GPS与MODIS数据融合的D-InSAR大气延迟改正方法研究

基于D-InSAR技术提取了广东珠三角地区不同时相的地表沉降格局。研究结合GPS网与MODIS以获取大气延迟相位,最后经空间插值得到大气改正图,并且利用同期大气延迟改正图对D-InSAR结果进行了有效改正。     

多雨山区InSAR对流层延迟改正模型

在InSAR大气延迟改正双差模型的基础上,推导了适用于三归法D-InSAR测量的大气延迟改正模型。利用新西兰GEONET北岛连续观测GPS数据,研究了多雨山区InSAR对流层延迟内插模型。     

InSAR与GPS数据融合在变形监测中的应用研究

随着地面沉降监测手段日益丰富,对多源地面沉降监测数据进行数据融合逐渐成为研究的热点。本文针对大气延迟对InSAR地面沉降监测的影响,利用GPS获取对流层延迟,对不同的内插模型,讨论了Kriging内插法、IDW内插法对流层延迟改正的内插模型,并在IDW内插法的基础上进行改进,提出了IIDW内插法,采用香港GPS监测数据与哨兵一号雷达卫星监测数据,通过3种内插模型,得到不同内插方法的双差分结果,并分析比较了3种内插方法的优劣。用计算出的差分对流层延迟改正对InSAR影像进行改正。实验结果表明:IIDW内插法对对流层延迟进行改正不仅提高了D-InSAR的精度,而且为InSAR与GPS数据融合解决提供了一种新的思路。     

InSAR大气水汽改正模型的比较应用研究

对基于GPS数据的大气水汽扰动模型(GPS topography-dependent turbulence model,GTTM)和GPS/MODIS集成的大气水汽改正模型进行了比较研究.试验证明,GTTM模型和GPS/MODIS集成模型的改正方法都可以大大降低大气水汽对InSAR测量地面形变量精度的影响.另外,当两种模型都用于改正InSAR观测值时,它们具有很强的互补性.     

InSAR观测值大气改正方法的研究进展

介绍了国际上InSAR观测值大气改正方法最新的研究进展，应用实例证明了由于大气（尤其是水汽）的影响，传统的InSAR形变量的监测精度往往只能限制在cm级；而利用GPS数据，通过基于地形的GPS扰动模型（GTTM），大幅度削弱了大气对干涉影像的影响，并成功地探测出了美国洛杉矾地区明显的季节性地表形变，形变量精度可提高到5mm左右。通过与GPS／MODIS集成大气改正模型的结果的比较表明，GTTM和GPS／MODIS两种大气改正模型在削弱InSAR观测值大气水汽影响方面具有很强的互补性。     

中性大气对非差伪距定位的影响及其模型改正分析

中性大气包括对流层和平流层,它们对GPS信号造成的延迟影响是GPS定位的一个主要误差源。与电离层的影响相比,消除中性大气的延迟影响更复杂,只能用经验模型进行改正。本文就中性大气对GPS定位的影响进行详细地分析和说明,对中性大气改正模型及其相关问题进行明确地论述。最后以中国IGS跟踪站一年中不同季节的观测数据为基础,通过对相同的数据采用不同的中性大气改正模型分别进行相同的定位解算,并对不同模型的定位结果进行分析,得出有关中性大气模型改正与GPS定位之间及改正模型间的定性和定量的关系。     

MODIS水汽反演用于InSAR大气校正的理论研究

大气效应尤其是大气水汽的影响是InSAR干涉测量中主要的误差源和限制因素之一,因此高精度的InSAR应用迫切需要及时掌握大气水汽含量及其时空变化。本文深入分析了利用MODIS的水汽反演结果进行InSAR干涉测量大气校正的可行性,对MODIS近红外水汽反演结果与地基GPS水汽探测结果进行了比较和分析。同时根据GPS解算结果,利用实例讨论了基于地面气象参数的水汽延迟模拟的效果。     

对流层延迟改正内插方法的比较

对GPS获取的大气延迟改正加密内插的三种方法进行了简述与比较。并通过算例分析,得出从GPS观测值中获得的对流层延迟改正的双差分数据,采用距离反比加权内插法(IDW)和克里金内插法(Kriging)插法是比较有效的。     

GPS/GLONASS集成的CORS网大气延迟插值模型比较分析

结合实际数据,对GPS/GLONASS集成的CORS网中利用参考站间的大气延迟内插流动站处的误差改正量的各种内插算法进行比较。比较结果认为:双差电离层延迟改正采用克里金插值模型(KRG)方法精度最高,精度优于3cm;而对流层延迟误差改正中,GPS采用最小二乘配置模型(LSC)插值方法效果最好,精度一般可达3cm,而GLONASS则应采用3阶趋势面模型(LSM3)进行内插,精度为4cm。     

不同空间插值对InSAR大气延迟改正影响研究

大气效应是InSAR技术用于地表探测的主要误差源之一。GPS数据作为InSAR大气延迟误差改正的重要数据源,受其站点分布疏密的影响,分辨率还无法做到与SAR影像完全相匹配,必须对GPS获取的大气延迟数据进行空间插值。本文采用反距离加权法(IDW)、Kriging插值法和移动曲面拟合法(Surface Moving Fitting,SMF)三种插值方法,探讨了InSAR大气误差改正过程中的空间插值问题,并对三种插值的精度进行了分析和评价。     

利用一维变分同化方法从地基GPS相位延迟中获取大气折射率

GPS信号相位延迟中包含很多大气信息,通过一定的方法可以从中获取有价值的大气参数。基于地基GPS相位延迟数据,提出了一种结合经验模式的一维变分同化获取大气折射率的方法。利用GPS相位延迟模拟数据进行同化试验,讨论了背景误差的设置对同化结果的影响,采用实测个例对该方法进行了验证。结果表明,该一维变分同化方法可行,并可获取高精度的0~60 km大气折射率。低层大气背景误差设置的准确程度会对整个高度范围内的同化效果产生影响。首次将同化获取的大气折射率应用于无线电波折射修正,取得了很好的修正效果,修正精度可达1 mm量级。     

GPS/VRS实时网络改正数生成算法研究

为提高厘米级网络GPS/VRS实时动态定位的精度和可靠性,系统地探讨VRS网络实时改正数的生成模型,并提出适用于中长距离参考站网络的电离层、对流层以及卫星轨道改正数计算的改进算法。结合四川GPS参考站网络(SGRSN)以及自主开发的虚拟参考站软件平台VENUS系统,对上述改正数生成算法进行试验验证,结果表明其大气误差改正数精度为2~4 cm,轨道误差的影响可基本消除,满足80 km以上中长距离稀疏参考站网络厘米级实时动态定位服务要求。     

基于CGPS数据的InSAR对流层延迟改正研究

利用CGPS数据和站间、历元间的双差模型来计算InSAR大气延迟改正量。通过新西兰GEONET站网CGPS数据,研究了多雨山区的InSAR对流层延迟内插模型及对流层延迟参数估计个数问题,实验表明IDW和Kriging内插模型都能较好的适用于多雨山区的InSAR对流层延迟改正量内插,每隔5分钟估计一个对流层参数是比较合理的。     

HJ-1A/B卫星CCD影像辅助的MODIS水色大气校正产品质量改进

针对我国近岸高浑浊水体区域MODIS短波红外波段大气校正产品中存在的信号饱和及条带问题,利用神经网络模型,采用准同步的HJ-1A/B卫星CCD影像及实测遥感反射率数据对MODIS/Terra水色遥感大气校正产品进行了质量改进。改进后结果与MODIS/Terra遥感反射率产品相比,平均相对误差为13.3%,信号饱和区域修复结果与实测数据各波段平均相对误差为28.2%。结果表明,该方法在保证结果精度的情况下,能有效地修复MODIS/Terra水色波段因为信号饱和而产生的数据空白区域,同时也能较好地解决MODIS/Terra大气校正产品中的条带问题。     

External atmospheric corrections in geodetic very-long-baseline interferometry

Three methods to correct for the atmospheric propagation delay in very-long-baseline interferometry (VLBI) measurements were investigated. In the analysis, the NASA R&D experiments from January 1993 to June 1995 were used. The methods were compared in correcting for the excess propagation delay due to water vapour, the “wet” delay, at one of the sites, the Onsala Space Observatory on the west coast of Sweden. The three methods were: (1) estimating the wet delay using the VLBI data themselves; (2) inferring the wet delay from water vapour radiometer (WVR) data, and (3) using independent estimates based on data from the global positioning system (GPS). Optimum elevation cutoff angles were 22^∘ and 26^∘ when using WVR and GPS data, respectively. The results were found to be similar in terms of reproducibility of the estimated baseline lengths. The shortest baselines tend to benefit from external measurements, whereas the lack of improvement in the longer baselines may be partly due to the large amount of data thrown away when removing observations at low elevation angles. Over a 2 week period of intensive measurements, the two methods using external data showed an overall improvement, for all baseline lengths, compared to the first method. This indicates that there are long-term systematic errors in the wet delay data estimated using WVR and GPS data. Received: 27 October 1998 / Accepted: 20 May 1999     

基于GPS和MODIS数据的大气可降水量反演算法研究

基于高精度的PWVGPS与MODIS近红外三通道比值透射率间的关系建立MODIS大气可降水量新反演算法以提高反演精度。利用美国Kansas州和Oklahoma州2009年4月～9月间17期的MODIS数据和对应的SuomiNet网PWVGPS数据进行研究,发现Kaufman和Gao Bo-Cai算法反演的PWVMODIS系统性地偏低于PWVGPS,存在较大的反演误差。以高精度的PWVGPS为标准水汽值,研究PWVGPS与MODIS近红外第19波段的三通道比值透射率间的关系,建立了MODIS大气可降水量新反演算法,并利用研究区数据进行试验验证,结果表明新算法可大幅提高PWVMODIS的反演精度。     

利用GPS/BDS/GLONASS/Galileo组合PPP反演大气可降水量

为进一步改善精密单点定位（PPP）探测大气可降水量（PWV）的性能，本文提出采用GPS/BDS/GLONASS/Galileo组合PPP进行PWV反演的方法，并利用国内3个MGEX（multi-GNSS experiment）观测站的实测数据，对GPS/BDS/GLONASS/Galileo组合PPP在大气水汽探测方面的性能进行了评估。试验结果表明：相较于GPS PPP、GPS/BDS组合PPP和GPS/GLONASS组合PPP，GPS/BDS/GLONASS/Galileo组合PPP估计天顶对流层延迟（ZTD）的初始化时间分别缩短了33%、26%、20%，且能获得更高精度的ZTD估值和PWV信息，在大气水汽探测方面的性能更优。     

The ionospheric eclipse factor method (IEFM) and its application to determining the ionospheric delay for GPS

A new method for modeling the ionospheric delay using global positioning system (GPS) data is proposed, called the ionospheric eclipse factor method (IEFM). It is based on establishing a concept referred to as the ionospheric eclipse factor (IEF) λ of the ionospheric pierce point (IPP) and the IEF’s influence factor (IFF) . The IEF can be used to make a relatively precise distinction between ionospheric daytime and nighttime, whereas the IFF is advantageous for describing the IEF’s variations with day, month, season and year, associated with seasonal variations of total electron content (TEC) of the ionosphere. By combining λ and with the local time t of IPP, the IEFM has the ability to precisely distinguish between ionospheric daytime and nighttime, as well as efficiently combine them during different seasons or months over a year at the IPP. The IEFM-based ionospheric delay estimates are validated by combining an absolute positioning mode with several ionospheric delay correction models or algorithms, using GPS data at an international Global Navigation Satellite System (GNSS) service (IGS) station (WTZR). Our results indicate that the IEFM may further improve ionospheric delay modeling using GPS data.