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通过分析海空重力测量系统误差的形成机理,我们发现海空重力仪格值标定误差是引起系统性测量偏差的主要因素之一.本文简要介绍了重力仪格值的标定方法,分析论证了格值标定的精度要求,提出了利用东西正反向重复测线检测校正海空重力仪格值的计算模型和补偿方法,分析讨论了该方法的校正精度及其适用条件,利用航空重力实际观测网数据对该方法的合理性和有效性进行了数值验证,证明该方法对消除海空重力测量系统性偏差具有显著作用.
相似文献相比于传统水深测量方法, 结合主动激光卫星ICESat-2数据与被动光学遥感影像的主被动融合水深反演方法具有低成本、覆盖面积广、不受地域限制、无需地面实测数据等优点.研究选取澳大利亚大堡礁中部的John Brewer Reef和南部的Fitzroy Reef为实验区, 开展主被动融合水深反演实验.针对ICESat-2光子点群信噪比低、光子点水深信息提取和改正难的问题, 本文提出基于光子点群高斯分布特征的海面光子点群提取方法和基于深度自适应DBSCAN的海底光子点群提取方法, 并顾及海面倾斜引起的入射角偏移, 改进了Parrish水体折射改正几何模型.实验表明, 基于光子点群高斯分布特征的海面光子点群提取方法和基于深度自适应DBSCAN的海底光子点群提取方法可以高效准确地提取出有效的海面、海底光子点群; 经过地球物理改正和基于改进模型的水体折射改正后, 水深变浅, 且改正项与改正前水深呈线性关系, 线性系数约为-0.2550.实验将提取并改正后的ICESat-2光子点水深与经大气校正、耀斑校正、空间域滤波等预处理后的Sentinel-2影像进行空间匹配构建水深反演样本集, 并利用单波段模型(SB)、比值模型(BR)、Lyzenga多项式模型(LP)、二次多项式模型(QP)、三次多项式模型(CP)、支持向量回归模型(SVR)、多层感知器模型(MLP)、随机森林回归模型(RF)等水深反演模型对实验区全域水深进行反演.通过对比分析多种水深反演模型在不同地理区域和ICESat-2水深样本分布条件下的表现, 研究为不同场景下的主被动融合水深反演策略提供了一定的科学依据.
相似文献利用安徽省81站逐日降水量资料、NCEP 500 hPa再分析资料、ECMWF(以下简称EC)降水和500 hPa高度预报,基于暴雨中心和天气类型的客观判定,分类统计2012—2018年23个强降水过程降水中心的预报偏差。结果表明在西路强冷空气和东路冷空气天气类型下,当EC预报降水中心位于115°—120°E 584 dagpm线以北时,降水中心预报往往偏北,依据两者的纬度差和降水中心预报偏差建立了基于天气分类的主雨带位置订正方法;同时依据23个强降水过程最大降水区域降水量预报的日平均偏差,建立了暴雨的强度订正方法。将偏差订正方法应用于2020年安徽省梅汛期预报,结果发现无论位置还是强度订正都能使暴雨预报