卫星重力信息融合及区域似大地水准面精化应用  

Application of satellite gravity information fusion to refine regional quasi-geoid

作　　者：宋雷[1,2] 陈晓华 胡伍生[1] 王德宝[2] 王牧龙 

机构地区：[1]东南大学交通学院,南京210096 [2]山东交通学院土木工程学院,济南250357 [3]江苏省吴江经济技术开发区,吴江215200

出　　处：《东南大学学报（自然科学版）》2013年第A02期316-319,共4页Journal of Southeast University：Natural Science Edition

基　　金：交通运输部应用基础研究资助项目(2013319817120);山东省中青年科学家奖励基金资助项目(BS2010SF019)

摘　　要：为改善地面重力数据缺乏区域似大地水准面的精度和分辨率,提出利用神经网络融合卫星重力信息应用于似大地水准面精化的方法,通过融合不同时期CHAMP卫星数据计算的重力场模型和GPS/水准数据中区域重力场信息,进行区域似大地水准面精化并进行精度统计,结果表明:融合卫星重力信息将区域似大地水准面模型的精度由0.470 2 m提高至0.203 8 m,验证了神经网络技术融合卫星重力信息并应用于区域似大地水准面精化是有效的.In order to improve the precision and resolution of quasi-geoid in the region of lacking ground gravity data, the method of satellite gravity information fusion using neural network to refine regional quasi-geoid is proposed. The regional quasi-geoid is refined by fusing the gravity informa-

关 键 词：卫星重力信息 似大地水准面 高程异常 神经网络 

分 类 号：P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]