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基于ico_HEALPix网格的超高阶地球重力场建模方法
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作者 张展鹏 李新星 +2 位作者 刘长建 范昊鹏 裴宪勇 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1531-1539,共9页
本文针对传统地理网格数据剖分的重力场模型构建在高纬度区域出现数据冗余的问题,将分层等积等纬度像素化(HEALPix)网格结构引入地球重力场解算中,提出了利用二十面体HEALPix(ico_HEALPix)网格的超高阶地球重力场建模方法,实现了全球360... 本文针对传统地理网格数据剖分的重力场模型构建在高纬度区域出现数据冗余的问题,将分层等积等纬度像素化(HEALPix)网格结构引入地球重力场解算中,提出了利用二十面体HEALPix(ico_HEALPix)网格的超高阶地球重力场建模方法,实现了全球3600阶次球谐位系数的高效构建,同时针对ico_HEALPix网格在球谐分析过程中法矩阵不是严格块对角化结构的问题,设计了迭代算法,有效提高模型构建的精度。试验表明,ico_HEALPix网格数据在数据量小于地理网格500万的前提下,通过迭代方法构建的全球地球重力场模型精度可达到优于地理网格的效果,球谐位系数误差阶RMS提升1~2个数量级,还解决了地理网格南北极点畸变和数据冗余的问题,提高了网格的数据利用率。 展开更多
关键词 HeALPix网格 ico_HeALPix网格 超高阶地球重力场模型 迭代算法 最小二乘法 xgm2019e
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顾及剩余地形模型的山区残余高程异常确定方法
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作者 周隽 罗旭 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2022年第10期74-81,共8页
针对重力数据不足的山区GNSS高程转换问题,该文选择区域适用性最优的全球重力场模型,利用剩余地形模型(RTM)改善其高频部分,通过测试和比较三次多项式曲面、多面函数、支持向量机拟合残余高程异常,得出3种方法对训练集点密度要求,采用... 针对重力数据不足的山区GNSS高程转换问题,该文选择区域适用性最优的全球重力场模型,利用剩余地形模型(RTM)改善其高频部分,通过测试和比较三次多项式曲面、多面函数、支持向量机拟合残余高程异常,得出3种方法对训练集点密度要求,采用顾及点位密度、分布和地形高差的建模点选取方法,拟合确定残余高程异常后可以获得较高精度的高程转换模型。实验结果显示,RTM对全球重力场模型平均改进为5.4 mm,精度提高约11%,残余高程异常确定后最终模型转换精度为2 cm,外部检核精度为2.8 cm,相比全球重力场经剩余地形模型改正精度提高约32%。 展开更多
关键词 剩余地形模型 残余高程异常 GNSS高程转换 xgm2019e eRTM2160
原文传递
基于卫星测高的中国近海及邻域海面地形研究
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作者 曾满 暴景阳 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2023年第5期12-16,共5页
为得到中国近海及邻域精度较高的海面地形,同时尽可能减少滤波对海面地形精度的影响,提出了联合卫星测高潮汐分析与XGM2019e地球重力场模型确定海面地形的方法,首先通过T/P系列(包括Jason-1、Jason-2、Jason-3)卫星测高数据潮汐分析得... 为得到中国近海及邻域精度较高的海面地形,同时尽可能减少滤波对海面地形精度的影响,提出了联合卫星测高潮汐分析与XGM2019e地球重力场模型确定海面地形的方法,首先通过T/P系列(包括Jason-1、Jason-2、Jason-3)卫星测高数据潮汐分析得到沿迹点平均海面高,从中扣除根据XGM2019e重力场模型计算相应沿迹点上的大地水准面高得到沿迹点海面地形,最后通过Kriging插值和Gauss滤波得到研究区域内30′×30′海面地形模型。与DTU22同区域海面地形对比整体差异为±4.49 cm,与沿岸长期验潮站实测海面地形对比整体精度为±4.56 cm,高精度的海面地形为研究海流的变化提供了现实依据。 展开更多
关键词 卫星测高 潮汐分析 xgm2019e模型 海面地形 地转流
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Performance evaluation of high/ultra-high-degree global geopotential models over Vietnam using GNSS/leveling data 被引量:1
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作者 Hoa Thi Pham Sten Claessens +1 位作者 Michael Kuhn Joseph Awange 《Geodesy and Geodynamics》 EI CSCD 2023年第5期500-512,共13页
The availability of many high-degree Global Geopotential Models(GGMs), namely EGM2008, EIGEN-6C4,GECO, SGG-UGM-1, SGG-UGM-2, XGM2019e_2159, and GGMPlus, challenges users regarding which model is best for Vietnam. This... The availability of many high-degree Global Geopotential Models(GGMs), namely EGM2008, EIGEN-6C4,GECO, SGG-UGM-1, SGG-UGM-2, XGM2019e_2159, and GGMPlus, challenges users regarding which model is best for Vietnam. This study, therefore, evaluates their performance by comparing them with GNSS/leveling data over Vietnam. Results show that their absolute and relative performances are largely independent of topographic conditions and geographical location and can be ranked into three classes:(1)XGM2019e_2159 has the highest accuracy,(2) the models EIGEN-6C4, GECO, SGG-UGM-1, SGG-UGM-2, and GGMPlus, have a very similar level of medium accuracy, while(3) EGM2008 is found to be the least accurate. In an absolute sense, the differences between GNSS/leveling and EGM2008-based height anomalies have a standard deviation(STD) of 0.290 ± 0.010 m, whereas, for XGM2019e_2159, this is 0.156 ± 0.006 m.All other models have STDs of(0.18-0.19) ± 0.007 m. Regarding relative performance without fitting, all GGMs have comparable accuracies for baseline length of 5-20 km, while for baselines longer than 20 km,the STD of XGM2019e_2159 is 1.5 ppm-0.5 ppm(approximately 19%-40%) lower compared with EGM2008, and 0.5 ppm-0.25 ppm(approximately 7%-36%) lower compared with EIGEN6C4, GECO,SGG-UGM-1, SGG-UGM-2, and GGMPlus. In addition, the STDs decrease significantly from 20 to 12 ppm in the range of 5-10 km, slightly from 12 to 6 ppm for 10-35 km, very slightly from 6 to 2.5 ppm for35-200 km, and then remain almost unchanged for longer baselines. After fitting, the relative accuracies of all GGMs are at the same level with negligible STD/RMSE values. Furthermore, only EGM2008 experiences significant regional differences, while other GGMs show more homogeneous spatial variation of absolute accuracy over Vietnam. These findings can contribute to the development of local quasigeoid models in Vietnam and may be helpful with the improvement of GGMs in the future. 展开更多
关键词 GGM evaluation GNSS/Leveling eGM2008 eIGeN-6C4 GeCO SGG-UGM-1 SGG-UGM-2 xgm2019e_2159 GGMPlus
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