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水文变化语义约束的实时水位观测数据流在线滤波方法

         

摘要

受外界环境和仪器设备等的影响,实时水位观测数据流噪声和数据异常问题突出,严重制约了实时应用效能.针对已有数据清洗方法适应性差,难以根据动态观测数据的变化特征进行动态调整问题,本文提出了一种水文变化语义约束的实时水位观测数据流在线滤波方法:在实时水位观测数据变化特征与水文时空过程动态演变规律之间建立高层语义映射,实现水文变化语义知识约束下的卡尔曼模型参数自适应调整,从而突破传统滤波方法的瓶颈.采用多种降雨情景下的实时水位观测数据进行了试验,证明了该方法结果质量的可靠性.

著录项

  • 来源
    《测绘学报》 |2015年第12期|1351-1358|共8页
  • 作者单位

    西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室,四川成都611756;

    江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,江西南昌330000;

    香港中文大学太空与地球信息科学研究所,香港999077;

    西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室,四川成都611756;

    西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都611756;

    西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室,四川成都611756;

    西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都611756;

    香港中文大学太空与地球信息科学研究所,香港999077;

    武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;

    武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;

    西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室,四川成都611756;

    西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都611756;

    成都理工大学地球科学学院,四川成都610059;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 测绘遥感技术;
  • 关键词

    实时水位观测数据流; 水文变化语义约束; 卡尔曼滤波;

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