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1、南阳师范学院本科毕业生毕业论文（设计）开题报告书题目DEM粗差剔除方法研究学生姓名杨争艳学号09009410638指导教师苏博专业测绘工程职称/学位助教/硕士选题的意义及研究状况选题的意义：作为4D产品（DEM-数字高程模型、DOM-数字正射影像、DLG-数字线划图、DRG-数字栅格图）之一的数字高程模型是建立地形高程数据库和各类GIS（地理信息系统）库,进行地形定量分析等方面所必需的基本数据。DEM生产中最关键的环节是质量控制,而粗差是影响DEM质量的重要因素之一。根据统计规律,常用2倍或3倍中误差作为极
2、限误差,即模型误差大于极限误差的观测数据被认为是粗差。粗差的产生主要出现在DEM的生产过程中，并最终表现在高程Z上。粗差作为一种误差来源,常通过小心谨慎地工作,采取适当方法和观测措施来避免或者减少。但随着仪器内符合精度的不断提高和数据处理的自动化,使得数据采集过程和处理过程中产生的粗差更加隐蔽,如果不及时地处理粗差,将使平差结果受到严重的歪曲有时甚至导致DEM及其产品的严重失真，甚至完全不能使用。所以，本课题是在对现阶段的DEM粗差探测法进行分析的基础上，重点分析基于趋势面的检测DEM粗差的方法，并证明其可
3、行性。研究状况：原始的DEM数据结构有规则和不规则两类。从实用的角度来看,在规则格网的DEM数据中探测粗差相对简单一些,因而研究成果也相对丰富,如Hannah(1981)的基于坡度信息算法,FolicíSimon(1994)的统计参数法,以及Lóper(1997)的主成分分析法等等。如果原始DEM为不规则数据,要转成规则格网点,则需经过数学内插的方法处理。在此过程中,原始数据中粗差点会影响到转换后的多个格网点,从而增加格网点粗差检测的难度。本文是在探讨常用的各种算法的基础上进一步描述基于趋势面的DEM粗差探
4、测与剔除方法。根据DEM的数据源、数据特点和所具备的条件可以选择不同的DEM粗差探测和剔除方法。论文总述了六种方法，其中重点分析第六种。（1）基于三维可视化的DEM粗差探测与剔除；（2）基于高程信息的不规则分布数据粗差探测与剔除；（3）基于不规则分布数据中粗差的算法；（4）检测规则分布数据中粗差的算法；（5）检测不规则分布数据中的算法；（6）基于趋势面的粗差探测与剔除方法研究。主要内容、研究方法和思路第3页（共3页）课题的主要内容：本课题是在对现有的DEM粗差探测算法进行分析的基础上，就其中一种方法进行讨论
5、，并证明其可行性。文章分为四个部分，首先是引言部分，提出了论文的选题意义，并且对相关的文献进行综述；接着对现阶段常用DEM粗差剔除的方法进行了分析。第三部对移动曲面拟合法探测DEM粗差并剔除粗差的可行性进行验证并结合实验进行分析。最后，总结与展望。研究方法：文献资料法；综述法；分析综合法；列举法；撰写提纲法一、引言1、选题意义2、研究现状二、DEM粗差剔除方法研究三、基于趋势面的粗差剔出方法研究1、获取数据采集后形成的原始DEM数据2、数据除处理3、粗差检测及修正4、实验分析四、总结与展望准备情况（已发表或
6、撰写的相关文章、查阅过的文献资料及调研情况、现有仪器、设备情况等）参考文献[1]李德仁.误差处理和可靠性理论[M].北京:测绘出版社,1988.[2]朱庆,李志林.数字高程模型[M].武汉:武汉大学出版社,2003.[3]张剑清,张祖勋.数字摄影测量学[M].武汉:武汉测绘科技大学出版社,1996.[4]郭建东,屈明生.DEM/DOM的生产与质量控制[J].地矿测绘,2006,22(2):7-10.[5]武汉测绘科技大学量平差教研室.测量平差基础[M].北京:测绘出版社,1996.[6]李志林,朱庆.数字高
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