顾及频谱特性组合点质量模型的建立

介绍了建立组合点质量模型的理论与方法；推导了顾及频谱特性的组合点质量模型及其解算原理，从理论上讨论了建立更严密外部重力场模型的可行性。     

重力三层点质量模型的构造与分析

点质量模型理论是研究区域重力场的一个非常重要的方法,本文简要介绍了点质量模型逼近区域重力场的原理,计算分析了构造点质量模型过程中系数矩阵元素的特性。以32~34N和103~105E为计算中心区域,利用EGM2008的720阶次的位系数计算出的重力异常作为观测数据,在36阶次位系数模型的基础上,构造了四层点质量组分频段从低到高来逼近该区域重力场。数值试验的结果表明：三层点质量模型效果较好,点质量模型计算的扰动重力在径向上的截断误差优于2 .     

采用点质量模型方法反演中国大陆及周边地区陆地水储量变化

研究了反演区域陆地水储量变化的点质量模型方法,采用Tikhonov正则化方法解决了反演过程中参数估计病态问题。利用GRACE（gravity recovery and climate experiment）时变重力场模型数据,用点质量模型方法反演了中国大陆及其周边地区陆地水储量变化,将点质量模型反演结果与球谐系数法反演结果、GLDAS（global land data assimilation）水文模型数据进行了验证分析,并选取了4个特征点计算了陆地水储量变化时间序列。实验结果表明,由于点质量模型方法将研究区域内不同网格质量变化对地球重力场的影响分离开来,所得区域陆地水储量变化局部信号更明显,并且点质量模型方法反演结果与GLDAS水文模型数据相关性更强。     

基于卫星重力梯度数据的点质量模型构建

运用球极坐标系关于计算点和流动点的微分运算关系,研究并建立了由全球重力梯度复组合分量解算全球点质量模型的基本方程.在卫星重力梯度数据和点质量模型按照经纬分化的特定排列下,运用Toeplitz循环矩阵的特性和快速傅立叶变换算法,得到了利用分块循环矩阵分解大型线性方程组的方法;解决了全球点质量模型构建中大型线性方程组的稳定解算问题.     

虚拟点质量模型的优化设计

基于试验数据,本文讨论了点质量最佳埋藏深度的设计问题;在点质量系数阵的优化方面,提出了平均系数法。计算结果表明,利用平均系数法计算的点质量可以毫伽级精度恢复地面平均重力异常。     

地球重力场与KBR系统频谱关系的建立与分析

以近极圆形轨道的SST ll为研究目标,利用解析的方法分析卫星间精密测距与地球重力场的频谱关系,得出了一般情况下300km高度的SST,星间距离每增加100km,恢复能力提高约10阶次;对于500km卫星高度的SST,星间距离每增加100km,恢复能力提高约5阶次的结论。研究成果可以为我国发展SST探测地球重力场的卫星计划提供参考。     

附加空间约束的径向点质量模型方法反演区域地表质量变化

径向点质量模型反演方法本质上是空间扰动重力的向下延拓,属于病态问题,通常采用正则化方法求解。针对该问题,对径向点质量模型方法进行改进,提出附加空间约束的径向点质量模型方法,引入符合实际的空间约束条件,建立空间约束条件的虚拟观测方程,并采用赫尔默特方差分量估计确定原始观测方程和虚拟观测方程的合理权比,使反演结果更加稳定。以南美大陆区域为研究区域进行陆地水储量变化反演,试验结果表明：增加空间约束后,法方程组条件数明显减小、病态程度降低,反演结果与球谐系数法反演结果、GLDAS模型结果整体相一致,验证了方法的正确性,说明该方法可有效应用于区域地表质量变化反演,为利用卫星重力监测地表质量变化提供了一种新途径。     

基于能量守恒的星间距离变率与地球重力场频谱关系的建立与分析

基于能量守恒原理,建立了SST-ll星间距离变率观测噪声谱与重力场误差谱的关系,以GRACE相关指标模拟分析了卫星间距、卫星高度和距离变率精度对恢复地球重力场的影响。结果表明,增大卫星间距可提高恢复低阶次位系数的精度,卫星间距超过500 km对提高恢复重力场精度的作用已不明显;降低轨道高度可提高恢复高阶次位系数的精度,卫星高度每降低100 km,恢复位系数的有效阶次提高20阶以上;提高星间距离变率精度可大幅度提高恢复重力场的精度,距离变率精度每提高一个量级,恢复位系数的有效阶次提高约28阶。将模拟结果与GGM02S和EIGEN-GRACE02S模型进行比较,初步验证了本文方法的可行性。     

点质模型求定月球重力场及其特征分析

利用Lunar-Prospector扩展任务的视线加速度数据,根据点质模型恢复了月球近区的重力场,将其与LP165月球重力场模型进行了比较和分析,并利用恢复的重力场联合月球地形数据对Mas-con进行分析,总结了月球重力场的主要特征及其研究方向发展趋势,将重力场恢复技术与我国的探月计划-"嫦娥"工程结合起来,为建立高精度的月球重力场和地形模型提供了一种有效而实用的方法。     

浙江省地形特征点数据库研建

数学精度的检验是基础测绘成果质量检验中的重要内容之一。在通常采用的外业实地检测模式下,地理空间信息位置数学精度检测的工作量和经费成本均非常大。根据浙江省区域基础测绘成果更新的特点,提出地形特征点数据库建设的思路,此法可以减少外业工作量与重复劳动,提高质检功效与节省检测费用。     

基于像素模式的海量点云可视化LOD调度方法

针对受限于计算机内存,海量三维点云数据无法一次性加载显示的问题,提出了一种基于像素模式的海量点云可视化LOD调度方法。该方法主要包括生成八叉树点云索引文件和设置LOD模型调度范围两个阶段,首先采用八叉树的原理对点云数据进行分层和抽稀,生成索引文件;再基于八叉树点云索引文件构建点云LOD模型;最后根据原始点云的分辨率自动计算LOD模型节点的像素阈值。在实时可视化的过程中,以LOD模型节点在屏幕上的像素大小是否达到预定阈值为判断条件,对其进行调度,避免了距离模式下海量点云可视化出现的卡顿问题。     

点质量模型在航空重力数据向下延拓中的应用

研究探讨了基于逐级余差思想的分层点质量模型在航空重力数据向下延拓中的应用,首先给出其基本原理,然后对澳大利亚某区域实测航空重力测量数据进行了向下延拓实验,并分析了分层方案的选择、"背景场"的建立与否和地面重力数据的选取对实验结果的影响以及采用点质量模型向下延拓的精度,给出了在地面重力基础数据缺乏与否的情况下建立点质量模型的具体建议。实验结果表明,点质量模型可以有效进行航空重力数据的向下延拓,实验区2'×2'分辨率的数据延拓精度可达±4.8×10-5m.s-2。     

顾及卫星钟差插值误差的GPS精密单点定位观测值随机模型

针对GPS精密单点定位中观测值随机模型中没有考虑卫星钟差插值误差,提出了一种顾及卫星钟差插值误差的观测值随机模型。实验结果表明,对于精密单点定位中使用的卫星钟差节点时间间隔较大的产品(如5 min),考虑钟差插值误差的观测值随机模型能够显著地削弱卫星钟差插值引起的误差,而对于使用卫星钟差节点时间间隔较小的产品(如30 s),效果就不明显,符合GPS卫星钟差插值误差的特性。     

一种无需考虑轨迹特征的交叉点确定方法

与以往利用对轨道进行二次多项式拟合或分段拟合求取交叉点的思路不同,提供了一种利用线段分段方式搜索交叉点,并最终采用短距离直线拟合确定交叉点的新思路.该方法可以不用顾及卫星下点轨迹的分布特征,使得交叉点的确定更为简便.在北冰洋区域的实验结果验证了该方法的正确性,所计算出的交叉点的不符值符合海冰的季节变化特点.     

非组合与组合PPP模型比较及定位性能分析

使用2011 10 10全球随纬度均匀分布的10个IGS测站的观测数据,分别采用非组合、组合PPP（precise point positioning）模型进行定位解算,详细对比分析了两种PPP模型的静态和动态定位精度和收敛速度,以及ZPD估计精度。实验结果表明,两种PPP模型均可实现水平方向mm~cm级,高程1~3 cm的静态定位精度;水平方向1~3 cm,高程方向4 cm左右的模拟动态定位精度,非组合L1和L2载波相位观测值残差只有传统模型中组合相位观测值残差的1/3~1/5,内符合精度更高。对于30 s采样率的观测数据,组合PPP静态定位平均收敛时间为23 min,动态为38 min;非组合PPP静态定位平均收敛时间为29 min,动态为71 min,后者的收敛时间均普遍长于前者。在ZPD估计方面,两种模型的估计精度相当,均可达6 mm左右。     

面向特征的网络空间点群要素自动综合方法

网络空间信息可视化对揭示网络空域规律、促进网络空间认知具有重要意义.将网络空间节点与拓扑关系直接可视化的视图中存在大量的点重合和线交叉,目前已有的网络节点布局算法、集束边技术、骨干网提取和网络路由拓扑多尺度表达等方法能够优化视图效果,但在网络的微观结构上,对保持网络空间点群要素的特征信息关注不够.通过分析并量化网络空间...     

顾及可信度的OpenStreetMap数据清理

OpenStreetMap(OSM)的数据由大众自发标报,因而存在大量虚假、低质量的数据,数据清理是OSM数据走向实用的重要前提。可信度被多位研究者提出作为OSM数据质量的评价手段,但目前OSM数据清理的研究工作中很少顾及众源地理信息的可信度,因此,本文提出了顾及可信度的OSM数据清理模型。该模型首先计算出顾及用户信誉的OSM数据的可信度,再对数据按照属性进行分类,根据不同属性的数据可信度分布情况设置该属性数据相应的阈值并进行清理,对低于阈值的数据进行人工检查,高于阈值的数据则筛选出用户信誉与可信度不相等以及新建的数据进行人工检查,最后采用OSM真实历史数据中的线对象进行实验,实验结果表明:该模型能够有效地清理出绝大部分的虚假以及低质量数据。