一种海岛礁高程传递的优化方法

摘要

一种海岛礁高程传递的优化方法，属于大地测量学与测量工程技术领域的发明专利。水准测量是目前高程传递最直接有效精度最高并且使用最为广泛的方法，然后在一些特殊区域却影响了其使用范围，例如在海岛礁高程传递中，水准测量因在海面上无法稳定使用水准测量设备而使得利用水准仪直接测量高程的方法不可用。基于此，本发明提出了一种海岛礁高程传递的优化方法，该方法通过陆地、海岸带、海岛重力数据的高度集成，通过高程基准系统差改正的空间重力异常数据计算陆地与所传递海岛礁一致的高精度整体重力似大地水准面数值模型，最后利用计算区域内的已知高程点，通过测量已知高程的GPS大地高和待测海岛礁点的GPS大地高，完成海岛礁的高程传递。

权利要求

1.一种海岛礁高程传递的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)各类重力数据的基准统一；

2)各类重力数据的集成，具体步骤如下：

(A)本发明所指的各类重力数据，包括卫星测高数据、航空重力数据、船测重力数据、地面实测重力数据，将各类重力数据转化为空间重力异常，并统一到同一边界面；

(B)将各类重力数据移去地形改正项；

(C)计算卫星测高数据和航空重力数据的重力异常水平梯度矢量；

(D)以地面重力异常计算得到重力异常水平梯度矢量作为真值，航空重力异常水平梯度矢量作为观测量，建立函数模型，按经典平差方法计算航空重力异常水平梯度矢量改正数；

(E)利用重力异常水平梯度矢量改正数完成对航空重力异常数据的校正，并利用统计分析方法完成与地面重力异常的系统差计算，并进行系统差改正；

(F)利用上述(C)-(E)步骤中的方法，利用船测重力数据完成对卫星测高数据的校正；

(G)将重力异常集成数据恢复地形改正则分别得到陆地和海洋空间重力异常数据；

3)基于 方法的陆地重力异常高程基准系统差迭代改正，具体步骤如下：(a)按 方法测定国家高程基准与全球高程基准的系统差；

(b)陆地空间重力异常的系统差改正，得到新的陆地空间重力异常；

(c)利用新的陆地空间异常计算陆地重力似大地水准面；

(d)基于GPS水准数据与陆地重力似大地水准面，计算新系统差；

(e)计算得到的新系统差与a)中计算的系统差相减得系统差改正数；

(f)利用系统差改正数校正b)中计算得到的新的陆地空间重力异常数据，然后利用此数据继续计算重力似大地水准面，再次与GPS水准点比较，得到新的系统差改正数，依次循环，直到系统差改正数小于设计要求为止；

4)利用上述步骤中得到的最终陆地空间重力异常与海洋空间重力异常简单几何拼接处理，形成陆海一致的海岛礁空间重力异常数据；

5)对陆海一致的海岛礁空间重力异常数据进行格网化处理，形成陆海一致的空间重力异常格网数值模型；

6)利用空间重力异常格网数值模型利用现有Mol odensky公式直接计算重力似大地水准面；

7)以重力似大地水准面为高程基准面，通过陆地高程已知点和海岛高程未知点的GPS大地高观测，得到两点的高程差，计算得到未知点的高程，具体数学式为：未知点高程HB计算公式为：HB＝HA+[(hB-ζB)-(hA-ζA)]其中，B代表未知高程点，A代表已知高程点，hA、hB分别代表已知点和未知点的大地高，ζA、ζB分别代表已知点和未知点的高程异常，HA、HB分别代表已知点和未知点的高程。

2.根据权利要求1所述的海岛礁高程传递的方法，其可应用于单一陆地和/或单一海洋上。

说明书

一种海岛礁高程传递的优化方法

技术领域

[0001] 本发明是一种海岛礁高程传递的优化方法，属于“大地测量学与测量工程”学科中的“物理大地测量学”技术领域。

背景技术

[0002] 目前，使用最多精度最高，并且使用最为广泛的高程测量方法为水准测量，通常规定一、二等水准测量需要进行精密水准测量的同时需在相应的水准路线上测量重力数据，而三、四等以及等外水准测量则无需重力测量。我国的高程基准网就是基于水准测量建立起来的。事实上，由于水准测量固有的局限性使得在跨海高程传递中不能发挥作用。目前，在近距离跨海高程传递中(一般小于10km)使用三角高程传递也能达到较高的精度效果，而在更远的距离的跨海高程传递中由于大气折光等多种因素影响，使得结果精度无法保证。基于(似)大地水准面的高程传递原理是利用陆地和海洋重力异常数据，通过物理大地测量原理计算陆地与所传递海岛礁一致的高精度整体重力似大地水准面数值模型，然后利用计算区域内的已知高程点，通过测量已知高程的GPS大地高和待测海岛礁点的GPS大地高，完成海岛礁的高程传递。但目前该方法存在两个问题。第一，卫星测高数据可以认为是全球基准一致的数据，而重力异常数据由于使用了局部高程基准而使得其与全球数据存在系统偏差；第二，在海岸带区域，由于卫星测高数据精度较低，并且可用数据较少，因此需要利用所有一切可利用资源才能满足精度要求。

[0003] 本发明中，充分利用 方法(利用GPS水准数据和重力场模型确定高程基准垂直偏差的方法，具体参见 M.，et.al.Determination of geopotential differences between local vertical datums and realization of a world height system.Stud.Geophys.Geod 2001(45)：127-132)的优点计算位差，利用位差改正局部重力异常数据，从而使得陆海重力异常数据基准统一；在充分研究海岸带数据特点的基础上，提出了更为严密的海岸带重力场数据集成方法，该方法利用高精度数据控制低精度数据的思想，通过大地测量专业熟知的平差理论实现几种数据的高度集成应用，同时本方法可以避免高精度数据被低精度数据污染的可能性。本发明将在厘米级精度内实现海岛礁高程传递。

发明内容

[0004] 1.一种海岛礁高程传递的方法，其特征在于，包括以下步骤：

[0005] 1)各类重力数据的基准统一；

[0006] 2)各类重力数据的集成，具体步骤如下：

[0007] (A)本发明所指的各类重力数据，包括卫星测高数据、航空重力数据、船测重力数据、地面实测重力数据，将各类重力数据转化为空间重力异常，并统一到同一边界面；

[0008] (B)将各类重力数据移去地形改正项；

[0009] (C)计算卫星测高数据和航空重力数据的重力异常水平梯度矢量；

[0010] (D)以地面重力异常计算得到重力异常水平梯度矢量作为真值，航空重力异常水平梯度矢量作为观测量，建立函数模型，按经典平差方法计算航空重力异常水平梯度矢量改正数；

[0011] (E)利用重力异常水平梯度矢量改正数完成对航空重力异常数据的校正，并利用统计分析方法完成与地面重力异常的系统差计算，并进行系统差改正；

[0012] (F)利用上述(C)-(E)步骤中的方法，利用船测重力数据完成对卫星测高数据的校正；

[0013] (G)将重力异常集成数据恢复地形改正则分别得到陆地和海洋空间重力异常数据；

[0014] 3)基于 方法的陆地重力异常高程基准系统差迭代改正，具体步骤如下：

[0015] (a)按 方法测定国家高程基准与全球高程基准的系统差；

[0016] (b)陆地空间重力异常的系统差改正，得到新的陆地空间重力异常；

[0017] (c)利用新的陆地空间异常计算陆地重力似大地水准面；

[0018] (d)基于GPS水准数据与陆地重力似大地水准面，计算新系统差；

[0019] (e)计算得到的新系统差与a)中计算的系统差相减得系统差改正数；

[0020] (f)利用系统差改正数校正b)中计算得到的新的陆地空间重力异常数据，然后利用此数据继续计算重力似大地水准面，再次与GPS水准点比较，得到新的系统差改正数，依次循环，直到系统差改正数小于设计要求为止；

[0021] 4)利用上述步骤中得到的最终陆地空间重力异常与海洋空间重力异常简单几何拼接处理，形成陆海一致的海岛礁空间重力异常数据；

[0022] 5)对陆海一致的海岛礁空间重力异常数据进行格网化处理，形成陆海一致的空间重力异常格网数值模型；

[0023] 6)利用空间重力异常格网数值模型利用现有Molodensky公式直接计算重力似大地水准面；

[0024] 7)以重力似大地水准面为高程基准面，通过陆地高程已知点和海岛高程未知点的GPS大地高观测，得到两点的高程差，计算得到未知点的高程，具体数学式为：

[0025] 未知点高程HB计算公式为：HB＝HA+[(hB-ζB)-(hA-ζA)]其中，B代表未知高程点，A代表已知高程点，hA、hB分别代表已知点和未知点的大地高，ζA、ζB分别代表已知点和未知点的高程异常，HA、HB分别代表已知点和未知点的高程。

[0026] 2.根据权利要求1所述的海岛礁高程传递的方法，其可应用于单一陆地和/或单一海洋上。

附图说明

[0027] 图1海岸带重力数据集成计算流程

[0028] 图2基于 方法的重力异常高程基准系统差迭代改正方法计算流程具体实施方式

[0029] 基于似大地水准面的高程传递原理是以重力似大地水准面为高程基准面，以通过陆地高程已知点和海岛高程未知点的GPS大地高观测，得到两点的高程差，计算得到未知点的高程，从而实现高程传递。如果区域似大地水准面精度较高，则可以借助GPS技术测量得到的高精度大地高求解得到测点高精度高程值。因此基于似大地水准面的高程传递方法的关键在于确定高精度的似大地水准面。在陆地区域，重力数据一般具有较好的精度和分辨率并且基准一致而使数据集成问题变得简单。当完全处于空旷海域，由于卫星测高数据具有较高精度亦使问题单一化。而在海岸带区域，由于卫星测高数据精度较低，地面实测重力数据与船测重力数据相对较少，有些区域会有航空重力数据，使得海岸带数据集成处理变得非常复杂。本发明的两点创新在于：1、基于 方法的重力异高程基准系统差迭代改正算法(图1)，可以消除局部高程基准与全球高程基准之间的系统差；2、海岸带重力数据集成处理，将经典平差方法引入到重力数据的集成计算(图2)。具体实施方法和步骤为：

[0030] 一、各类重力数据的基准统一；

[0031] 本发明所指的各类重力数据的基准统一，是将全部参与大地水准面精化的陆海重力数据转换到基准一致的地心坐标系中，并采用的统一潮汐基准，我国一般采用无潮汐基准。

[0032] 二、各类重力数据的集成；

[0033] 1)本发明所指的各类重力数据，包括卫星测高数据、航空重力数据、船测重力数据、地面实测重力数据，将各类重力数据转化为空间重力异常，并统一到同一边界面，本发明所指的边界面为地球表面；另外本集成数据为离散点形式存在。

[0034] 2)将各类重力数据移去地形改正项；

[0035] 对地形改正项的计算既可采用平面地形改正公式，又可采用球面地形改正公式。然后直接在各类重力数据上减去地形改正项，这样做会使各类重力数据变得较为平滑。

[0036] 3)计算卫星测高数据和航空重力数据的重力异常水平梯度矢量；

[0037] 本步骤所指的卫星测高数据和航空重力数据已经移去了地形改正项，即是上两步骤基础上的结果。卫星测高数据和航空重力数据的重力异常水平梯度矢量算法为相邻两点数据的差分。

[0038] 4)以地面重力异常计算得到重力异常水平梯度矢量作为真值，航空重力异常水平梯度矢量作为观测量，建立函数模型，按经典平差方法计算航空重力异常水平梯度矢量改正数；

[0039] 地面重力异常数据一般精度要远高于航空重力数据，地面重力异常水平梯度矢量理当精度也高于航空重力梯度矢量数据，因此将其作为控制数据(真值)航空重力异常水平梯度矢量数据作为观测值，完全参照水准网平差方法建立函数模型和求解方式，以距离为定权，求得航空重力异常水平梯度矢量的改正数。平差方法及过程和原理完全与水准网平差一致。

[0040] 5)利用航空重力异常水平梯度矢量的改正数完成对航空重力异常数据的校正，并利用统计分析方法完成与地面重力异常的系统差计算，并进行系统差改正；

[0041] 利用上述计算得到改正数完成对航空重力异常水平梯度矢量的改正，并按改正后航空重力异常水平梯度矢量校正航空重力异常；利用统计方法计算地面重力异常与经校正的航空重力异常系统偏差，并进行系统偏差改正。

[0042] 6)用同样的经典平差方法利用船测重力数据完成对卫星测高数据的校正；

[0043] 按上述4)-5)步骤中相同方法完成对卫星测高数据的校正，即将船测重力数据的重力异常水平梯度矢量作为真值，对卫星测高数据进行相应处理。

[0044] 7)将重力异常集成数据恢复地形改正则分别得到陆地和海洋空间重力异常数据。

[0045] 在上述3)-7)步骤中，各类重力数据已经移去地形改正，因此这步骤就要恢复地形改正项，即在重力数据上加上地形改正项，则分别得到陆地和海洋空间重力异常。

[0046] 三、基于 方法的陆地重力异常高程基准系统差迭代改正；

[0047] 1)按 方法测定国家高程基准与全球高程基准的系统差；

[0048] 2)陆地空间重力异常的系统差改正，得到新的陆地空间重力异常；

[0049] 3)利用新的陆地空间异常计算陆地重力似大地水准面；

[0050] 4)基于GPS水准数据与陆地重力似大地水准面，计算新系统差；

[0051] 5)计算得到的新系统差与1)步骤计算的系统差相减得到系统差改正数；

[0052] 6)利用系统差改正数校正2)步骤中计算得到的新的陆地空间重力异常数据，然后利用此数据继续计算重力似大地水准面，再次与GPS水准点比较，得到新的系统差改正数，依次循环，直到系统差改正数小于设计要求为止，此时，可以得到最终改正过的陆地空间重力异常(离散点形式)。

[0053] 四、利用上述步骤中得到的最终陆地空间重力异常与海洋空间重力异常简单几何拼接处理，形成陆海一致的海岛礁空间重力异常数据；

[0054] 本发明所指的简单拼接是指将陆地空间重力异常与海洋空间重力异常，将这些以离散点形式存在的文件，经统一格式后(例如格式可以为：点号，经度，纬度，空间重力异常值。只要格式统一即可)，将两个格式统一的数据拷贝到一个文件，则完成简单拼接。

[0055] 五、按现有方法对陆海一致的海岛礁空间重力异常数据进行格网化处理，形成陆海一致的空间重力异常格网数值模型；

[0056] 六、利用空间重力异常格网数值模型利用现有Molodensky公式直接计算重力似大地水准面；

[0057] 七、以重力似大地水准面为高程基准面，通过陆地高程已知点和海岛高程未知点的GPS大地高观测，得到两点的高程差，计算得到未知点的高程。

[0058] 未知点高程HB计算公式为：HB＝HA+[(hB-ζB)-(hA-ζA)]

[0059] 其中，B代表未知高程点，A代表已知高程点，hA、hB分别代表已知点和未知点的大地高，ζA、ζB分别代表已知点和未知点的高程异常，HA、HB分别代表已知点和未知点的高程。