【摘 要】
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提出基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)实现空间数据配准的方法,空间数据主分量之间的空间关系反映了参考坐标系的空间关系.基本原理是利用PCA变换得到空间
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院; 国家测绘局第一航测遥感院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:41171289);对地观测技术国家测绘地理信息局重点实验室经费资助项目(编号:K201105);数字制图与国土信息应用工程国家测绘局重点实验室开放研究基金(编号:GCWD201006);测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助项目
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提出基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)实现空间数据配准的方法,空间数据主分量之间的空间关系反映了参考坐标系的空间关系.基本原理是利用PCA变换得到空间数据特征向量和重心坐标构造矩阵,利用构造矩阵之间的相似变换得到空间坐标系变换矩阵;利用变换矩阵对空间数据进行变换,再基于目标函数寻找变换矩阵的最优解.实验表明,该算法是获取空间参考坐标变换关系初值的有效手段.
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