地面、航空和卫星多源重力数据融合处理技术研究

Abundant terrestrial, airborne, satellite gravimetry data in different time have been obtained because of many years effort of gravimetry institutions all over the world, and the problem that gravity field model(EGM) in high precision constructed by different types of data should be solved imminently in the gravity research domain. The optimal fusion technologies for processing terrestrial, airborne and satellite gravimetry data will be researched in this project, in which the key problem is to determine the optimal fusion principle. Because the different type gravity data are distributed in different elevation, the multi-boundary problem is present in order to solve the fusion problem of multi-layer observation data. Considering the temporal effect of gravity, an idea that gravity data in different time should be reduced to the same time is proposed in order to solve the problem that gravity observation data time are not uniform. Aiming at the problem that systematic errors are in gravity data, the co-calibration method is proposed in order to eliminate the systematic errors in observation data. By these research works, we hope that practical fusion algorithms of different kinds of gravity data should be constructed, the fusion software should be developed, and EGM in high precision and resolution should be constructed in order to fulfill the country's economic building requirements.

经几十年国际多个重力测量研究机构努力，获得了空、天、地立体分布、多个时期并存、不同类型、大量的重力测量数据，基于各类数据构制高精度地球重力场模型也就成为了重力学领域的迫切需要发展的问题。本项目研究地面、航空、卫星原始重力观测数据最优融合技术，重点研究在法方程级别的最优融合技术，解决"最优融合原则确定"问题。针对重力数据分布在不同空间高度的特点，提出重力多边界问题，试图解决空间多层观测数据融合问题；考虑到地球重力场时变效应，提出各期重力数据归化到同一时间历元的思路，意在解决重力观测数据时间不统一问题；针对各类数据存在系统差问题，提出多类数据互标定技术，以便有效消除各类观测数据的系统误差。本项目旨在建立实用的多源重力观测数据融合算法，解决多空间、多时期、多类型数据联合处理涉及的实际问题，研制融合处理软件，构建高精度、高分辨率地球重力场模型，满足于国民经济建设需求。

经几十年国际多个重力测量研究机构努力，获得了空、天、地立体分布、多个时期并存、不同类型、大量的重力测量数据，基于各类数据构制高精度地球重力场模型也就成为了重力学领域的迫切需要发展的问题。本项目研究地面、航空、卫星原始重力观测数据最优融合技术，重点研究了在法方程级别的最优融合技术，解决"最优融合原则确定"问题。针对重力数据分布在不同空间高度的特点，提出了重力多边界问题，解决了空间多层观测数据融合问题；考虑到地球重力场时变效应，提出各期重力数据归化到同一时间历元的思路，解决了重力观测数据时间不统一问题；针对各类数据存在系统差问题，提出多类数据互标定技术，有效消除各类观测数据的系统误差。本项目研究成果建立了实用的多源重力观测数据融合算法，提出多源数据法方程融合方法和空白区域填充法，解决了多空间、多时期、多类型数据联合处理涉及的实际问题，研制一个融合处理软件，构建了高精度、高分辨率地球重力场模型，在重大环境变化监测中有很好的应用潜力。