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一种EGM2008模型的高程数据误差校正方法及系统 

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申请/专利权人:山东省水利勘测设计院有限公司

摘要:本申请涉及高程数据误差校正技术领域,具体涉及一种EGM2008模型的高程数据误差校正方法及系统,该方法包括:确定每个测量点的高程异常差异度;确定每个测量点的高程异常误差;确定每个测量点的局部等高分布值;采用神经网络模型并基于所有标准测量点的高程异常误差、局部等高分布值及高程异常,结合EGM2008模型对误差测量点的正常高进行修正。本申请对地形地貌特征进行分析并构建测量点的局部等高分布值,结合神经网络模型对误差测量点的高程异常进行校正。提高了EGM2008模型计算所得高程异常的准确度及正常高的精度。

主权项:1.一种EGM2008模型的高程数据误差校正方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:获取待测绘区域中所有测量点的大地高、正常高及高程异常;根据每个测量点的大地高、正常高及高程异常三者之间的差异,确定每个测量点的高程异常差异度;根据每个测量点的高程异常差异度与对应测量点邻域内所有测量点的高程异常差异度的差异,以及每个测量点及其邻域内所有测量点的高程异常差异度的混乱程度,确定每个测量点的高程差异混乱度;获取每个测量点关于高程差异混乱度的异常得分值,并结合每个测量点及其邻域内所有测量点的高程差异混乱度的离散程度,以及每个测量点的高程差异混乱度,确定每个测量点的高程异常误差;根据每个测量点的大地高与对应测量点的邻域内所有测量点的大地高的差异的平均分布情况,结合所述高程异常误差,确定每个测量点的局部等高分布值;将待测绘区域内所有测量点的高程异常差异度作为阈值分割算法的输入,高程异常差异度高于分割阈值的测量点作为误差测量点,高程异常差异度低于分割阈值的测量点作为标准测量点;基于所有标准测量点的高程异常误差、局部等高分布值及高程异常训练神经网络,利用训练后的神经网络并基于误差测量点的高程异常误差和局部等高分布值得到误差测量点的高程异常修正值,结合EGM2008模型及误差测量点的大地高对误差测量点的正常高进行修正。

全文数据:

权利要求:

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