一种基于GPS和经验潮汐模型的地表潮汐位移获取方法及应用方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于GPS和经验潮汐模型的地表潮汐位移获取方法及应用方法和系统，该方法包括：基于潮汐调和分析方法，利用经验潮汐模型计算分潮的调和参数、基于GPS基准网站的观测数据并利用PPP测定技术计算分潮的调和参数；再利用计算出的调和参数构建样本数据集，并引入机器学习进行网络训练得到目标分潮对应的预测模型；最终利用潮汐位移改正模型得到地表潮汐位移，地表潮汐位移改正模型中目标分潮的分潮位移是利用预测模型或利用PPP测定技术计算；其他分潮位移采用经验潮汐模型计算。综上建立了一个高精度、高效率的地表潮汐位移改正模型，适用于高精度、大范围InSAR形变测量。测量。测量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GPS和经验潮汐模型的地表潮汐位移获取方法及应用方法和系统


[0001]本专利技术属于地表形变监测
，具体涉及一种基于GPS和经验潮汐模型的地表潮汐位移获取方法及应用方法和系统。

技术介绍

[0002]合成孔径差分干涉测量技术已广泛应用于地面形变测量，随着空间尺度的增大，InSAR差分干涉测量的固体潮和海洋潮汐负荷位移也随之增大。固体潮和海洋潮汐负荷效应是固体地球对日、月引力变化和海洋质量重分布的弹性响应，都是非线性的空间大尺度信号。以往的研究表明，在ERS1/2、ENVISAT ASAR数据的DInSAR干涉图中海洋潮汐负荷，而在100km级的幅宽尺度下通常忽略固体潮效应的影响。Sentinel
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1A/B任务为确定地面变形提供了更大的空间尺度的数据，沿美国西海岸SAR卫星轨道上多幅SAR图像拼接的长度能够达到数千公里，其DInSAR干涉图测量的固体潮和海洋潮汐负荷效应的最大位移值超过了78mm。然而，在空间大尺度DInSAR干涉图中，多视后的像素量仍然达到107至108的数量级，传统的固体潮和海洋潮汐负荷模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GPS和经验潮汐模型的地表潮汐位移获取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：将全球海潮模型与区域海潮模型组合构成经验潮汐模型，并利用所述经验潮汐模型计算分潮的调和参数；以及基于GPS基准网站的观测数据并利用PPP测定技术计算分潮的调和参数；其中，所述调和参数为振幅、相位；步骤S2：利用所述经验潮汐模型计算出的调和参数和利用PPP测定技术计算出的调和参数构建样本数据集，并引入机器学习进行网络训练得到目标分潮对应的预测模型；其中，将同一位置、同一分潮对应的经验潮汐模型计算出的调和参数、PPP测定技术计算出的调和参数作为对应一类分潮的一组样本数据；并以经验潮汐模型计算出的调和参数构建网络输入参数或将其作为网络输入参数；以PPP测定技术计算出的调和参数构建网络输出参数或将其作为网络输出参数；所述目标分潮为：M2、S2、N2、O1、Q1中的部分或全部分潮；步骤S3：构建潮汐位移改正模型，并利用所述潮汐位移改正模型得到地表潮汐位移；其中，所述地表潮汐位移改正模型中目标分潮的分潮位移是利用所述预测模型或利用PPP测定技术计算；其他分潮位移采用所述经验潮汐模型计算；再将同一位置上各个分潮位移相加得到对应位置上的地表潮汐位移。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述目标分潮包括：M2、N2、O1、Q1分潮；所述地表潮汐位移改正模型中采用所述经验潮汐模型计算K2、K1、P1分潮位移，以及利用预测模型或利用PPP测定技术计算M2、N2、O1、Q1分潮位移。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S3中利用所述预测模型计算任一位置H上目标分潮的分潮位移的过程如下：基于所述经验潮汐模型获取所述位置H下目标分潮的调和参数；再基于所述调和参数并利用所述预测模型得到网络输出参数，以此计算出目标分潮的分潮位移。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S2中所述网络输入参数是：以经验潮汐模型计算出的调和参数构建的分潮相量；所述网络输出参数是：以PPP测定技术计算出的调和参数构建的分潮相量，分潮相量的表达如下：式...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭葳，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：