于運治，姜 璐，田茂均

(海軍潛艇學(xué)院，山東 青島 266044）

基于實測地磁數(shù)據(jù)仿真的插值算法適構(gòu)性分析

于運治，姜 璐，田茂均

(海軍潛艇學(xué)院，山東 青島 266044）

地磁數(shù)據(jù)具有結(jié)構(gòu)性質(zhì)多樣性，使得對于地磁數(shù)據(jù)插值的研究在不同區(qū)域往往得到不同結(jié)論。針對此情況，本文提出插值算法的適構(gòu)性概念，并建立基于統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)的算法適構(gòu)性評價體系。根據(jù)實測地磁數(shù)據(jù)變化劇烈程度的不同劃分5個實驗區(qū)域;通過等間隔采樣的方式，從原始數(shù)據(jù)中抽取大間隔數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù)，然后算法插值得到估值數(shù)據(jù);圍繞原始數(shù)據(jù)與估值數(shù)據(jù)殘差的集中趨勢、離散程度和分布形態(tài)等因子，建立基于統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)的算法評價體系;仿真驗證3種較優(yōu)插值算法的效果。通過對仿真結(jié)果的定量分析，得出了3種插值算法的適構(gòu)性結(jié)論。

地磁圖;插值算法;統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)

0 引言

地磁數(shù)據(jù)和其他空間數(shù)據(jù)一樣，結(jié)構(gòu)性質(zhì)具有多樣性。因此，地磁數(shù)據(jù)的插值很難找到一種插值算法適用于所有情況，學(xué)者們在這方面的研究結(jié)果佐證了這一點。例如張維娜等學(xué)者的研究指出改進的謝別得法非常適用于地磁圖插值重構(gòu)［1］。但黃學(xué)功等學(xué)者的研究認(rèn)為徑向基函數(shù)法更適合于其所研究區(qū)域的地磁圖構(gòu)建［2］;而對于克里金插值法及其衍生模型的研究就更多見。這些都說明對于不同的研究區(qū)域，由于研究的地磁要素和區(qū)域地磁數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)性質(zhì)的不同，研究得出的結(jié)果往往也不盡相同。

由此看來，只研究某一類型區(qū)域的最優(yōu)插值算法，對于插值加密構(gòu)建地磁匹配基準(zhǔn)圖還是不夠，因為它很有可能在其他性質(zhì)相異區(qū)域得不到如預(yù)想的效果?？偟膩碚f，對多種類型區(qū)域分別驗證數(shù)種插值算法的效果，最終評價得出各種插值算在不同地磁數(shù)據(jù)情況中的效果十分必要。針對這一需要，這里提出了插值算法的適構(gòu)性概念。其中，插值算法適構(gòu)性是指:插值算法對地磁圖插值構(gòu)建的適應(yīng)能力，地磁基準(zhǔn)圖的實測法構(gòu)建以最大限度的接近自然真值為目的，而插值算法的插值反演以最大限度接近實測值為宗旨。文章圍繞評價各插值算法的適構(gòu)性展開，最后定性得出各類型區(qū)域的最優(yōu)插值算法。

1 算法原理

插值算法在許多工程領(lǐng)域都得到了大量運用，典型的如最小曲率法、樣條函數(shù)法、多元回歸法、數(shù)據(jù)度量法等［3－4］。而在地理數(shù)據(jù)的插值研究中，反距離加權(quán)法、改進的謝別得法、克里金法、徑向基函數(shù)法、局部多項式法、自然鄰點法等的應(yīng)用則較為普遍［5］。經(jīng)過筆者前一階段的研究發(fā)現(xiàn)克里金法、徑向基函數(shù)法、局部多項式法在海洋地磁數(shù)據(jù)的插值處理中有較好的表現(xiàn)，本文插值算法適構(gòu)性的分析即針對這3種方法而展開。

1.1 克里金法

克里金 (Kriging）插值法是一種空間自協(xié)方差最優(yōu)內(nèi)插算法，實質(zhì)是利用區(qū)域化變量的原始數(shù)據(jù)和變異函數(shù)的結(jié)構(gòu)特點，對未知樣點進行線性無偏、最優(yōu)估計。它一方面通過距離對已知樣本點賦權(quán)重來計算未知點的值;另一方面又通過變異函數(shù)的引入來考慮已知點與未知點的空間關(guān)系?？死锝鸱ǔ２捎玫淖儺惡瘮?shù)模型有常數(shù)模型、指數(shù)模型、球狀模型、高斯模型等［6］。算法原理如下:

對于研究區(qū)域A，設(shè)在區(qū)域內(nèi)采樣的位置坐標(biāo)為Xi，變量的觀測值為 Z(Xi），i=1，2，3，…，n，則預(yù)測點X0的估計值Z^(X0）可用這n個樣本點的線性組合來表示:

其中λi為已測量點Z(Xi）的權(quán)系數(shù)。上式中權(quán)系數(shù)的確定由克里金方程組決定，方程組可表示為:

式中:γ(Xi，Xj）為磁測量點的變異函數(shù)，μ為拉格朗日系數(shù)。本文采用的變異函數(shù)為克里金立方模型。

1.2 局部多項式法

多項式插值也是常用的插值方法之一，有著廣泛應(yīng)用。但在進行多項式插值時，要找到一個適合的函數(shù)模型不那么容易，而且當(dāng)多項式的階數(shù)較高時，其波動加大，運算時間也加長。因此，衍生出了局部多項式法 (local polynomial，LP）。局部多項式法是一種局部加權(quán)最小二乘方法，即對插值對象給定一搜索域，然后根據(jù)適當(dāng)?shù)奶囟A數(shù)的多項式函數(shù)插值出待插值點的值。局部多項式插值產(chǎn)生的曲面主要依賴于區(qū)域化變量的局部變異。其主要采用的多項式有一次、二次和三次多項式［7］。

1.3 徑向基函數(shù)法

徑向基函數(shù)法 (radial basis function，RBF）是一種精確的插值方法，適用于對大量點數(shù)據(jù)進行插值計算，從而獲得平滑表面，且能預(yù)測比樣點高或低的未知點的值，因而具有較高的預(yù)測精度，能較好地反應(yīng)數(shù)據(jù)變化情況。它首先將插值函數(shù)構(gòu)造成下面形式的空間點函數(shù):

式中:X=(x，y，z），Xi為已知點 (i=1，2，…，n）;λi為待定系數(shù);φ為指定的基函數(shù);‖·‖為歐氏范數(shù)。然后權(quán)系數(shù)的求解可以用已知數(shù)據(jù)點的值通過插值設(shè)定的條件確定。

影響徑向基函數(shù)法插值精度關(guān)鍵是基函數(shù)的確定，常用的有逆二次曲面、二次曲面、自然三次樣條、Gauss函數(shù)、復(fù)二次函數(shù)、倒轉(zhuǎn)復(fù)二次函數(shù)、薄板樣條函數(shù)［8］。本文采用復(fù)二次函數(shù)。

2 算法仿真實驗

2.1 仿真實驗數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來源于某單位在某海區(qū)科研課題所采集的磁異常數(shù)據(jù)。涉及到數(shù)據(jù)保密性等原因去掉了經(jīng)緯度而改為絕對距離。為驗證算法在不同數(shù)據(jù)變化區(qū)域的效果，依據(jù)該區(qū)域磁異常變化的劇烈程度確立了5個實驗區(qū)。其中實驗區(qū)1數(shù)據(jù)的特點是變化幅度大，程度相對劇烈;實驗區(qū)2數(shù)據(jù)特點是變化幅度較大，程度非常劇烈;實驗區(qū)3數(shù)據(jù)則變化幅度小，劇烈程度較弱;實驗區(qū)4數(shù)據(jù)變化最為平緩;實驗區(qū)5是包含上述4個實驗區(qū)的一個大區(qū)，作為不確定數(shù)據(jù)變化劇烈程度的區(qū)域存在。實驗區(qū)原始數(shù)據(jù) (50 m精度）三維圖如圖1～圖4所示。

圖1 實驗區(qū)1磁異常三維圖Fig.1 Experimental zone 1 magnetic anomalies in three-dimensionalmap

圖2 實驗區(qū)2磁異常三維圖Fig.2 Experimental zone 2 magnetic anomalies in three-dimensionalmap

圖3 實驗區(qū)3磁異常三維圖Fig.3 Experimental zone 3 magnetic anomalies in three-dimensionalmap

圖4 實驗區(qū)4磁異常三維圖Fig.4 Experimental zone 4 magnetic anomalies in three-dimensionalmap

實驗區(qū)5范圍較大，且是綜合上述4個區(qū)域的綜合區(qū)，因此不再圖示說明。

2.2 算法評價體系

1）評價方法

算法評價是將部分已知屬性值的樣本點作為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)集”(占原始數(shù)據(jù)量的1%）用于算法插值計算;將原始所有數(shù)據(jù)點作為“驗證數(shù)據(jù)集”存在。然后利用“訓(xùn)練數(shù)據(jù)集”樣本點進行插值計算，將得出的插值結(jié)果與“驗證數(shù)據(jù)集”中的點測量值對比得出插值算法殘差;最后運用各定量評價指標(biāo)比較各插值算法的適構(gòu)性。文章采取等間隔采樣的方式 (由于目前大部分海上測量都采用的是等間隔）確定等間隔500 m的點作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，原始50 m精度的點作為驗證數(shù)據(jù)集。

2）定量評價指標(biāo)

評價指標(biāo)確立從2方面考慮，一是算法的運算時間;二是殘差的性質(zhì)。對殘差性質(zhì)的分析目前還是以統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)定量評價為主，為此本文從數(shù)據(jù)集中趨勢、離散程度和分布形態(tài)3個方面確定均值、平均絕對差、全距、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度和偏態(tài)等6個統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)，再加上運算時間共計7個定量評價指標(biāo)。指標(biāo)表示如下［9－10］:

2.3 仿真結(jié)果與分析

1）各插值算法仿真驗證指標(biāo)值

各插值算法仿真驗證指標(biāo)值如表1～表5所示。

表1 實驗區(qū)1指標(biāo)值Tab.1 Experimental zone 1 indicator value table

表2 實驗區(qū)2指標(biāo)值Tab.2 Experimental zone 2 indicator value table

表3 實驗區(qū)3指標(biāo)值Tab.3 Experimental zone 3 indicator value table

表4 實驗區(qū)4指標(biāo)值Tab.4 Experimental zone 4 indicator value table

表5 實驗區(qū)5指標(biāo)值Tab.5 Experimental zone 5 indicator value table

2）分析結(jié)論

從實驗區(qū)1可看出，克里金法與真值的偏差、數(shù)據(jù)離散程度、極距等都最小，且分布形態(tài)也較為合適，唯一不足的是時效性太差;徑向基函數(shù)法與克里金法效果接近，而且在時效性上優(yōu)于克里金法;而局部多項法則在時效性上占了優(yōu)勢。

實驗區(qū)2結(jié)果反映出徑向基函數(shù)法平均絕對差、標(biāo)準(zhǔn)差、以及運算時間3個重要指標(biāo)上都占了優(yōu)勢，而且分布形態(tài)也較為理想，適構(gòu)性最好。另外2個次之。

實驗區(qū)3雖然徑向基函數(shù)法在絕對差、標(biāo)準(zhǔn)差等重要指標(biāo)上都最好，但是其時效性太差，而各指標(biāo)和它接近的克里金法時效性適中，適構(gòu)性最優(yōu)。

實驗區(qū)4中方法的效果除了運算時間外，差別非常小;而參考運算時間來看局部多項式法適構(gòu)性最佳。

實驗區(qū)5反映出的結(jié)果和實驗區(qū)3相似，綜合來看克里金法適構(gòu)性優(yōu)于另外2個。

綜合上述5個實驗區(qū)的分析結(jié)果可得出結(jié)論;在海洋地磁數(shù)據(jù)的插值處理中，如果不明確數(shù)據(jù)變化的劇烈程度應(yīng)當(dāng)優(yōu)先采用克里金法;而明確數(shù)據(jù)變化程度特別劇烈時應(yīng)當(dāng)采用徑向基函數(shù)法;變化緩慢時優(yōu)先考慮局部多項式法。

3 結(jié)語

由于海洋地磁數(shù)據(jù)獲取的困難性，要獲得高精度、高密度的地磁數(shù)據(jù)非常困難。然而，隨著目前地磁匹配導(dǎo)航應(yīng)用于水下潛航器導(dǎo)航研究的發(fā)展。對于地磁圖網(wǎng)格精度的要求卻在逐漸提高，針對這一矛盾，插值算法的引入是解決困境的關(guān)鍵技術(shù)之一。但是插值算法眾多，地磁數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特性也各異，因此為選擇合適的插值算法給出一定參考準(zhǔn)則十分必要。本文研究了3種插值算法在數(shù)個地磁變化情況不同區(qū)域的效果，以適構(gòu)性作為算法選取準(zhǔn)則的核心做了仿真驗證，并得出了克里金法、局部多項式法和徑向基函數(shù)法的適構(gòu)性結(jié)論。雖然本文的研究取得了一定的成果，但是諸多方面還有待進一步研究。由于海上數(shù)據(jù)測量的困難性，所能提供的實測數(shù)據(jù)有限，要更好的評價算法的適構(gòu)性，就需要大量的實測數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù)或者佐證數(shù)據(jù)。這一方面還需要進一步的拓展。

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Analysis of interpolation suitability of algorithm based on simulation of themeasured geomagnetic data

YU Yun-zhi，JIANG Lu，TIAN Mao-jun
(Navy Submarine Academy，Qingdao 266044，China）

The structural properties diversity of the geomagnetic data，make for geomagnetic data interpolation research in different areas often get different conclusions.In view of this situation，this paper puts forward the optimal structure concept of the interpolation algorithm，and to establish the interpolation suitability of algorithm evaluation system based on the statistical indicators.Firstly，the paper based on different change intensity of the geomagnetic data has division of the five experimental area;Secondly，through the way such as sampling interval，extract big interval data from the original data as experimental data，and use the interpolation algorithm gets valuation data;Thirdly，around the original data and valuation data residual concentration trend，discrete degree and distribution form factors，this paper build the interpolation suitability of algorithm evaluation system based on statistics index;Finally，take advantage of simulation results show the effectof three better interpolation algorithm.Based on the quantitative analysis of the simulation results，it is concluded that interpolation suitability of algorithm conclusion of the three kinds of interpolation algorithm.

geomagnetic mapping;interpolation method;statistical indicators

U666.1

A

1672－7649(2014）05－00130－05

10.3404/j.issn.1672－7649.2014.05.027

2013－01－29;

2013－03－18

于運治(1964－），男，高級工程師，主要從事潛艇導(dǎo)航方面研究。