gps高程拟合在水利测量带状区域中实例研究

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1、GPS高程拟合在水利测量带状区域中实例研究  摘要:以某河流整治工程的Ⅳ等水准网点与GPS重合点为例,来论述了GPS拟合高程来代替Ⅳ等水准的可行性,并论证了正交函数模型是狭长带状区域高程拟合最有效的高程拟合方法。关键词:GPS高程拟合;加权均值模型;神经网络模型;二次曲面函数模型;正交函数模型中图分类号:TV文献标识码:A文章编号:1引言我国目前广泛应用的1954年北京坐标系和1980西安坐标系均属于二维坐标系,不包含明显的点的高程信息。而随着卫星定位技术的发展,GPS点位技术广泛应用于各种行业,其带来了测量作业方式的根本性变革。GPS能提供

2、地面点精确的三维坐标值(精度达10-7量级以上),其高程信息是依据与椭球面的,而我国适用的高程信息依据与似大地水准面,为充分利用GPS所提供的高程信息,研究利用GPS测出的地面点的大地高来求取海拔高程是GPS应用的一个重要方面。7求取似大地水准面到大地水准面差值ζ的方法有等值线图法、地球模型法、高程拟合法、区域似大地水准面精化法。本文主要论述高程拟合法在水利测量带状区域的几种计算模型。所谓高程拟合法就是利用在范围不大的区域中,高程异常据有一定的几何相关性这一原理,采用数学方法,求解正高、正常高或高程异常。2GPS高程转换概述随着GPS技术的发

3、展,近年来,GPS技术已在水利工程的设计、施工放样和监测等方面发挥了非常重要的作用。与常规方法相比,用GPS技术建立带状的控制网省时、省力,精度高、速度快。带状区域的控制网的共同特点就是狭长带状分布且跨区广,如果借助分布在测区的与水准点重合的部分GPS点,建立区域的高程拟合模型,从而内插各GPS点的高程,就可以大大提高工作效率。但是由于带状区域的控制网形状特殊,区域广且重合点的分布受到限制等原因,关于对带状区域GPS高程如何进行拟合仍处于研究阶段。这里将结合某河流整治带状区域的GPS测量成果与水准测量的实测数据,对带状区域的高程拟合方法进行探

4、讨和研究,从而证实在带状GPS控制网高程拟合中采用正交函数法,可以得到较好的精度和可靠性。3某河流整治带状区域GPS控制网中的应用实例分析3.1工程概况7某河流整治工程,全长约101km,测区为山地,地势延绵起伏,灌木丛生,通视条件一般,海拔在80m-300m之间,属于微丘区。全线控制点均采用GPS点直伸形式布设,已共布设四等GPS点111个,一级GPS点201个,四等水准195.19km,每点平均距离约为500m,横向在lkm之内。平面控制网使用LeicaGS15型双频接收机施测(该机器由Leica公司生产,平面标称精度为±(3mm+0.5

5、ppm),高程标称精度为±(6mm+0.5ppm))。为确保仪器的准确性和可靠性,项目实施前对仪器进行了检定。同时为保证基座的准确可靠,也对对中基座进行了检校。观测前,提前查阅了星历预报以规划好观测时段。对于个别有部分遮挡的点位,根据环视图及星历预报来选择了合适的观测时间。观测时采用静态测量模式,按照D级GPS观测要求进行外业观测,即:每个时段的观测时间都不低于60分钟,接收机使用卫星数大于4颗(含4颗),卫星截止高度角为15°,数据采样间隔为10秒,PDOP值小于6。测设过程中使用六台接收机进行同步观测,测量方式为边连式,平均重复设站率大于

6、1.6。整个作业过程中,观测人员均严格按照GPS接收机操作手册和GPS测量规范进行观测作业及数据处理。3.2模型比较7由于存在多种拟合方法,本文选取五种拟合模型来进行高程拟合和比较计算,分别为:加权均值法、神经网络法、二次曲面函数法、多面函数法和正交函数法,并以实例计算来比较模型的优劣性。全线一共布设了GPS点312个,每个点都有平面坐标和大地高。其中,对261个GPS点进行了四等水准联测,对四等水准网平差后,得到每公里水准测量中误差为±3.3mm。首先从其中选择50个点位分布均匀的点作为已知点,用来求算高程异常值,这些点的点间距约2km,剩

7、余的211个点用来检核计算结果。然后分别用五种模型进行拟合计算,并将拟合结果与水准计算成果进行比较,内符合精度检核结果见表1,外符合精度检核结果见表2。表1内符合精度检核结果(单位:m)表2外符合精度检核结果(单位:m)图1似大地水准拟合面趋势图(高程异常常数已改)图2加权均值模型的差值分布图图3神经网络模型的差值分布图图4二次曲面函数模型的差值分布图图5多面函数模型的差值分布图图6正交函数模型的差值分布图接下来7在其中选择10个点位分布均匀的点作为已知点,来求解高程异常值,这些点的点间距约15km,其它251个点用于检核计算结果。然后分别用

8、五种模型进行拟合计算,并将拟合结果与水准计算成果进行比较,外符合精度检核结果见表3。表3外符合精度检核结果(单位:m)图7加权均值模型的差值分布图图8神经网络模型的

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