EGM2008和EIGEN-6C2模型的精度比较

简要介绍了EGM2008和EIGEN-6C2两种超高阶重力场模型,给出了高程异常模型计算的详细过程,并基于两种重力场模型建立内蒙古地区似大地水准面模型,用空点法和外符合法进行精度分析比较。结果表明,可以用空点法取代外符合法进行精度评定。在内蒙古地区,EIGEN-6C2模型比EGM2008模型的精度提高了3 cm。     

超高阶重力场模型EIGEN-6C2适应性分析

为了证明EIGEN-6C2是目前较优的超高阶重力场模型,该文将我国全部的共计13个沿海省市的陆地和岛礁上2 917个GNSS水准点的实测高程异常,分别与近几年国际上公布的比较优秀的EGM2008、EIGEN-6C、EIGEN-6C2、GO_CONS_GCF_2_DIR_R4和GOCO03S5个重力场模型的不同截断阶次模型高程异常之差进行外部精度检验,最后得出了到目前为止EIGEN-6C2重力场模型与我国沿海省市实测高程异常符合性最好的结论。     

EIGEN-6C重力场模型在中国地区的GPS/水准验证

介绍最新的加入GOCE数据解算的超高阶重力场模型EIGEN-6C,该模型最高阶次至1420。利用中国大陆地区GPS/水准数据对EIGEN-6C模型不同阶次进行外部检核,并在验证过程中引入EGM2008模型作为比较和参考。结果表明,两个模型精度在东部优于西部,EIGEN-6C与EGM2008模型在中国地区精度相当,甚至更优。     

局部重力异常向上延拓的实用算法

针对局部重力异常向上延拓计算复杂、耗时长的问题,该文基于泊松积分离散化的基本原理,提出一种快速的局部格网重力异常向上延拓的实用算法;并结合中国东北和青藏高原地区大地水准面的重力异常格网数据,采用该延拓方法分别计算了空中10、50、100km处的重力异常,将其与等高度的EIGEN-6C4模型结果对比分析。实验结果表明:在顾及边界效应影响的情况下,相对于EIGEN-6C4模型,中国东北和青藏高原地区重力异常向上延拓的最大均方根误差分别优于1.5和3.5mGal;在保证精度可用的前提下,计算效率可以有大幅度提高,证明了该方法解算局部重力异常向上延拓的适用性。     

EIGEN－6C2重力场模型与中国陆地和岛礁GNSS水准符合性的分析

将我国沿海13个省市的陆地和岛礁上的2917个GNSS水准点的实测高程异常,分别与EGM2008, EIGEN－6C,EIGEN－6C2,GO＿CONS＿GCF＿2＿DIR＿R4和GOCO03S这5个重力场模型的不同截断阶次模型高程异常,按照地形类别进行外部精度检验,最后得出了到目前为止EIGEN－6 C2重力场模型与我国实测高程异常符合性最好的结论。     

基于 EIGEN6C2模型的 Kaula 规则精化

高精度重力场模型精化Kaula规则其要点是将Kaula规则乘上一个与位系数阶数项相关的二阶有理函数,并基于EIGEN6C2重力场模型解算有理函数模型的系数。精化后的Kaula规则与EIGEN6C2模型和EGM2008模型的逼近误差都只是原来Kaula规则的0.26%。因此,精化后的Kaula规则更能正确表示各阶引力位的实际能量,对于重力场模型的解算提供更加合理的约束。     

一种应用K-近邻算法优选点云数据生成格网DEM插值的方法

提出了一种利用K-近邻算法优选格网数字高程模型插值方法,通过构建最优插值方法的地表样本数据库,提取地形点云数据的特征信息与地表样本数据库中的地表样本进行匹配,从而获得合适的插值方法。给出了方法实现的基本原理和流程,选用RIGEL VZ-1000扫描的点云数据进行实验,证明了方法的可行性。     

一种基于蚁群算法的山区GPS高程异常拟合方法

针对在山区地形条件复杂情况下构建GPS高程异常拟合模型精度难以满足需求的问题,将蚁群算法与多面函数法进行了融合。采用蚁群算法获取部分特征点,充分发挥特征点的表述作用,构建了更高精度的拟合模型。通过算例分析可知,融合方法求得研究区域内拟合点的内符合精度为2.5 mm,检核点的总体精度为4.4 mm,内外符合精度均高于常规拟合模型的精度。结果表明,基于蚁群算法的山区GPS高程异常拟合方法有效可行,同时证明了蚁群算法寻找最优特征点具有一定的优势,对于建模研究具有很好的参考价值。     

顾及各向异性的多参数协同优化IDW插值方法

反距离加权插值(inverse distance weighting,IDW)的精度受到空间邻近度、距离衰减系数及最邻近点数等多个参数共同的影响.然而,目前的IDW插值算法大多仅考虑单参数的调优,或对各参数独立调优,难以实现插值模型的整体优化.此外,传统的IDW插值算法没有顾及各向异性对空间邻近度的影响.本文提出一种顾...     

基于地球物理信息构建全球重力异常模型方法的探讨

物理大地测量的主要任务是研究地球形状及其外部重力场。而无论是通过求解司托克斯反问题来确定大地水准面及其重力位,还是通过莫洛琴斯基问题求解似大地水准面和实际地球重力位的过程中都需要用到一个重要的量：空间重力异常。在实际计算中往往需要格网化的重力异常,因此需要建立重力异常模型。本文主要在地球物理信息的基础上,重点论述了两种推求重力异常的方法,并探讨了利用全球重力场信息源诊断与融合技术推估重力异常模型的方法。     

几种重力异常内插方法的最佳参数选取

使用反距离加权平均法、多项式法、Shepard法以及克里金法分别对我国不同地形区域的重力异常数据进行插值,并得到每一种插值方法的最佳参数;当分辨率一定时,插值方法最优参数的选取是唯一的,与地形无关;当采用不同分辨率计算时,Shepard方法的拟合因子选取1、多项式的计算阶数选取2阶、克里金方法采用球状模型时得到的插值精度最佳,这几个参数的选取与已知数据的分辨率无关。     

重力异常的一种逼近方法

函数模型逼近和统计模型逼近在大地测量均有广泛的应用。前者对趋势和性和规律性变化参数的求解较为理想。后者对随机变化物逼近较为合适，本文首先简单介绍了各种函数模型逼近和统计模型逼近的特性，提出了一种在函数模型逼近的基础上，辅以统计逼近的综合逼近法，作为一个例子，文中利用移动曲面模型和多面函数模型分别与拟合推估结合进行了重力异常的综合逼近计算。理论与计算表明，新的综合逼近法优于单独的函数模型逼近和统计模型逼近。     

海洋重力异常数据的EGM2008模型插补方法

针对加权平均模型中反映信号区域性变化特征的权系数不易确定的问题,提出了利用EGM2008模型计算的重力异常数据表示重力场的趋势性变化以改进传统的加权平均法。基本步骤是利用实测海洋重力异常数据,借助EGM2008全球重力位模型,在移去-恢复技术框架下内插出残差重力异常数据,进而得到内插点的海洋空间重力异常。海区实测数据分析结果表明,本文所述方法计算的内插值,无论是分布情况还是与实测值差值的大小,都明显优于传统的加权平均法。     

月球重力异常及其计算方法

从物理意义角度出发,尝试给出了合理的月球重力异常的计算方法,并且分析了其影响因素。最后得到物理意义明确的月球全球布格重力异常,并对其进行了初步的地质解释。     

基于克里金法的深圳似大地水准面插值研究

地面点的正常高可以通过GPS技术结合高精度、高分辨率的似大地水准面模型获得,以代替劳动强度大效率低的传统水准(或高程)测量。影响精度的因素有两个:GPS点大地高的测量精度和该点内插高程异常的精度。本文主要针对深圳市1km格网似大地水准面数据,利用克里金法内插拟合高程异常值,用实例说明克里金法在深圳市似大地水准面的应用中可以满足大比例尺数字化测图的需要。     

基于正常轮廓更新的自适应异常检测方法

根据网络系统发生正常改变的基本特征,提出了确定网络系统正常改变的“三条件”计算方法,其计算结果可作为更新正常轮廓的依据。对正常轮廓的更新问题进行了深入探讨,提出了自适应异常检测的实现机制。并以网络流量分析为例,验证了在异常检测中应用这一方法的可行性。     

航空和地面重力测量数据的一体化处理方法

在三维经典扰动位协方差模型基础上,推导获得局部重力异常协方差模型、局部扰动重力协方差模型,以及扰动重力和重力异常的互协方差模型,这3个模型在忽略小项后是一致的,即航空扰动重力数据与地面重力异常数据的联合处理采用一个模型即可,大大简化了处理流程.以最小二乘配置理论及本文推导的协方差模型为基础,构建了航空扰动重力测线数据与地面重力异常数据一体化处理的具体方法,利用该方法可推估地面待求点的重力异常数据,且处理过程自动完成了航空扰动重力数据的向下延拓,同时也大大削弱了航空数据中存在的系统偏差影响.在某试验区开展了一体化处理试验,结果表明,采用一体化处理得到的重力异常数据比单独使用5'分辨率航空重力数据推估获得的数据精度提高2.4 mGal,比单独使用2.5'分辨率地面重力数据推估获得的数据精度提高1.2 mGal.     

基于RASM的紧支撑径向基函数自适应并行地形插值方法

快速、准确地对地形进行重建以生成数字高程模型是地理信息表达的重要研究内容,径向基函数（radial basis function,RBF）作为一种插值性能较优的空间插值方法,特别适合于重建复杂的地形模型,但随着已知地形采样点数量的增加,RBF插值模型求解速度变慢,同时插值矩阵过于庞大而导致插值模型求解困难甚至求解失败。针对这个问题,本文基于区域分解和施瓦兹并行原理进行地形插值,以紧支撑径向基函数（compact support RBF,CSRBF）构建基于所有地形采样数据的全局插值矩阵,并自适应求解子区域CSRBF插值节点紧支撑半径,基于限制性加性施瓦兹方法（restricted additive Schwarz method,RASM）采用多核并行架构对各局部子区域的插值矩阵进行求解。以某地区数字高程模型（DEM）数据进行插值实验,结果表明,本文方法能够对大规模地形数据进行准确重建,并且具有较高的求解效率。