位场异常数据处理技术研究及应用

轨迹数据挖掘中的异常检测研究轨迹数据是指记录在时间和空间上移动物体运动轨迹的数据，例如GPS记录的汽车行驶轨迹、航空公司记录的飞机飞行轨迹等等。

随着轨迹数据的普及和应用，轨迹数据挖掘逐渐成为热门研究领域之一。

而在轨迹数据挖掘中，异常检测则是其中一个重要的研究方向。

一、轨迹数据挖掘简介轨迹数据挖掘可以分为三个主要的方向：轨迹分类、轨迹聚类和轨迹异常检测。

其中，轨迹分类是将轨迹划分为不同类别，轨迹聚类是将轨迹分组，而轨迹异常检测则是找到那些与其他轨迹不同或偏离轨迹群体分布的轨迹。

轨迹异常检测的应用场景非常广泛，例如犯罪侦查、城市交通分析等等。

二、轨迹异常检测技术轨迹异常检测技术主要有三种方法：基于统计学的方法、基于机器学习的方法以及混合方法。

下面分别介绍这三种方法。

1、基于统计学的方法基于统计学的方法是通过对轨迹数据的分布、均值、方差等参数进行分析，确定轨迹中异常点的位置。

这类方法适用于轨迹数据的样本量较大，且分布规律较为明显的情况。

常用的统计学方法包括箱线图分析、正态分布检验、t检验等。

2、基于机器学习的方法基于机器学习的方法是利用分类、聚类、回归等机器学习方法对轨迹数据进行异常检测。

这类方法通常需要经过数据预处理、特征提取和模型训练三个步骤。

对于轨迹异常检测，常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

3、混合方法混合方法是将基于统计学和机器学习的方法相结合，以得到更加准确、稳定的异常检测结果。

这类方法常见的形式是先利用基于统计学的方法对异常轨迹进行初步筛选，然后再利用基于机器学习的方法进行进一步检测和分类。

值得注意的是，混合方法需要考虑两种方法之间的协同作用，才能得到好的效果。

三、轨迹异常检测的挑战和发展虽然在轨迹异常检测的研究中已经有了许多成熟的方法和工具，但是仍然存在一些挑战和发展机遇。

1、缺乏标签数据传统的机器学习方法需要大量的标签数据，但是在轨迹异常检测中，标签数据通常是非常难以获取的，因此数据标注成为了一个难点。

测绘技术中常见数据处理方法测绘技术是现代社会中不可或缺的一项重要技术。

在测绘过程中，为了保证数据的准确性和可靠性，数据处理是必不可少的环节。

本文将从多个角度介绍测绘技术中常见的数据处理方法。

一、数据预处理在进行实地测量之前，往往需要进行数据预处理。

数据预处理的目的是通过对数据进行校正、筛选、平滑等操作，提高测量数据的可靠性和精确性。

常见的数据预处理方法有：数据校正、异常值处理、数据滤波等。

数据校正是指通过比较测量结果与已知数据或标准数据，对测量数据进行修正。

例如，在GPS测量中，可以通过参照基准站的已知坐标，对GPS接收器测定的坐标进行校正，提高测量精度。

异常值的存在会对数据处理和分析造成干扰，因此需要对异常值进行处理。

常见的异常值处理方法有：删除异常值、替换异常值、平滑异常值等。

通过适当地处理异常值，可以提高数据的可靠性。

数据滤波是指通过一系列的算法，对信号进行平滑处理，去除信号中的噪声和干扰。

常见的数据滤波方法有：平均滤波、中位值滤波、小波变换滤波等。

不同的滤波方法适用于不同类型的信号，可以根据实际情况选择合适的滤波方法。

二、数据配准数据配准是将不同数据源的测量结果进行统一，使其具有一致性和可比性。

数据配准的目的是将各个测量结果的坐标系、时间轴等参数进行统一，从而实现数据的整合和比较。

常见的数据配准方法有：地面控制点配准、相对定向配准、绝对定向配准等。

地面控制点配准是通过使用已知坐标的地面控制点，对测量数据进行校正和纠正，使其与现实世界的坐标系一致。

相对定向配准是通过使用已知摄影测量数据，对影像进行几何纠正和配准。

绝对定向配准是通过使用已知摄影测量数据和全球定位系统（GPS）数据，对影像进行几何纠正和配准。

三、数据处理与分析数据处理与分析是测绘技术中非常重要的一环，通过对测量数据进行加工和分析，得到最终的结果。

常见的数据处理与分析方法有：数据插值、数据模型拟合、数据挖掘等。

数据插值是指根据已知数据点的值，通过一定的算法，预测未知位置的数据值。

Tilt-Euler方法在位场数据处理及解释中的应用王明;郭志宏;骆遥;罗锋;郭华;屈进红【期刊名称】《物探与化探》【年(卷),期】2012(036)001【摘要】This paper deals with methods and properties of Tilt-Euler deconvolution by analyzing the theoretical model and the measured gravity data. The results show that the Tilt-Euler deconvolution method can rapidly provide automatic estimation of the source location and source type from gridded gravity or magnetic data on condition that no structural index is required, and can also automatically estimate the structural index. With simple calculation and high practical use, this method is of great significance in large-area aeromagnetic and airborne gravity data processing and interpretation.%通过探讨斜梯度欧拉反褶积(Tih-Euler)方法及性质,对理论模型和实测重力资料进行分析,结果表明Tilt-Euler在无场源构造指数的条件下能快速推断出场源边界和深度分布,并能自动估算出构造指数,计算简便,实用性强,这对于大面积航空磁测和航空重力资料处理解释具有重要意义.【总页数】7页(P126-132)【作者】王明;郭志宏;骆遥;罗锋;郭华;屈进红【作者单位】中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083;中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083;中国国土资源航空物探遥感中心对地观测技术工程实验室,北京100083;中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083;中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083;中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083;中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083;中国国土资源航空物探遥感中心对地观测技术工程实验室,北京100083【正文语种】中文【中图分类】P631【相关文献】1.小波变换在位场数据处理中的应用 [J], 李宗杰;王勤聪2.二维小波变换在位场数据处理中的应用试验研究 [J], 李宗杰;王勤聪3.KL变换在位场数据处理中的应用 [J], 夏克文;潘作枢4.反褶积数据处理方法在特低渗透储层试井解释中的应用 [J], 郭金城5.位场数据处理中的最小曲率扩边和补空方法研究 [J], 王万银;邱之云;刘金兰;黄翼坚;于长春;李焓因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

岩土中的地下水位监测技术与数据处理研究地下水位的监测对于岩土工程来说至关重要。

合理有效地监测地下水位可以提供重要的参考信息，帮助工程师做出准确的判断和决策。

本文将探讨岩土中的地下水位监测技术与数据处理方法，以及其在工程实践中的运用。

一、岩土中的地下水位监测技术地下水位的监测技术通常可以分为直接监测和间接监测两种方法。

直接监测是指通过安装水位测量仪器直接测量地下水位的方法，常见的技术有：1. 钻孔水位计钻孔水位计是通过在钻孔中安装水位测量仪器来监测地下水位。

该方法适用于较浅的岩土层，需要钻孔设备和测量仪器，操作相对较为繁琐。

2. 压力灌入法压力灌入法是通过在管道中灌入一定的压力，观察水位是否上升或下降来判断地下水位。

该方法适用于一些特殊地质条件下的地下水位监测，操作相对较为简便。

3. 地下水位观测井地下水位观测井是指通过在地下开挖观测孔，然后安装水位测量仪器进行监测的方法。

观测井可以提供较准确的地下水位数据，但需要较大的工程投入和时间成本。

除了直接监测技术，间接监测技术也在岩土中的地下水位监测中得到了广泛应用：1. 渗流监测法渗流监测法是通过监测渗流速度和流量来间接估计地下水位。

这种方法通常用于较复杂的地下水位测量情况，需要进行相关的流速计算和数据处理。

2. 遥感监测技术遥感监测技术利用卫星遥感图像和无人机影像等手段，可以快速获取大范围的地下水位数据。

这种技术具有快速、高效的优点，但对于监测精度和空间分辨率有一定的要求。

二、地下水位数据处理方法地下水位数据处理是地下水位监测的重要环节，合理有效地处理地下水位数据可以提高监测结果的准确性和可靠性。

以下是常见的地下水位数据处理方法：1. 数据质量控制数据质量的控制是地下水位数据处理的前提，包括数据的采集、传输和存储等环节。

对于异常数据要及时剔除或修正，保证数据的完整性和准确性。

2. 数据分析与建模地下水位数据的分析与建模是利用数学和统计方法对地下水位数据进行分析和预测的过程。

数据异常行为监测技术研究摘　要 文章结合数据业务应用的特点和数据安全风险监测的特殊性，从数据安全风险监测需求分析出发，研究数据异常行为监测能力框架，分析异常行为监测过程中的技术和方法，包括数据源接入、数据处理、经验引擎、模型引擎等内容，并提出未来的研究方向。

关键词 信息安全；数据安全；异常；监测；基线经验引擎；模型引擎刘明辉 戚 琳 王 然 朴鸿国 陈 湉中国信息通信研究院 北京 100191引言全球数字经济时代来临，越来越多的企业或组织需要参与产业链协同，以数据流动与合作为基础进行生产活动，跨区域数据流动合作逐步扩大。

与此同时，针对大数据的勒索攻击和数据泄漏问题日趋严重，重大数据安全事件频发。

根据Risk Based Security 发布的数据泄露报告，2019年上半年在被泄露的41亿条数据中，有32亿条数据泄露源于8起泄露事件，泄露数据占到了总数的78%[1]。

数据异常行为监测技术从数据内容识别出发，分析数据在访问全路径上的风险和威胁，从而实现系统数据安全风险预判，实现从被动防御到主动探测的转变。

数据异常行为检测技术源于用户和实体行为分析(UEBA)，将数据内容与用户行为数据作为输入，是一种数据驱动的数据安全风险检测技术。

UEBA(用户实体行为分析)前身是UBA(用户行为分析)，最早用在网站访问和精准营销方面，通过对相关数据(用户购买、点击、收藏等行为)进行统计分析，实现用户标签画像，预测用户消费习惯，最终对用户感兴趣商品进行推送，达到精准营销的目的。

UEBA 关联了用户活动和相关实体(用户相关的应用和终端等)信息构建人物角色与群组，进一步定义这些个体与群组的合法和正常行为，把这些人物角色在群体与群体、群体与个体、个体与个体(那些远离合法和正常行为的群体与个体)维度上相互比对分析，将异常用户(失陷账号)和用户异常(非法行为)检测出来，从而达到检测业务欺诈、敏感数据泄露、内部恶意用户、有针对性攻击等高级威胁的目的。

空⽓站质量控制措施之异常数据处理空⽓⾃动站质量控制措施之数据处理⽬录空⽓⾃动站质量控制措施之数据处理3⼀、异常数据判断机制3⼆、判断依据和⽅法 5三、异常数据核查⽅法及处理措施9空⽓⾃动站质量控制措施之数据处理⼀、异常数据判断机制1、⽬的为能够及时发现各类异常数据，快速采取合理、有效的应对措施，保证监测数据的准确、有效。

2、判断原则保证监测数据的准确性，严格区分⽆效数据与有效数据，数据判断依据要充分，在规定的时间内完成异常数据的审核判断⼯作。

3、识别判断范围适⽤于环境空⽓⾃动监测站的监测参数（SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5、TVOC）、⽓象五参数（风速、风向、温度、湿度、⽓压）、监控视频等⾃动监测数据。

4、异常数据判断及流程异常数据判断及流程图5、⼈员职责（1）数据中⼼⼈员职责①负责⽇常监测数据的监控。

数据中⼼⼈员执⾏每天24⼩时对数据进⾏监控，⼩时数据在每⼩时过整点后10分钟对平台数据进⾏审核查看。

②及时发现异常数据并初步判断异常数据类型及成因，并⽴即通知现场运维⼈员。

③启动异常数据应急处理机制。

④将异常数据的现象准确及时地反馈给运维⼯程师。

⑤负责追踪异常数据的处理进度。

⑥运维⼈员的处理结果、维护维修记录向公司汇报并留存。

⑦负责对空⽓站监测数据进⾏审核，并将审核数据按时提交。

（2）应急运维⼯程师职责①接受并处理数据中⼼异常数据任务通知单。

②通过移动数据终端（⼿机APP）发现异常情况后及时向数据中⼼报告。

③接到数据中⼼通知任务单后再次确认异常情况并初判成因。

④根据异常情况，携带相关耗材、配件、备机⼯具等⽴即赶往现场诊断处理异常问题，仪器设备每⽇6时-23时出现的故障，在2⼩时之内到达现场,8⼩时内解决（通讯线路、电⼒线路故障除外，及时与相关部门联系积极解决）。

若仪器故障⽆法排除，在24⼩时内提供并更换相应备机，保证⾃动站正常运⾏。

⑤在发⽣重污染天⽓等特殊情况后，4⼩时内开展相应的运维⼯作。

三维轨迹数据平滑处理一、概述三维轨迹数据平滑处理是数据预处理中的一个重要步骤，旨在消除数据中的噪声和异常值，提高数据的准确性和可靠性。

在机器人定位、自动驾驶、无人机航迹规划等领域，三维轨迹数据平滑处理技术发挥着至关重要的作用。

本文将介绍三维轨迹数据平滑处理的基本概念、常用算法及应用场景。

二、三维轨迹数据平滑处理的基本概念三维轨迹数据平滑处理主要包括两个方面的内容：滤波和平滑。

滤波的主要目的是去除噪声和异常值，而平滑的主要目的是减小数据点的波动，使数据更加平滑。

常用的滤波和平滑方法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波、多项式拟合、样条插值等。

三、三维轨迹数据平滑处理的常用算法1. 中值滤波：中值滤波是一种非线性信号处理技术，适用于去除脉冲噪声和异常值。

中值滤波器将数据点按照大小排序，并将中值作为输出，能够有效地去除异常值，保留原始信号的特征。

2. 均值滤波：均值滤波是一种简单的线性滤波方法，通过对数据点的平均值进行计算，得到平滑的输出。

均值滤波适用于去除高斯噪声，但在去除脉冲噪声和异常值方面效果较差。

3. 高斯滤波：高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波方法，通过高斯函数对数据进行加权平均，得到平滑的输出。

高斯滤波适用于去除高斯噪声，具有较好的边缘保留性能。

4. 多项式拟合：多项式拟合是一种数学方法，通过最小二乘法拟合一组数据点，得到一个多项式函数。

多项式拟合能够较好地保留原始数据的特征，适用于复杂轨迹曲线的拟合和平滑处理。

5. 样条插值：样条插值是一种数学方法，通过构建样条函数对一组数据点进行插值和拟合。

样条插值能够得到连续且光滑的轨迹曲线，适用于复杂轨迹曲线的平滑处理。

四、三维轨迹数据平滑处理的应用场景1. 机器人定位：在机器人定位中，三维轨迹数据平滑处理技术能够去除传感器采集到的轨迹数据中的噪声和异常值，提高定位的准确性和稳定性。

2. 自动驾驶：在自动驾驶中，三维轨迹数据平滑处理技术能够减小车辆行驶轨迹的波动，提高车辆行驶的平稳性和安全性。

246管理及其他M anagement and other航空磁测数据常用转换处理方法田 亮，李亚南（中国冶金地质总局地球物理勘查院，河北 保定 071051）摘 要：航磁△T 原始数据是由各种不同空间位置、不同形态的磁性地质体磁场信息综合叠加反映的结果。

为了更好的提取有用的磁场信息，更好的进行磁异常的地质解释，航磁数据通常会采用不同的处理方法。

本文以北半球中高纬度某研究区为例，阐述了航空磁测数据常用的位场转换处理方法，如化极、上延、剩余异常提取、垂向和水平方向一阶导数、解析信号位等，以及应用此方法的目的和意义。

关键词：航磁测量；数据处理；化极；剩余异常；地质解释中图分类号：P631.2 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2020）22-0246-2收稿日期：2020-11作者简介：田亮，男，生于1986年，汉族，河北唐县人，本科，工程师，研究方向：航空物探。

航空物探测量所得到的数据是地下所有地质体的综合反映，△T 原始数据是由各种不同空间位置、不同形态的磁性地质体磁场信息综合叠加反映的结果。

为了更好提取有用的磁场信息，提高磁异常解释地质效果，根据研究区域航磁异常和地质特点及地质解释的需要，使用地球物理专业软件，做平面数据处理，已达到解决不同的地质问题的效果。

常用的航磁△T 测量原始数据处理方法有原观测面化极、上延、剩余异常提取、垂向和水平方向一阶导数、解析信号等几种位场转换处理[1]。

下面以北半球中纬度某区域为例进行阐述。

1 航磁△T化极处理本区处于北半球中高纬度地区，由于倾斜磁化的影响，可能造成磁异常正值范围不是正好对应磁性地质体的正上方，而是相对于磁性地质体位置向南产生一定的偏移，这给磁性地质体的地面位置、形态及范围的确定均带来一定影响。

为了消除倾斜磁化对异常造成的影响，将实测的斜磁化△T 化到垂直磁化的垂直分量磁异常，简称化极，这样磁异常与场源的空间位置关系更为直观，有利于准确的确定异常场源的位置[2]，提高异常源的定位精度。

高精度GNSS网数据处理关键技术研究汇报人:日期:目录CONTENCT •GNSS网数据处理概述•高精度GNSS网数据采集•高精度GNSS网数据预处理•高精度GNSS网数据解析与建模•高精度GNSS网数据可视化与结果分析•总结与展望01GNSS网数据处理概述GNSS网数据处理的概念全球导航卫星系统（GNSS）是一种利用导航卫星进行测时和测距的系统，包括美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、欧洲的Galileo和中国的BDS等。

GNSS网数据处理是指对多个GNSS接收机采集的数据进行加工、处理和分析，以获得高精度的位置和时间信息。

GNSS网数据处理的研究现状基于最小二乘法或卡尔曼滤波等数学方法，进行数据平滑、周跳探测和修复等处理。

人工智能和机器学习方法的应用近年来，深度学习、神经网络等人工智能方法逐渐被引入GNSS数据处理领域，以提高数据处理效率和精度。

高精度位置信息在军事、交通、测量等领域具有广泛应用价值。

GNSS网数据处理技术的不断提升，有助于提高导航定位系统的性能和可靠性。

在智能交通、无人驾驶等领域，高精度GNSS网数据处理技术是实现安全、高效导航的关键。

GNSS网数据处理的重要性02高精度GNSS网数据采集接收机性能接收机类型接收机校准高精度的GNSS接收机应具备高性能的信号接收、处理和存储能力，以满足对高精度测量数据的需求。

根据应用需求，可选择不同类型的高精度GNSS接收机，如单频接收机、双频接收机、实时动态接收机等。

为确保测量精度，高精度GNSS接收机需定期进行校准和维护，以确保其正常运转和准确测量。

高精度GNSS接收机80%80%100%观测站的选择与布置为保证高精度的测量结果，观测站应选择在远离干扰源、遮挡物和多路径效应的地方。

根据实际需求和测量任务，确定合适的观测站数量，以确保覆盖范围和测量精度。

为提高测量精度和可靠性，观测站应布置在合理的位置，避免形成闭合环路或冗余观测。

观测站位置观测站数量观测站布置数据采集方案数据传输与存储数据筛选与处理数据采集的方法与流程为确保数据安全和可靠性，观测数据应通过可靠的传输方式及时传输到数据中心进行存储和处理。

航磁数据位场转换处理及效果∆测量数据是不同深度、不同形态、规模的磁性地质体磁场信息在观测航磁T面上的综合反映。

由于场的叠加效应，使得某些具有一定地质意义的异常变得复杂，在原始图件上很难识别，给地质解释工作带来了难度。

为了提高对航磁异常的分辨能力，突出更多有用信息，根据测区航磁异常特征和地质解释需要，对原始测量数据进行了原平面化极、上延、垂向一阶导数以及剩余异常提取等几种位场转换处理。

第一节位场转换处理及效果航磁平面网格数据位场转换处理采用表达式简单、运算速度快捷的频率域算法，进行化极、导数换算、解析延拓等处理。

频率域转换的过程是：首先对异常资料进行傅立叶正变换，以得到异常资料的频谱；而后把异常的频谱和与转换相应的频率相应函数点积，得到处理后异常的频谱；最后对处理后异常的频谱进行傅立叶反变换，从而得到处理后的异常。

位场转换处理使用的软件是中国国土资源航空物探遥感中心自主开发的WINDOWS系统下地球物理数据处理解释软件（GeoProbe Mager）及航空物探彩色矢量成图系统（AgsMGis）。

一、原平面化极处理化极，即化磁极，就是把斜磁化异常转变为垂直磁化异常，相当于在磁北极观测异常。

测区处于中纬度地区，由于倾斜磁化的影响，造成磁异常中心不是正好对应在地质体的正上方，而是相对于地质体的中心向南部产生一定的偏移。

这对于确定磁性地质体的空间位置、形态、分布范围以及对磁异常的定性定量解释均带来一定的困难。

化极可用于消除由于非垂直磁化引起的异常不对称性，在剩磁很小或感磁远大于剩磁且两者方向一致的情况下，将实测的斜磁化异常转化为垂直磁化异常，这样可以较为准确的确定异常的场源位置，提高异常解释的定位精度。

从而使异常形态简化，并与磁性体位置保持一致，有利于圈定磁性体边界和走向。

作化极处理时要注意剩磁的影响，化极处理一般都假定磁化方向与地磁场方向一致，对于那些剩磁远远大于感磁且剩磁方向与地磁场方向不一致的磁性体就不符合这一假设条件，特别是测区中的火山岩分布区，由于剩磁较大会出现磁场畸变现象，使用时应注意甄别。