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点质量模型与最小二乘配置在多源重力数据融合中的应用 被引量:4

APPLICATION OF POINT MASS MODEL AND LEAST SQUARE COLLOCATION IN MULTI-SOURCE GRAVITY DATA FUSION
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摘要 探讨基于最小二乘配置以及点质量进行多源重力数据融合的理论和方法,并对澳大利亚某区域的航空和地面重力测量数据进行融合实验。结果表明:多分辨率最小二乘配置的数据融合精度为±3.6×10-5ms-2,明显优于最小二乘总体配置的精度;包含空中数据的四层点质量模型的融合精度为±4.6×10-5ms-2,高于仅用地面点建立的三层点质量模型的精度;最小二乘配置存在的病态问题在点质量模型中可以得到有效解决。 For the multi-source gravity data, point mass assumption are studied and then tested the fusion methods such as Least Square Collocation (LSC) and within a certain region in Australia with both airborne and ground gravity measurement data. The results show that the accuracy of multi-resolution LSC proposed is±3.6×10^-5m/ s2 , while that of the least square total collocation is ±8.4×10 -m/s2. The accuracy of four layers point mass mod- el including airborne dada is ±4.6×10^-5m/s2, while that of the three layers point mass model with ground data only is ±5.6×10^-5m/s2. And the ill-posed problem in LSC vanishes in the point mass model.
出处 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2013年第1期145-149,共5页 Journal of Geodesy and Geodynamics
基金 国家自然科学基金(41274029) 解放军信息工程大学测绘学院硕士学位论文创新与创优基金(S20120)
关键词 点质量模型 最小二乘配置 多分辨率最小二乘配置 多源重力数据融合 病态性 point mass model Least Square Collocation (LSC) multi-resolution LSC multi-source gravity data fusion ill-condition
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