测高数据处理中网络化问题的探讨

本文从卫星测高数据处理中网距的选取,数据点的图形结构,网格算子等三个方面加以讨论,提出了频域中数据网格化的方法,最后利用两个周期析Ｔｏｐｅｘ／Ｐｏｓｅｉｄｏｎ卫星测高数据进行计算分析,得出了一些卫星测高数据网格化的经验。     

近海多种卫星测高联合数据处理技术

海域海况复杂多变 ,潮汐不但受外海能量输入的控制 ,而且在复杂的海岸线、浅海海底和内陆河流运输的作用下变得异常复杂。卫星测高由于受复杂的海洋动力环境和陆地反射的影响 ,数据质量普遍较深海差。将多种卫星测高数据联合处理 ,可以大大提高近海海域平均海面高的精度与分辨率 ,增强测高卫星监测近海复杂动力现象与反演近海复杂动力机制的能力。本文讨论近海多种卫星联合数据处理的技术与方法 ,分别从提取海平面稳态和时变信息的角度较系统地研究了多种卫星测高联合数据处理方法 ,通过提取不同测高卫星海平面观测数据中与时间无关的系统偏差 ,建立多种卫星测高数据的海平面时变基准 ,从而将多种测高卫星海面监测数据融合到一个动力系统中。大大提高测高卫星海平面监测的时空分辨率 ,为联合多种卫星测高数据在大地测量与近海海洋动力学研究中的应用创造基本条件。     

利用Jason-1卫星确定全球平均海面高

介绍了卫星测高数据处理的基本方法,分析研究了卫星测高的主要误差,提出了Jason-1的数据编辑准则,并用其测高数据确定了全球平均海面高,与CLS01模型进行了比较分析.     

ICEsat激光测高交叉点精度初步分析

本文介绍了icesat卫星激光测高的相关信息、激光测高产品的误差来源及其纠正,并通过对icesat激光测高三期数据交叉点平差初步分析,得出通过交叉点平差可以降低卫星轨道误差对激光测高的影响.     

采用极值法计算贝加尔湖水位变化

以贝加尔湖为例,利用Jason-1测高卫星7年(2002—2008)、Jason-2测高卫星8年(2009—2016)的波形数据,采用极值法对波形进行重定,计算贝加尔湖水位异常时间序列。通过重定前后提取的湖面水位时间序列与4个实地测量站数据进行对比,发现波形重定前后的卫星测高水位变化数据与测量站数据差值的平均值能提高2 cm左右,波形重定后标准差相较波形重定前能提高40%左右,表明采用极值波形重定算法能显著提高卫星测高数据精度,可以作为一种计算波形改正数的方法。     

卫星测高在物理大地测量应用中的若干问题

总结了卫星测高在物理大地测量领域的应用，描述了卫星测高数据逼近地球重力场、确定海面地形、改善卫星轨道参数以及求解重力异常的数学模型和数学原理。     

基于波形分类的近海卫星测高数据自适应重跟踪方法

对卫星测高波形数据分类的聚类分析方法进行了改进,给出了一个用于确定最佳聚类数的有效性指标。以台湾海峡的Topex/Poseidon测高数据为例,对近海测高波形进行了分类研究,并分析了各类波形的最优重跟踪方法,在此基础上提出了近海测高波形重跟踪的自适应方法。对多个周期测高数据进行重跟踪实验,结果表明,自适应方法优于其他重跟踪方法,显著提高了近海测高数据的质量。     

南极冰盖DEM机载测高验证与分析——以西南极Thwaites冰川为例

利用冰桥计划(IceBridge)在西南极Thwaites冰川的机载激光测高数据,对ICESat卫星测高数据和目前国际常用的4种南极DEM,包括Bamber 1km DEM、ICESat DEM、RAMPv2DEM和JLB97DEM的精度进行了验证和分析。结果表明,ICESat卫星测高数据和ICESat DEM有着较高的高程可靠性,其与冰桥计划机载测高数据的平均高程差小于5m,标准差小于15m。Bamber 1km DEM高程可靠性相比ICESat卫星测高数据和ICESat DEM低一些。JLB97DEM、RAMPv2DEM与冰桥计划机载测高数据之间的标准差超过30m,尤其在坡度较大的区域,高程可靠性低。     

中国近海卫星测高数据处理与应用研究

本文围绕卫星测高原理、数据处理与应用,着 重对大地水准面、重力异常和海平面进行了探讨 和研究,研究范围涵盖了整个中国近海及其邻近 海域,包括部分西北太平洋海域.主要工作和成果 包括以下5个方面: 1.卫星测高原始观测数据的预处理.①原 始观测数据(Geosat/ERM/GM,ERS-1和 TOPEX/Poseidon)的误差分析与环境改正; ②多颗卫星测高数据处理与径向轨道误差的改 正--单,双星交叠平差;③卫星测高数据的共 线轨道(stacking)处理.     

海洋卫星测高及其反演全球海洋重力场和海底地形模型研究进展

海洋卫星测高在全球和区域大地水准面建模、全球海洋重力场反演、海底地形探测、海平面变化监测、构造板块运动研究等大地测量领域至关重要。本文概述了海洋微波测高卫星的简要发展历程,重点梳理了卫星测高在全球海洋重力场和全球海底地形建模方面取得的丰硕成果,对比分析了主流的海洋重力场和海底地形模型;介绍了合成孔径雷达高度计、Ka频段雷达高度计、合成孔径雷达干涉仪3种先进微波测高技术,并分析了其各自的优缺点,表明它们将在未来若干年呈并驱发展趋势;较为系统地阐述了海洋卫星测高的另一新型技术,即GNSS反射信号测量技术的研究动态,给出了GNSS-R(GNSS reflectometry)类(试验)卫星的发展脉络和发展前景。卫星测高的发展趋势之一是多颗测高卫星的组网观测,本文概括了曾经提出的和拟议中的若干组网测高计划,扼要介绍了由我国提出并正在实施的双星跟飞测高模式;最后指出了卫星测高发展的几个主要关注点,包括双星跟飞测高和SWOT(surface water ocean topography)任务的2维海面高(差)测量、卫星测高反演海底地形与高级地形激光高度计观测数据及遥感卫星图像的结合、星载GNSS-R厘米级海面高的载波相位测量、人工智能技术在卫星测高中的潜在应用等。     

多准则约束的ICESat/GLAS高程控制点筛选

激光测高卫星在获取全球高程控制点方面具有独特的优势,本文针对ICESat(Ice,Cloud and land Elevation Satellite)卫星上搭载的地球激光测高系统GLAS(Geo-science Laser Altimetry System),提出了一种多准则约束的高程控制点筛选算法。算法综合利用全球公开版的SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)DEM数据对GLAS进行粗差剔除,然后利用GLA14产品中的云量、姿态质量标记、饱和度参数、增益参数等多种与测距有关的属性参数进行粗粒度的筛选,保留受云层、大气、地表反射率等影响较小的激光足印点,最后结合GLA01的波形特征参数做进一步精细筛选,提取出高精度的激光点作为高程控制点。本文还采用天津、河北两个实验区的数据,利用高精度的DEM成果数据对筛选的结果进行了验证。实验结果表明,经多准则约束筛选后的激光足印点具有很高的高程精度,能够作为1∶50000甚至1∶10000立体测图时的高程控制点使用,研究结论可为国产高分辨率卫星在境外地区进行无地面控制点的立体测图提供参考。     

SVR在平均海面高格网化中研究

研究了利用SVR进行平均海面高格网化的方法,并结合平均海面高数据的特点,确定了格网化半径;利用Surfer11软件中几种数据插值方法,对平均海面高进行了格网化处理,并对结果进行交叉验证;将SVR格网化方法所得平均海面高与surfer11格网化所得平均海面高进行了对比,结果表明利用SVR进行平均海面高格网化是切实可行的。     

A method to improve the alignment performance for GPS-IMU System

Zero velocity and zero east component of rotation rate relative to local geographic frame have been traditionally applied as measurements for fine alignment of a GPS-IMU system. The performance of the fine alignment, however, will be affected by several types of inertial sensor errors, which could cause part of the Kalman filter states to be unobservable. To overcome this problem, a new method that utilizes the total outputs of the gyro triad and the accelerometer triad as part of the measurements has been proposed by the authors. The initial results have confirmed the effectiveness of the method. In this paper, the observability for both traditional and new alignment methods will be first reviewed. The results from computer simulations will then be presented to compare the traditional and the new alignment methods for the purpose of evaluating the performance of the proposed new method. Data acquired from real inertial sensors will also be applied to assess the traditional and new alignment methods by analyzing their innovation sequences from the Klaman filter. Based on a paper presented at the 18th International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation, Long Beach, California, September 2005.     

离散重力数据等值线生成算法

网格化是等值线图生成算法中的主要步骤,使用Shepard曲面拟合法、加权趋势面拟合法及普通克里金算法对重力异常数据网格化,从计算速度、网格化后数据连续性、网格化结果精度、网格化运算时间等方面对三种方法比较分析,普通克里金法拥有较好计算精度和图形连续性,但是计算时间最长,Shepard法计算精度不错、时间短,只是生成图形连续性差,趋势面法计算时间长、结果精度低,不是一种很适用的方法。     

基于Surfer的数据网格化与体积计算精度分析

本文从理论上对Surfer的主要数据网格化方法与体积计算原理进行研究,并采用检查点法、残差均方根与体积相对中误差等精度评定指标对网格数据与体积计算精度做定量分析,通过实验证实利用改进谢别像法与径向基函数法对稀疏源数据网格化精度较高。同时采用梯形规则、辛普森规则与辛普森3/8规则进行体积计算,当三种规则体积计算结果相近时数据网格化间距最优,此时体积计算精度较高。最后将这种体积计算方法用于土方计算,将结果与传统方法对比并参见国家标准,实验证明基于Surfer的体积计算方法用于工程中土方计算精度可靠性。     

基于松弛迭代的快速路网平衡网格化算法

网格化划分算法是一种道路数据预处理方法,但网格剖分均衡度和耗时之间存在矛盾。为了解决此矛盾,本文借鉴了平衡二叉树的思想,基于松弛迭代方法,动态自适应确定松弛因子,建立了一个数学模型,提出了一种将道路路网快速平衡网格化划分的算法。文章实现了算法并在实际数据中进行测试,验证了算法的可行性和模型的正确性,同时也验证了该方法的有效性。     

网格化城市管理卫星技术综合应用研究

总结了网格化城市管理新模式由数字城管向智慧城管发展、城市管理范围由建成区向城乡结合部延伸所需解决的问题及对卫星技术应用的迫切需求,结合国家在卫星遥感和卫星导航方面的技术进展,探讨了网格化城市管理卫星技术综合应用服务平台的总体架构设计和主要子系统划分,并对人员和车辆精细化管理、车载视频快速上报城市管理案件、高精度移动测量技术、基于高分辨率遥感影像的城乡结合部基础数据提取技术、基于定位实景融合技术的城管业务动态监管、实景影像动态数据更新技术等关键技术进行了具体阐述。本文的部分研究成果已经在宁波市智慧城管和杭州市实景影像系统建设中进行了示范应用,取得了良好效果。     

中巴地球资源卫星应用及其发展

介绍了中巴地球资源卫星应用系统中 7个分系统的基本概况和数据处理系统的基本特点 ,还对星上三种传感器和高密度磁记录器的特点以及产品的生产能力和类型等进行了简单的描述。重点探索了中巴地球资源卫星遥感数据在资源、环境、灾害监测、各种数据库的建立与更新、遥感定量化等方面的应用前景展望。     

“数字城市”网格化管理的部件采集和矢量化方法研究与应用

用网格化技术来管理城市,可以显著地提高管理效率,节省管理费用.部件采集和矢量化是城市网格化管理的基础工作,并为其提供基础数据.研究城市部件采集和矢量化方法,目的是为城市网格化管理提供一种高效、准确、全面的部件采集和矢量化方法,并在实际中得到应用,收到良好的效果.     

Effect of the processing methodology on satellite altimetry-based global mean sea level rise over the Jason-1 operating period

Determining how the global mean sea level (GMSL) evolves with time is of primary importance to understand one of the main consequences of global warming and its potential impact on populations living near coasts or in low-lying islands. Five groups are routinely providing satellite altimetry-based estimates of the GMSL over the altimetry era (since late 1992). Because each group developed its own approach to compute the GMSL time series, this leads to some differences in the GMSL interannual variability and linear trend. While over the whole high-precision altimetry time span (1993–2012), good agreement is noticed for the computed GMSL linear trend (of $3.1\pm 0.4$  mm/year), on shorter time spans (e.g., ${<}10~\hbox {years}$ ), trend differences are significantly larger than the 0.4 mm/year uncertainty. Here we investigate the sources of the trend differences, focusing on the averaging methods used to generate the GMSL. For that purpose, we consider outputs from two different groups: the Colorado University (CU) and Archiving, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic Data (AVISO) because associated processing of each group is largely representative of all other groups. For this investigation, we use the high-resolution MERCATOR ocean circulation model with data assimilation (version Glorys2-v1) and compute synthetic sea surface height (SSH) data by interpolating the model grids at the time and location of “true” along-track satellite altimetry measurements, focusing on the Jason-1 operating period (i.e., 2002–2009). These synthetic SSH data are then treated as “real” altimetry measurements, allowing us to test the different averaging methods used by the two processing groups for computing the GMSL: (1) averaging along-track altimetry data (as done by CU) or (2) gridding the along-track data into $2^{\circ }\times 2^{\circ }$ meshes and then geographical averaging of the gridded data (as done by AVISO). We also investigate the effect of considering or not SSH data at shallow depths $({<}120~\hbox {m})$ as well as the editing procedure. We find that the main difference comes from the averaging method with significant differences depending on latitude. In the tropics, the $2^{\circ }\times 2^{\circ }$ gridding method used by AVISO overestimates by 11 % the GMSL trend. At high latitudes (above $60^{\circ }\hbox {N}/\hbox {S}$ ), both methods underestimate the GMSL trend. Our calculation shows that the CU method (along-track averaging) and AVISO gridding process underestimate the trend in high latitudes of the northern hemisphere by 0.9 and 1.2 mm/year, respectively. While we were able to attribute the AVISO trend overestimation in the tropics to grid cells with too few data, the cause of underestimation at high latitudes remains unclear and needs further investigation.