一种基于CORS站数据的高程参考框架动态校准方法及装置与流程

一种基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法及装置
技术领域
1.本发明涉及测量技术领域，特别涉及一种基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法及装置。


背景技术：

2.高程参考框架是高程基准的具体实现，目前我国的高程参考框架主要依靠各个等级的水准网进行维持并实现高程传递，另外一种重要的高程测定模式是全球导航卫星系统(gnss)结合高精度似大地水准面模型测定待求点的正常高。随着似大地水准面模型精度和分辨率的持续提升，gnss结合似大地水准面模型有望逐步取代基于水准网的高程传递模式。然而，现阶段由水准网构成的高程控制网在高程参考框架维持和工程应用服务中仍然不可或缺，由于地壳运动、城市建设、地下水开采和矿产资源开发等多方面因素的影响，我国许多地区出现了不同程度的地面沉降，造成区域高程控制网成果难以反映实际情况，严重制约了高程参考框架的现势性和应用服务能力，有必要对高程参考框架进行定期维持更新，以确保其现势性。
3.高程控制网复测工作量大、成本高、观测周期长，尤其是在地面沉降频发、显著的地区，区域高程参考框架维持难度较大。我国已初步建立国家和多个区域(省市级)卫星导航定位连续运行基准站网(cors)，且仍在持续建设、完善之中。利用cors站数据能以毫米级精度全天候、连续监测地表点位的三维位置变化。若能以cors站作为结点实现区域高程参考框架的动态维持，能够缩短水准联测距离、减少水准网复测周期，从而降低区域高程参考框架维持的工作量和成本，具有重要工程实用价值，值得深入研究。


技术实现要素：

4.本发明实施例的目的是提供一种基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法及装置，通过以cors站作为区域高程控制网的核心结点，利用cors站连续观测数据和地表质量负荷数据确定站点的正常高变化，对高程控制点的正常高进行动态修正，实现基于cors站数据的区域高程参考框架动态维持。
5.为解决上述技术问题，本发明实施例的第一方面提供了一种基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法，包括如下步骤：
6.获取预设区域内的若干个cors站的大地高变化数据和高程异常变化数据，得到所述cors站的正常高变化数据；
7.通过水准测量方式获取所述预设区域内的若干个高程控制点的第一正常高数据；
8.依据所述cors站的所述正常高变化数据对其预设距离内的所述高程控制点的所述第一正常高数据进行动态校准，得到校准后的第二正常高数据，进而得到所述预设区域内的所述若干个高程控制点的高程数据，以实现所述预设区域内高程参考框架的动态维持。
9.进一步地，所述获取预设区域内的若干个cors站的大地高变化数据，包括：
10.通过对所述cors站的连续观测数据进行时间序列分析，得到所述cors站的大地高变化。
11.进一步地，所述对所述cors站的连续观测数据进行时间序列分析，包括：
12.对所述cors站的大地高周解时间序列进行参数估计，得到拟合参数，其中所述拟合参数包括：常数项、线性项和周期项；
13.利用所述拟合参数重构大地高时间序列并进行迭代探测，得到原始大地高时间序列；
14.对所述原始大地高时间序列进行拟合估计，得到所述拟合参数，结合时间信息进行重构计算，得到过滤后的大地高时间序列，所述过滤后的大地高时间序列不含粗差且过滤了高频噪声。
15.进一步地，所述获取预设区域内的若干个cors站的高程异常变化数据，包括：
16.获取地表质量负荷变化数据，并将其转化为等效水高基准值；
17.通过负荷变化球谐系数模型对所述等效水高基准值进行球谐综合计算，得到所述cors站的参考等效水高；
18.对所述参考等效水高进行球谐综合计算得到负荷变化引起的所述cors站的高程异常变化数据。
19.进一步地，所述获取地表质量负荷变化数据并将其转化为等效水高基准值，包括：
20.获取陆地水储量数据、海平面数据和/或大气压数据，并将分别转换为相应的等效水高。
21.本发明实施例的第二方面提供了一种基于cors站数据的高程参考框架动态校准装置，包括：
22.第一获取模块，其用于获取预设区域内的若干个cors站的大地高变化数据和高程异常变化数据，得到所述cors站的正常高变化数据；
23.第二获取模块，其用于通过水准测量方式获取所述预设区域内的若干个高程控制点的第一正常高数据；
24.数据校准模块，其用于依据所述cors站的所述正常高变化数据对其预设距离内的所述高程控制点的所述第一正常高数据进行动态校准，得到校准后的第二正常高数据，进而得到所述预设区域内的所述若干个高程控制点的高程数据，以实现所述预设区域内高程参考框架的动态维持。
25.进一步地，所述第一获取模块包括：第一获取单元；
26.所述第一获取单元用于通过对所述cors站的连续观测数据进行时间序列分析，得到所述cors站的大地高变化。
27.进一步地，所述第一获取单元包括：
28.拟合子单元，其用于对所述cors站的大地高周解时间序列进行参数估计，得到拟合参数，其中所述拟合参数包括：常数项、线性项和周期项；
29.重构子单元，其用于利用所述拟合参数重构大地高时间序列并进行迭代探测，得到原始大地高时间序列；
30.过滤子单元，其用于对所述原始大地高时间序列进行拟合估计，得到所述拟合参数，结合时间信息进行重构计算，得到过滤后的大地高时间序列，所述过滤后的大地高时间
序列不含粗差且过滤了高频噪声。
31.进一步地，所述第一获取模块还包括：第二获取单元，所述第二获取单元包括：
32.数据获取子单元，其用于获取地表质量负荷变化数据，并将其转化为等效水高基准值；
33.第一计算子单元，其用于通过负荷变化球谐系数模型对所述等效水高基准值进行球谐综合计算，得到所述cors站的参考等效水高；
34.第二计算子单元，其用于对所述参考等效水高进行球谐综合计算得到负荷变化引起的所述cors站的高程异常变化数据。
35.进一步地，所述数据获取子单元获取陆地水储量数据、海平面数据和/或大气压数据，并将分别转换为相应的等效水高。
36.本发明实施例的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
37.通过以cors站作为区域高程控制网的核心结点，利用cors站连续观测数据和地表质量负荷数据确定站点的正常高变化，对高程控制点的正常高进行动态修正，实现基于cors站数据的区域高程参考框架动态维持。
附图说明
38.图1是本发明实施例提供的基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法流程图；
39.图2a是本发明实施例提供的cors站一的大地高时间序列分析与重构结果图；
40.图2b是本发明实施例提供的cors站二的大地高时间序列分析与重构结果图；
41.图2c是本发明实施例提供的cors站三的大地高时间序列分析与重构结果图；
42.图2d是本发明实施例提供的cors站四的大地高时间序列分析与重构结果图；
43.图2e是本发明实施例提供的cors站五的大地高时间序列分析与重构结果图；
44.图2f是本发明实施例提供的cors站六的大地高时间序列分析与重构结果图；
45.图3是本发明实施例提供的cors站一的高程异常变化时间序列示意图；
46.图4为本发明实施例提供的基于cors站数据的高程参考框架动态校准装置模块框图；
47.图5为本发明实施例提供的第一获取模块框图；
48.图6为本发明实施例提供的第一获取单元框图；
49.图7为本发明实施例提供的第二获取单元框图。
50.附图标记：
51.1、第一获取模块，11、第一获取单元，111、拟合子单元，112、重构子单元，113、过滤子单元，12、第二获取单元，121、数据获取子单元，122、第一计算子单元，123、第二计算子单元，2、第二获取模块，3、数据校准模块。
具体实施方式
52.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本
发明的概念。
53.图1是本发明实施例提供的基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法流程图。
54.请参照图1，本发明实施例的第一方面提供了一种基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法，包括如下步骤：
55.s100，获取预设区域内的若干个cors站的大地高变化数据和高程异常变化数据，得到cors站的正常高变化数据。
56.s200，通过水准测量方式获取预设区域内的若干个高程控制点的第一正常高数据。
57.s300，依据cors站的正常高变化数据对其预设距离内的高程控制点的第一正常高数据进行动态校准，得到校准后的第二正常高数据，进而得到预设区域内的若干个高程控制点的高程数据，以实现预设区域内高程参考框架的动态维持。
58.利用cors站数据对高程参考框架进行动态维持的基本原理是将cors站作为高程控制网的核心结点，利用cors站连续观测数据解算得到站点的大地高变化，综合利用陆地水文、海平面高和大气压等地表质量负荷数据推算得到站点的非潮汐似大地水准面(高程异常)变化，两者结合得到站点的正常高变化，对利用水准测量手段测定的某个历元时刻的站点正常高进行动态修正，得到待求历元时刻的站点正常高。
59.根据两个历元时刻t1、t2的cors站大地高变化和高程异常变化，即可计算相应的cors站正常高变化
60.δh(t1,t2)＝δh(t1,t2)-δζ(t1,t2) ，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
61.式中：δh为站点在时刻t2相对于时刻t1的正常高变化，δh、δζ分别相应的大地高变化和高程异常变化。
62.对cors站大地高进行时间序列分析可以得到站点的大地高变化。
63.根据地表质量负荷形变理论，利用地表质量负荷数据(陆地水储量、海平面高和大气压)能够推算站点的高程异常变化。
64.设时刻t1的cors站正常高是利用水准测量测定、经水准网平差计算得到的正常高，则时刻t2经动态修正后的cors站正常高为
65.h(t2)＝h(t1)+δh(t1,t2)，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
66.若经动态修正后，cors站正常高的精度足够高，那么在该站点的一定距离范围内，以该站作为高程起算点，进行水准联测能够得到待求点位的正常高。对于一个由若干个站点组成的cors站网覆盖的区域，依靠每个cors站经动态修正后的正常高，能够实现区域内高程参考框架的动态维持。这对地面沉降显著区域具有重要应用价值，欲测定区域内高程控制点的最新高程，从邻近的cors站联测即可得到，而不需要跨越数百公里从沉降区域以外的稳定高程控制点起测，将显著降低地面沉降区域的高程参考框架维持成本和耗费时间。
67.上述基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法通过以cors站作为区域高程控制网的核心结点，利用cors站连续观测数据和地表质量负荷数据确定站点的正常高变化，对高程控制点的正常高进行动态修正，实现基于cors站数据的区域高程参考框架动态维持。
68.进一步地，步骤s100中，获取预设区域内的若干个cors站的大地高变化数据，包括：
69.s110，通过对cors站的连续观测数据进行时间序列分析，得到cors站的大地高变化。
70.进一步地，步骤s110中，对cors站的连续观测数据进行时间序列分析，包括：
71.s111，对cors站的大地高周解时间序列进行参数估计，采用最小二乘法按照下列公式4得到拟合参数，其中拟合参数包括：常数项、线性项和周期项。
72.s112，利用拟合参数重构大地高时间序列，作为粗差探测的参考值，按3倍残差标准差，探测并剔除原始时间序列中的粗差，迭代探测直至得到干净的原始大地高时间序列。
73.s113，按照公式4对干净的原始大地高时间序列进行拟合估计，得到常数项、线性项和周期项等拟合参数，结合时间信息进行重构计算，得到过滤后的大地高时间序列，过滤后的大地高时间序列不含粗差且过滤了高频噪声。
74.根据cors站大地高时间序列的拟合参数，即可内插或外推给定两个时刻的大地高变化
75.δh(t1,t2)＝h(t2)-h(t1)，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
76.式中：t1、t2为给定的两个时刻，h(t1)、h(t2)分别为在这两个时刻由拟合参数重构计算得到的大地高。
77.具体的，cors站大地高周解时间序列可采用如下函数模型来描述：
[0078][0079]
式中，ti为坐标序列周解的历元时刻；h(ti)为大地高；a为常数项，b为线性速度项；am和是频率为fm的周期信号的振幅和相位；oj是因各种原因造成的第j个阶跃式大地高突变，τj为发生大地高突变的历元时刻，h为heaviside阶梯函数，发生突变前h值为0，发生突变后h值为1；vi表示残余误差。
[0080]
对cors站大地高进行时间序列分析的目的是为了获取表征大地高变化的常数项、线性项和周期项等拟合参数，根据这些参数能够重构计算得到不含粗差、削除了绝大部分高频噪声的大地高时间序列。
[0081]
进一步地，步骤s100中，获取预设区域内的若干个cors站的高程异常变化数据，包括：
[0082]
s121，获取地表质量负荷变化数据，并将其转化为等效水高基准值。
[0083]
s122，通过负荷变化球谐系数模型对等效水高基准值进行球谐综合计算，得到cors站的参考等效水高。
[0084]
s123，对参考等效水高进行球谐综合计算得到负荷变化引起的cors站的高程异常变化数据。
[0085]
进一步地，步骤s121中，获取地表质量负荷变化数据并将其转化为等效水高基准值，具体包括：
[0086]
获取陆地水储量数据、海平面数据和/或大气压数据，并将分别转换为相应的等效水高。
[0087]
大地水准面并不是一成不变的，地球表面和内部质量迁移都会引起不同程度和不同范围大地水准面的变化，主要来源于陆地水储量、冰川和海平面变化、冰期均衡调整
(gia)、构造性隆升和沉降以及地震等地球动力过程。对于我国大部分地区，大地水准面变化的贡献分量主要包括陆地水储量变化(含地下水变化)、海平面变化和大气压变化。借鉴静态大地水准面确定中的移去—计算—恢复法，地表上一点的大地水准面变化可划分为远区贡献和近区贡献。利用全球均匀分布的质量元变化，进行球谐展开得到负荷球谐系数，结合负荷勒夫数进行球谐综合计算，可以得到全球范围质量元变化对地表待求点大地水准面变化的贡献，即大地水准面变化的参考值，这就是该点的远区贡献。由地表待求点一定范围内的地表质量元变化，结合全球质量元变化球谐展开模型，采用移去—计算—恢复法和质量负荷格林函数积分，求得待求点处频谱信息更为精细的大地水准面变化。由于大地水准面变化量级一般为毫米级，似大地水准面变化等同于大地水准面变化，可以忽略两者之间的差距，因此下文中均对似大地水准面(高程异常)变化进行讨论。
[0088]
地球表层的陆地水储量、海平面和大气压变化，都是非潮汐的，这些非潮汐地表质量负荷变化可用地面等效水高变化统一表示。地面点(r,θ,λ)处等效水高变化δhw可表示为规格化负荷球谐级数：
[0089][0090]
式中：(r,θ,λ)为该点的地心距离、余纬度和经度，为n阶m次规格化负荷球谐系数，为完全规格化缔合勒让德函数。利用全球均匀分布的陆地水储量、海平面高和大气压等地表质量负荷变化数据，按照式(6)进行球谐分析，一般展开至180～360阶次，即可得到各类数据对应的负荷球谐系数
[0091]
由地表质量负荷形变理论可知，由地表质量负荷变化引起的地表及其外部点位的高程异常变化δζ为：
[0092][0093]
式中：g为万有引力常数，m为地球总质量，ρw为水的密度，ρe为地壳平均密度，a为地球长半轴半径，γ为正常重力，kn为n阶位负荷勒夫数。利用负荷球谐系数按照式(6)进行球谐综合计算，即可得到地表待求点的高程异常变化参考值。
[0094]
单位质量在地表某点引起的引力位，即引力位直接影响为：
[0095][0096]
式中，g为重力值，为完全规格化缔合勒让德函数，ψ为计算点(r,θ,λ)与地面流动点(r
′
,θ
′
,λ
′
)间的球面角距。
[0097]
单位质量对固体地球产生负荷，地球因负荷产生形变，引起的引力位变化，即引力位间接影响为(farrell,1972)：
[0098][0099]
则单位质量引起的引力位总变化为直接影响和间接影响之和，结合bruns公式，得到单位质量引起的似大地水准面变化，即似大地水准面对应的格林函数为：
[0100][0101]
已知地表质量负荷引起的等效水高变化δhw，则似大地水准面变化δζ为等效水高变化与格林函数的空间卷积：
[0102]
δζ＝ρw∫sδhwu(ψ)ds，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0103]
式中：ds为流动积分面元，积分半径一般取200～300千米。
[0104]
图2a是本发明实施例提供的cors站一的大地高时间序列分析与重构结果图。
[0105]
图2b是本发明实施例提供的cors站二的大地高时间序列分析与重构结果图。
[0106]
图2c是本发明实施例提供的cors站三的大地高时间序列分析与重构结果图。
[0107]
图2d是本发明实施例提供的cors站四的大地高时间序列分析与重构结果图。
[0108]
图2e是本发明实施例提供的cors站五的大地高时间序列分析与重构结果图。
[0109]
图2f是本发明实施例提供的cors站六的大地高时间序列分析与重构结果图。
[0110]
图3是本发明实施例提供的cors站一的高程异常变化时间序列示意图。
[0111]
下面，请参照图2a、图2b、图2c、图2d、图2f和图3，以山东省西北部为具体研究区域，验证利用cors站数据维持高程参考框架的可行性和精度，检验基于cors站数据的高程参考框架动态维持方法是否达到国家等级水准测量的要求。该区域存在不同程度的地面沉降。在16个cors站，采用两期水准网数据得到平差后的cors站正常高，对由cors站数据结合陆地水文、海平面高和大气压数据确定的正常高变化进行外部检核。
[0112]
选取研究区域内16个cors站2015年6月至2019年7月期间的数据。综合考虑站点分布和观测数据质量等因素，选取我国及周边的9个igs站作为cors网的基线解算基准，分别是artu、bjfs、pol2、daej、coco、iisc、yssk、tixi和chan。基线解算采用gamit 10.70版软件，以9个igs站在itrf2008参考框架瞬时历元下的坐标作为起算坐标，将16个cors站与igs站联网解算，得到单日松弛解。网平差采用globk 5.12版软件，采用拟稳基准方法进行整网平差，得到16个cors站在itrf2008框架下的三维坐标周解，平均内符合精度在东方向为0.3mm、北方向为0.4mm、高程方向为1.2mm。
[0113]
对这16个cors站在2015年6月至2019年7月期间的大地高周解进行时间序列分析：
[0114]
1、以cors站的大地高为观测值，按照式(3)组成观测方程，采用最小二乘方法求解得到常数项、线性项和周期项参数。
[0115]
2、利用拟合参数结合时间信息重构大地高时间序列，将其作为粗差探测的参考值，按3倍残差标准差，探测并剔除原始时间序列中的粗差，迭代探测直至得到干净的大地高时间序列。
[0116]
3依据公式(3)对干净的大地高时间序列重新进行拟合估计，得到拟合系数，结合时间信息重构计算得到大地高时间序列。
[0117]
图2a-f中，给出了其中6个cors站的大地高时间序列分析与重构结果，图中将大地高变化分为线性速度项和非线性变化周期项，散点为不含粗差、扣除了线性项的非线性变化时间序列，曲线为利用周期项参数重构计算的非线性变化时间序列。可以看出，6个cors站均呈下降趋势，最大沉降速率为-35.71mm/a。对于数据质量较好的jini、linq和juch站，重构大地高变化时间序列能很好地反映cors站大地高的周期性运动；对于数据质量稍差、存在数据中断和跳跃的whch、sdsg和dezh站，重构得到的大地高变化时间序列也能较好地
剔除粗差、平滑高频噪声，并内插填补数据中断。
[0118]
地表质量负荷数据的时间段为2015年1月至2019年8月，陆地水文数据采用全球陆地数据同化系统(global land data assimilation system，gldas)，选取降雨量、土壤水分蒸发和蒸腾、地表径流以及地下水径流等参数，计算得到全球陆地水储量变化(含地下水变化)，数据的空间分辨率为0.25
°×
0.25
°
，时间间隔1个月。
[0119]
海平面高数据采用法国国家空间研究中心(cnes)卫星海洋数据中心(aviso:archiving,validation and interpretation of satellites oceanographic data)的全球海面异常格网数据(msla)，由利用全球多种卫星测高数据获取的海面高扣除平均海面高后得到，空间分辨率为0.25
°×
0.25
°
，时间间隔1个月。
[0120]
大气压数据采用欧洲中期天气预报中心(european centre for medium-range weather forecasts，ecmwf)全球大气压模型，空间分辨率为0.125
°×
0.125
°
，时间间隔1个月；还包括从中国气象数据网下载的中国地面气候资料月值数据集中的大气压数据，包含山东省及周边地区的61个气象站数据，时间间隔1个月。
[0121]
分别将陆地水储量、海平面和大气压数据转换为相应的等效水高，以2015年1月至3月的平均值作为基准数据，求取每个月相对于该基准值的地表质量负荷变化。利用式(5)对每个月的全球负荷变化格网进行球谐分析展开得到360阶次负荷变化球谐系数模型，根据式(5)进行球谐综合计算得到数据点的参考等效水高，并按照式(6)进行球谐综合计算得到负荷变化引起的cors站参考高程异常变化。采用移去—计算—恢复法，从负荷变化数据中移去参考等效水高，得到残余负荷变化，按负荷格林函数积分公式(式9和式10)计算cors站点的残余高程异常变化(积分半径选取3
°
)，再恢复cors站参考高程异常变化，即可分别得到陆地水储量、海平面和大气压负荷变化对应的高程异常变化。
[0122]
将三种负荷变化引起的高程异常变化求和，即可得到总负荷引起的高程异常变化，最终推算得到16个cors站的高程异常变化时间序列。表1为cors站的高程异常变化统计。可以看出，各个cors站高程异常变化的站点间差异小于1mm，由于似大地水准面变化主要为长波变化，对于东西跨度约500千米、南北跨度约300千米的研究区域而言，各个cors站的高程异常变化非常接近是很正常的。换言之，该区域16个cors站的高程异常变化，可以用其中任意1个cors站的高程异常变化来代表。图3给出了jini站的高程异常变化时间序列。
[0123]
表1cors站的高程异常变化统计(单位：mm)
[0124][0125][0126]
研究区域布设有二等水准网，分别在2015年和2019年完成了二等水准观测，水准路线长度分别为4441千米和3432千米，水准网的结点包含以上16个cors站。采用相同的策略对两期水准网观测数据进行处理，包括水准标尺长度改正、水准面不平行改正、重力异常改正、固体潮改正和海潮负荷改正，以国家一等水准点(ⅰ石济82-1基)作为起算点按照间接
平差法进行平差计算，最后分别得到两期水准网中16个cors站的平差后正常高。
[0127]
根据两期水准测量中cors站的水准观测时刻，利用cors站大地高时间序列分析得到的线性速度项和非线性变化周期项参数，结合利用陆地水储量、海平面和大气压变化等数据推算的cors站高程异常变化时间序列，按照式(1)计算得到两期观测时刻对应的cors站正常高变化。将利用cors站数据确定的正常高变化与水准测量的正常高变化进行比较，两者为不同观测数据得到的结果，相互独立，可以检核cors站正常高变化的精度。
[0128]
表3为16个cors站点的高程变化比较结果，两种相互独立观测手段得到的正常高变化绝对差值的最大值为29.5mm，平均值为8.8mm。若不对大地高变化进行高程异常变化改正，大地高变化与水准正常高变化的最大绝对差值为31.3mm，平均绝对差值为10.6mm，高程异常变化改正后平均精度提升1.8mm，提升幅度达17％。逐站对比表明，sdsg、wuch、linq、huta、zqrs和zhcu这6个站的精度提升均在2mm以上，其中wuch站精度提升3.7mm。以上比较结果证明了采用移去—计算—恢复法和质量负荷格林函数积分方法推算地表质量负荷变化引起高程异常变化的正确性和精度。
[0129]
分析表3，16个cors站中的11个站的正常高变化差值小于10mm，4个站的正常高变化差值介于10mm和20mm之间，只有domi站的正常高变化差值超过20mm。与2015年、2019年平差后的水准正常高中误差比较，13个cors站的正常高变化差值均小于水准正常高中误差，只有yuch、domi和zhcu这3个cors站的正常高变化差值略微超过水准正常高中误差。
[0130]
根据《国家一、二等水准测量规范》，二等水准测量的全中误差限差为2mm/km，附和路线闭合差和环闭合差限差为(l为水准路线长度)，据此计算得到cors站与水准测量的正常高变化最大绝对差值和平均绝对差值对应的水准测量路线长度见表2。16个cors站的正常高变化平均精度达到8.8mm表明：基于cors站数据的正常高动态维持能够代替路线长度大于4.4千米的二等水准测量，也能代替距离大于4.8千米的二等水准测量附和或闭合环路线。
[0131]
表2cors站正常高变化差值对应的二等水准测量路线长度
[0132][0133]
表3还列出了cors数据时间段和两期水准观测时刻(精确到天)，在16个cors站中，12个cors站的有效数据时间段不足以覆盖两期水准观测时刻，cors站大地高时间序列需要外推计算才能得到两期水准观测时刻的正常高变化，一般外推时间1～2个月，heko站外推时间达到6个月，huta站外推时间达到1年。考虑到水准测量误差、cors数据时间段与水准观测时刻不完全匹配以及时间外推等因素，利用cors站数据确定的正常高变化结果(表2和表3)具备较高的精度。在cors站点具有长期连续观测数据、数据质量良好的情况下，可以利用cors站数据确定的正常高变化对该站点的上一期水准测量正常高进行动态修正，实现基于cors站数据的区域高程参考框架动态维持。
[0134]
表3基于cors站数据和水准测量的高程变化比较
[0135]
[0136][0137]
由上述方法对山东省西北部沉降区的16个cors站、2015年和2019年两期水准网数据，对cors站正常高变化进行外部检核，结果表明：
[0138]
1、在16个cors站，基于cors站数据的正常高变化与水准正常高变化的平均绝对差值为8.8mm，这一平均精度意味着利用cors站数据进行正常高动态修正能够代替距离大于4.4千米的二等水准测量路线、或代替距离大于4.8千米的二等水准测量附和或闭合环路线。
[0139]
2、采用移去—计算—恢复法和质量负荷格林函数积分方法推算地表质量负荷变化引起的cors站高程异常变化，对cors站大地高变化进行高程异常变化改正后，正常高变化平均精度提升17％，证实了高程异常变化推算的正确性和施加这一改正的必要性。
[0140]
3、优选具有长期连续观测、数据质量良好的cors站作为高程控制网的核心结点，利用cors站数据确定的正常高变化对站点正常高进行动态修正，能够实现基于cors站数据的区域高程参考框架动态维持。
[0141]
图4为本发明实施例提供的基于cors站数据的高程参考框架动态校准装置模块框图。
[0142]
相应地，请参照图4，本发明实施例的第二方面提供了一种基于cors站数据的高程参考框架动态校准装置，包括：第一获取模块1、第二获取模块2和数据校准模块3。其中，第一获取模块1用于获取预设区域内的若干个cors站的大地高变化数据和高程异常变化数据，得到cors站的正常高变化数据；第二获取模块2用于通过水准测量方式获取预设区域内的若干个高程控制点的第一正常高数据；数据校准模块3用于依据cors站的正常高变化数据对其预设距离内的高程控制点的第一正常高数据进行动态校准，得到校准后的第二正常高数据，进而得到预设区域内的若干个高程控制点的高程数据，以实现预设区域内高程参考框架的动态维持。
[0143]
图5为本发明实施例提供的第一获取模块框图。
[0144]
进一步地，请参照图5，第一获取模块1包括：第一获取单元11。第一获取单元1用于通过对cors站的连续观测数据进行时间序列分析，得到cors站的大地高变化。
[0145]
图6为本发明实施例提供的第一获取单元框图。
[0146]
进一步地，请参照图6，第一获取单元11包括：拟合子单元111、重构子单元112和过
滤子单元113。其中，拟合子单元111用于对cors站的大地高周解时间序列进行参数估计，得到拟合参数，其中拟合参数包括：常数项、线性项和周期项；重构子单元112用于利用拟合参数重构大地高时间序列并进行迭代探测，得到原始大地高时间序列；过滤子单元113用于对原始大地高时间序列进行拟合估计，得到拟合参数，结合时间信息进行重构计算，得到过滤后的大地高时间序列，过滤后的大地高时间序列不含粗差且过滤了高频噪声。
[0147]
图7为本发明实施例提供的第二获取单元框图。
[0148]
进一步地，请参照图7，第一获取模块1还包括：第二获取单元12，第二获取单元12包括：数据获取子单元121、第一计算子单元122和第二计算子单元123。数据获取子单元121用于获取地表质量负荷变化数据，并将其转化为等效水高基准值；第一计算子单元122用于通过负荷变化球谐系数模型对等效水高基准值进行球谐综合计算，得到cors站的参考等效水高；第二计算子单元123用于对参考等效水高进行球谐综合计算得到负荷变化引起的cors站的高程异常变化数据。
[0149]
进一步地，数据获取子单元121获取陆地水储量数据、海平面数据和/或大气压数据，并将分别转换为相应的等效水高。
[0150]
相应地，本发明实施例的第三方面还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法。
[0151]
此外，本发明实施例的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法。
[0152]
本发明实施例旨在保护一种基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法及装置，其中方法包括：获取预设区域内的若干个cors站的大地高变化数据和高程异常变化数据，得到cors站的正常高变化数据；通过水准测量方式获取预设区域内的若干个高程控制点的第一正常高数据；依据cors站的正常高变化数据对其预设距离内的高程控制点的第一正常高数据进行动态校准，得到校准后的第二正常高数据，进而得到预设区域内的若干个高程控制点的高程数据，以实现预设区域内高程参考框架的动态维持。上述技术方案具备如下效果：
[0153]
通过以cors站作为区域高程控制网的核心结点，利用cors站连续观测数据和地表质量负荷数据确定站点的正常高变化，对高程控制点的正常高进行动态修正，实现基于cors站数据的区域高程参考框架动态维持。
[0154]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0155]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序
指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0156]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0157]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0158]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法，其特征在于，包括如下步骤：获取预设区域内的若干个cors站的大地高变化数据和高程异常变化数据，得到所述cors站的正常高变化数据；通过水准测量方式获取所述预设区域内的若干个高程控制点的第一正常高数据；依据所述cors站的所述正常高变化数据对其预设距离内的所述高程控制点的所述第一正常高数据进行动态校准，得到校准后的第二正常高数据，进而得到所述预设区域内的所述若干个高程控制点的高程数据，以实现所述预设区域内高程参考框架的动态维持。2.依据权利要求1所述的基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法，其特征在于，所述获取预设区域内的若干个cors站的大地高变化数据，包括：通过对所述cors站的连续观测数据进行时间序列分析，得到所述cors站的大地高变化。3.依据权利要求2所述的基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法，其特征在于，所述对所述cors站的连续观测数据进行时间序列分析，包括：对所述cors站的大地高周解时间序列进行参数估计，得到拟合参数，其中所述拟合参数包括：常数项、线性项和周期项；利用所述拟合参数重构大地高时间序列并进行迭代探测，得到原始大地高时间序列；对所述原始大地高时间序列进行拟合估计，得到所述拟合参数，结合时间信息进行重构计算，得到过滤后的大地高时间序列，所述过滤后的大地高时间序列不含粗差且过滤了高频噪声。4.依据权利要求1所述的基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法，其特征在于，所述获取预设区域内的若干个cors站的高程异常变化数据，包括：获取地表质量负荷变化数据，并将其转化为等效水高基准值；通过负荷变化球谐系数模型对所述等效水高基准值进行球谐综合计算，得到所述cors站的参考等效水高；对所述参考等效水高进行球谐综合计算得到负荷变化引起的所述cors站的高程异常变化数据。5.依据权利要求4所述的基于cors站数据的高程参考框架动态校准方法，其特征在于，所述获取地表质量负荷变化数据并将其转化为等效水高基准值，包括：获取陆地水储量数据、海平面数据和/或大气压数据，并将分别转换为相应的等效水高。6.一种基于cors站数据的高程参考框架动态校准装置，其特征在于，包括：第一获取模块，其用于获取预设区域内的若干个cors站的大地高变化数据和高程异常变化数据，得到所述cors站的正常高变化数据；第二获取模块，其用于通过水准测量方式获取所述预设区域内的若干个高程控制点的第一正常高数据；数据校准模块，其用于依据所述cors站的所述正常高变化数据对其预设距离内的所述高程控制点的所述第一正常高数据进行动态校准，得到校准后的第二正常高数据，进而得到所述预设区域内的所述若干个高程控制点的高程数据，以实现所述预设区域内高程参考框架的动态维持。
7.依据权利要求6所述的基于cors站数据的高程参考框架动态校准装置，其特征在于，所述第一获取模块包括：第一获取单元；所述第一获取单元用于通过对所述cors站的连续观测数据进行时间序列分析，得到所述cors站的大地高变化。8.依据权利要求7所述的基于cors站数据的高程参考框架动态校准装置，其特征在于，所述第一获取单元包括：拟合子单元，其用于对所述cors站的大地高周解时间序列进行参数估计，得到拟合参数，其中所述拟合参数包括：常数项、线性项和周期项；重构子单元，其用于利用所述拟合参数重构大地高时间序列并进行迭代探测，得到原始大地高时间序列；过滤子单元，其用于对所述原始大地高时间序列进行拟合估计，得到所述拟合参数，结合时间信息进行重构计算，得到过滤后的大地高时间序列，所述过滤后的大地高时间序列不含粗差且过滤了高频噪声。9.依据权利要求6所述的基于cors站数据的高程参考框架动态校准装置，其特征在于，所述第一获取模块还包括：第二获取单元，所述第二获取单元包括：数据获取子单元，其用于获取地表质量负荷变化数据，并将其转化为等效水高基准值；第一计算子单元，其用于通过负荷变化球谐系数模型对所述等效水高基准值进行球谐综合计算，得到所述cors站的参考等效水高；第二计算子单元，其用于对所述参考等效水高进行球谐综合计算得到负荷变化引起的所述cors站的高程异常变化数据。10.依据权利要求9所述的基于cors站数据的高程参考框架动态校准装置，其特征在于，所述数据获取子单元获取陆地水储量数据、海平面数据和/或大气压数据，并将分别转换为相应的等效水高。

技术总结
本发明公开了一种基于CORS站数据的高程参考框架动态校准方法及装置，包括：获取预设区域内的若干个CORS站的大地高变化数据和高程异常变化数据，得到CORS站的正常高变化数据；通过水准测量方式获取预设区域内的若干个高程控制点的第一正常高数据；依据CORS站的正常高变化数据对其预设距离内的高程控制点的第一正常高数据进行动态校准，得到校准后的第二正常高数据，进而若干个高程控制点的高程数据，以实现预设区域内高程参考框架的动态维持。通过以CORS站作为区域高程控制网的核心结点，利用CORS站连续观测数据和地表质量负荷数据确定站点的正常高变化，对高程控制点正常高进行动态修正，实现区域高程参考框架动态维持。持。持。


技术研发人员：蒋涛
受保护的技术使用者：中国测绘科学研究院
技术研发日：2023.02.28
技术公布日：2023/9/14