【摘 要】
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基于水下地形自然演变的渐变性和连贯性特征,通过统计学聚类分析方法和地统计分析方法构建水下地形Voronoi地形图,可以有效地识别和剔除船载回声测深数据中的"离散"粗差数据;可视化显示的时空Voronoi高程差分布图可以有效地识别误差高程大于冲淤强度的"条带状"误差数据,对"条带状"误差数据识别的灵敏度受地形坡度、冲淤强度和测点密度的影响。虽然时空Voronoi高程差分布图对冲淤强度较大和坡度较大区
【机 构】
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华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,上海200241华东师范大学地理科学学院,上海200241;
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基于水下地形自然演变的渐变性和连贯性特征,通过统计学聚类分析方法和地统计分析方法构建水下地形Voronoi地形图,可以有效地识别和剔除船载回声测深数据中的"离散"粗差数据;可视化显示的时空Voronoi高程差分布图可以有效地识别误差高程大于冲淤强度的"条带状"误差数据,对"条带状"误差数据识别的灵敏度受地形坡度、冲淤强度和测点密度的影响。虽然时空Voronoi高程差分布图对冲淤强度较大和坡度较大区域的"条带状"误差数据灵敏度有限,但在地形平缓、冲淤强度较弱且测点密度较大的区域,识别效果较好,可以作为
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