应用聚类分析方法进行实测重力数据的选点优化

李斐; 王殊伟; 柯宝贵

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应用聚类分析方法进行实测重力数据的选点优化

李斐, 王殊伟, 柯宝贵

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李斐, 王殊伟, 柯宝贵. 应用聚类分析方法进行实测重力数据的选点优化[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(3): 257-260.

引用本文:

李斐, 王殊伟, 柯宝贵. 应用聚类分析方法进行实测重力数据的选点优化[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(3): 257-260.

LI Fei, WANG Shuwei, KE Baogui. Optimization of Gravimetric Data Positions for Computation Local Geoid by Clustering Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(3): 257-260.

Citation:

LI Fei, WANG Shuwei, KE Baogui. Optimization of Gravimetric Data Positions for Computation Local Geoid by Clustering Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(3): 257-260.

应用聚类分析方法进行实测重力数据的选点优化

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;²辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室,阜新市中华路47号,123000

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40674005)；辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室基金资助项目(2007006)；地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目(200708)；基础地理信息与数字化技术山东省重点实验室开放基金资助项目(SD080705)；极地测绘科学国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目(200808)

详细信息

作者简介:
李斐,教授,博士生导师。主要从事重力场理论及应用研究。

中图分类号: P223.0

Optimization of Gravimetric Data Positions for Computation Local Geoid by Clustering Analysis

¹State Key Laboratory for Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China;²Geomatics and Applications Laboratory,Liaoning Technical University,47 Zhonghua Road,Fuxin 123000,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40674005)；辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室基金资助项目(2007006)；地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目(200708)；基础地理信息与数字化技术山东省重点实验室开放基金资助项目(SD080705)；极地测绘科学国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目(200808)

摘要: 针对局部(似)大地水准面的求解过程,将聚类分析方法用于重力观测数据的优化设计。根据重力场的变化特征,利用地形的双向坡度值作为分类属性,给出了实测重力数据可以较稀疏或必须稠密的判断依据。在一处丘陵地区进行了数值实验,结果表明,应用此方法在非均匀地删除掉近一半的实测重力数据之后,计算得到的(似)大地水准面变化的最大值为1.2 cm,最小值为-0.4 cm,平均值为0.3 cm,与未删除实测重力数据情况下获得的计算结果精度相当。由此验证了该方法的可行性,并为局部(似)大地水准面求解过程的优化设计提供了一条可借鉴的途径。
- 聚类分析 /
- (似)大地水准面 /
- 重力点位 /
- 坡度 /
- 优化
Abstract: A clustering analysis method is used in the optimization of observed gravity data during the computation of local geoid.Two slopes of terrain data were used as criteria in order to find which data is more important according to the characteristics of gravity field.A numerical experiment was carried out in hill area.After half observed gravity data are deleted,the maximum variation of the geoid is 1.2 cm,the minimum is-0.4 cm,and the average variation is 0.3 cm.Compared with the result from non-deleted observed gravity data,the deleted data still works out acceptable results of similar precision.The numerical experiment validates the feasibility of the clustering analysis methods,which provides a new approach to optimize observed gravity data for computing local geoid.
- clustering analysis /
- quasi geoid /
- position of gravity /
- slope /
- optimization

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应用聚类分析方法进行实测重力数据的选点优化

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;²辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室,阜新市中华路47号,123000

作者简介:
李斐,教授,博士生导师。主要从事重力场理论及应用研究。

收稿日期: 2009-01-16
修回日期: 2009-01-16
刊出日期: 2009-03-05

中图分类号: P223.0

关键词:

坡度 /

摘要: 针对局部(似)大地水准面的求解过程,将聚类分析方法用于重力观测数据的优化设计。根据重力场的变化特征,利用地形的双向坡度值作为分类属性,给出了实测重力数据可以较稀疏或必须稠密的判断依据。在一处丘陵地区进行了数值实验,结果表明,应用此方法在非均匀地删除掉近一半的实测重力数据之后,计算得到的(似)大地水准面变化的最大值为1.2 cm,最小值为-0.4 cm,平均值为0.3 cm,与未删除实测重力数据情况下获得的计算结果精度相当。由此验证了该方法的可行性,并为局部(似)大地水准面求解过程的优化设计提供了一条可借鉴的途径。

English Abstract

Optimization of Gravimetric Data Positions for Computation Local Geoid by Clustering Analysis

¹State Key Laboratory for Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China;²Geomatics and Applications Laboratory,Liaoning Technical University,47 Zhonghua Road,Fuxin 123000,China

Received Date: 2009-01-16
Rev Recd Date: 2009-01-16
Publish Date: 2009-03-05

Keywords:

Abstract: A clustering analysis method is used in the optimization of observed gravity data during the computation of local geoid.Two slopes of terrain data were used as criteria in order to find which data is more important according to the characteristics of gravity field.A numerical experiment was carried out in hill area.After half observed gravity data are deleted,the maximum variation of the geoid is 1.2 cm,the minimum is-0.4 cm,and the average variation is 0.3 cm.Compared with the result from non-deleted observed gravity data,the deleted data still works out acceptable results of similar precision.The numerical experiment validates the feasibility of the clustering analysis methods,which provides a new approach to optimize observed gravity data for computing local geoid.

李斐, 王殊伟, 柯宝贵. 应用聚类分析方法进行实测重力数据的选点优化[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(3): 257-260.

引用本文:

李斐, 王殊伟, 柯宝贵. 应用聚类分析方法进行实测重力数据的选点优化[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(3): 257-260.

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