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申请/专利权人：郑州大学;黄河水利委员会黄河水利科学研究院
摘要：本发明公开了一种用于水下地形数据的异常剔除方法，包括以下步骤：S1、水下地形数据预处理；S2、DBSCAN聚类算法参数计算；S3、水下地形数据异常剔除。该方法从水下地形数据的分布出发，计算DBSCAN算法的主要参数，并利用该算法进行异常数据剔除。本发明适用于水下地形数据处理领域，可以显著提高水下地形数据精度，相较于其它方法具有科学性和鲁棒性的优势，有利于推动水文测量向科学化和自动化方向发展。
主权项：1.一种用于水下地形数据的异常剔除方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、水下地形数据预处理：将测量得到S个水下地形点数据进行处理，导出为[横坐标，纵坐标，高程]的格式，若横纵坐标为经纬度格式，转换为投影坐标；S2、DBSCAN聚类算法参数计算：计算每个数据点到其第k个最近邻点的距离，其中k值选用数据点的总点数S-1，绘制k-距离图，并通过计算二阶导数确定最佳eps值；使用中位数点作为根节点，对水下地形数据从三个维度x、y、z递归交替分割构建k-d树，并统计分析取频率最大的N值为MinPts值；S3、水下地形数据异常剔除：利用步骤S2中计算得到的eps和MinPts值，对每个数据点进行判断，将既不是核心点也不是边界点的点标记为异常点，并将异常点输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 黄河水利委员会黄河水利科学研究院 一种用于水下地形数据的异常剔除方法
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