的变迁，中国经济增长趋势是不均衡的，而是分阶段的。分几个阶段比较合适，对这一问题的研究，既要从我国国情出发，兼顾一些重要国策，又要放眼世界，考虑国际大气候的的影响。借助散点图1和图2，我们不难发现：自改革开放以来，中国经济增长趋势分为两个阶段比较恰当（以下把分成几段称为几个总体）。以下分两种情形加以讨论： 单个总体： 1972—2007年，共30年。 两个总体：1972—1992年，共15年；1993—2007年，共15年. 在有5个可供选择的自变量12345,,,,X X X X X 中，考虑到影响财政收入的因素至少 一个，所以财政收入关于这些变量的一切可能的回归方程共有2345555526 C C C C +++=个。 下面建立变量Y 关于自变量的各种组合的回归方程，同时计算PRESS 和AIC 的值，并对回归方程和回归系数进行显著性检验，作出回归诊断图。 三、分析过程 详见史宁中，陶剑中国经济增长趋势与人均国内生产总值、收入以及消费之间关系的研究: 1978~ 2002。20卷6期，2005年11月《统计与信息论坛》。 四、结论 本文根据中国GDP 增长趋势的特点提出了线性误差模型。从该模型出发, 了解了中国人均GDP 、人均消费与人均收入的关系。1978 年中国实行改革开放政策, 经济持续快速增长, 到1992 年经济增长已冲出10% , 达到14. 2% 的高峰, 明显出现了经济过热。紧接着在随后1993~ 1997 年间, 中国经济增长率呈现连续下滑的局面, 平均每年回落1个百分点。1998~ 2002 年, 中国GDP 增长率连续几年徘徊在7% ~ 8%之间, 呈现所谓 七上八下的 局面[ 7] 。 总之, 这25 年来中国经济增长趋势分成三个阶段是合理的, 即分成1978~ 1992 年, 1993~ 1997 年和1998~ 2002 年。通过对这25 年以来增长趋势的分段研究, 我们可以很清
常见非线性回归模型 1.简非线性模型简介 非线性回归模型在经济学研究中有着广泛的应用。有一些非线性回归模型可以通过直接代换或间接代换转化为线性回归模型, 但也有一些非线性回归模型却无法通过代换转化为线性回归模型。 柯布—道格拉斯生产函数模型 εβα+=L AK y 其中 L 和 K 分别是劳力投入和资金投入, y 是产出。由于误差项是可加的, 从而也不能通过代换转化为线性回归模型。 对于联立方程模型, 只要其中有一个方程是不能通过代换转化为线性, 那么这个联立方程模型就是非线性的。 单方程非线性回归模型的一般形式为 εβββ+=),,,;,,,(2121p k x x x f y ΛΛ 2.可化为线性回归的曲线回归 在实际问题当中，有许多回归模型的被解释变量y 与解释变量x 之间的关系都不是线性的，其中一些回归模型通过对自变量或因变量的函数变换可以转化为
线性关系，利用线性回归求解未知参数，并作回归诊断。如下列模型。 （1）εββ++=x e y 10 （2）εββββ+++++=p p x x x y Λ2210 （3）ε+=bx ae y (4)y=alnx+b 对于（1）式，只需令x e x ='即可化为y 对x '是线性的形式εββ+'+=x y 10，需要指出的是，新引进的自变量只能依赖于原始变量，而不能与未知参数有关。 对于（2）式，可以令1x =x ,2x =2x ,…, p x =p x ,于是得到y 关于1x ,2x ,…, p x 的线性表达式εββββ+++++=p p x x x y Λ22110 对与（3）式，对等式两边同时去自然数对数，得ε++=bx a y ln ln ,令 y y ln =',a ln 0=β,b =1β，于是得到y '关于x 的一元线性回归模型： εββ++='x y 10。 乘性误差项模型和加性误差项模型所得的结果有一定差异，其中乘性误差项模型认为t y 本身是异方差的，而t y ln 是等方差的。加性误差项模型认为t y 是等方差的。从统计性质看两者的差异，前者淡化了t y 值大的项（近期数据）的作用，强化了t y 值小的项（早期数据）的作用，对早起数据拟合得效果较好，而后者则对近期数据拟合得效果较好。 影响模型拟合效果的统计性质主要是异方差、自相关和共线性这三个方面。异方差可以同构选择乘性误差项模型和加性误差项模型解决，必要时还可以使用加权最小二乘。
楚雄师范学院 2012年数学建模竞赛 第一次实战训练（一）第一题论文 题目多元非线性回归拟合模型 姓名郜红霞杨环刘发稳 2012年8月20日
多元非线性回归拟合模型 摘要：本文推论了多元非线性数据拟合的通用数学模型,利用最小二乘法和极值原理,导出求解多元非线性回归方程的规范方程组。并用矩阵形式对规范方程组进行表述,在所表述的诸矩阵中,结构矩阵是其基础。用它可方便地转化出其他矩阵,这将大大简化程序的编制和规范方程组的解算。计算机根据输入数据自变量的个数和实验所作次数的多少,求解出相应的多元非线性回归方程及其评估方程质量的数据。 关键字：规范方程；非线性回归方程；最小二乘法；结构矩阵；极值原理；对称矩阵；数据分析；计算机拟合；矩阵形式自变量。
1 问题重述
要求：1.检验强影响点； 2.正态性检验； 3.相关性检验； 4.自变量的多重共线性检验； 5.残差的相关性分析，模型的合理分析。 x=（470 81 82 50 13.7 225）'。 6.预测 2 问题分析 先建立基础的多元线性回归方程，以初步确定输入变量与输出变量的关系，若预测效果不理想，则需要对方程进行进一步优化，考虑建立非线性回归方程模型或其他更优模型，反复进行判断和优化，最后得到较理想的预测方程。并用一定的评价标准对得出的预测方程进行判定，最后，用实验数据对模型预测的精度进行验证。 3 基本假设与符号说明
Q 残差平方和 E 拟合误差 ε 无偏估计值 2s 方差 R 复相关系数 SE 标准误差 4 模型建立 3.1 问题分析 3.2 模型建立 （1）我们先假设输入变量和输出变量之间的关系是线性函数关系，建立多元线性回归模型。 {) ,0(~ (2) ' '110'σεε βββN x x Y m m ++++= (2)为了在研究两个指定变量之间的相关关系的同时，控制可能对其产生影 响的其他变量，我们在研究任意两个输入变量的相互作用的判断中，运用了偏相关分析先对任意两个输入变量之间是否有交互作用进行判断。 设随机变量X 、Y 、Z 之间彼此存在着相关关系，为了研究X 和Y 之间的关系，就必须在假定Z 不变的条件下，计算和Y 的偏相关系数，记为z xy r .。 在考察多个变量时，i X （i =1，2...，p ）之间的p-1阶偏相关关系可由如下的递推式定义： 2 ) 1)...(1)(1...(12.2 ) 1...(1 2.0) 1)...(1)(1...(12.0)1...(12.0)1)...(1)(1...(12.0)...1)(1...(12.011-+---+---+-+---= p i i ip p p p i i ip p ip p i i i p i i i r r r r r r 计算得出输出变量的相关性检验。 （3）我们建立部分多元非线性回归模型，来判断在Y 与i X 的模型中有交互
一元线性回归 一元线性回归模型的一般形式：εββ++=x y 10 一元线性回归方程为：x y E 10)(ββ+= 当对Y 与X 进行n 次独立观测后,可取得n 对观测值 ,,,2,1),,(n i y x i i =则有i i i x y εββ++=10 回归分析的主要任务是通过n 组样本观测值,,,2,1),,(n i y x i i =对 10,ββ进行估计。一般用∧ ∧ 10,ββ分别表示10,ββ的估计值。 称x y ∧ ∧∧+=10ββ为y 关于x 的一元线性回归方程（简称为回归直线方程），∧ 0β为截距，∧ 1β为经验回归直线的斜率。 引进矩阵的形式： 设 ????????????=n y y y y 21，????????????=n x x x X 11121 ，????? ? ??????=n εεεε 21，??????=10βββ 则一元线性回归模型可表示为：εβ+=X y 其中n I 为n 阶单位阵。 为了得到∧ ∧ 10,ββ更好的性质，我们对ε给出进一步的假设（强假设） 设n εεε,,,21 相互独立，且),,2,1(),,0(~2n i N i =σε，由此可得： n y y y ,,,21 相互独立，且),,2,1(),,(~210n i x N y i =+σββ 程序代码： x=[]; y=[]; plot(x,y,’b*’) 多元线性回归 实际问题中的随机变量Y 通常与多个普通变量)1(,,21>p x x x p 有
关。 对于自变量p x x x ,,21的一组确定值，Y 具有一定的分布，若Y 的数学期望值存在，则它是Y 关于p x x x ,,21的函数。 12(,,,)p x x x μ是p x x x ,,21的线性函数。 212,, ,p b b b σ是与p x x x ,,21无关的未知参数。 逐步回归分析 逐步回归分析的数学模型是指仅包含对因变量Y 有显著影响自变量的多元线性回归方程。为了利于变换求算和上机计算，将对其变量进行重新编号并对原始数据进行标准化处理。 一、变量重新编号 1、新编号数学模型 令k x y αα=，自变量个数为1k -，则其数学模型为： 式中，1,2,3,,n α= （其中n 为样本个数） j x 的偏回归平方和为： k x ：为k x α的算术平均值 j b ：j x 的偏回归系数 jj c ：为逆矩阵1-L 对角线对应元素 2 回归数学模型 新编号的回归数学模型为： 二、标准化数学模型 标准化回归数学模型是指将原始数据进行标准化处理后而建立的回归数学模型，即实质上是每个原始数据减去平均值后再除以离差