Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2013, Vol. 25 Issue (1): 39-43    DOI: 10.6046/gtzyyg.2013.01.07
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
改进的Kriging算法用于GPS水汽插值研究
杨成生, 张勤, 张双成, 赵超英
长安大学地质工程与测绘学院,西安 710054
Research on GPS water vapor interpolation by improved Kriging algorithm
YANG Chengsheng, ZHANG Qin, ZHANG Shuangcheng, ZHAO Chaoying
Institute of Geological Engineering and Surveying, Chang'an University, Xi'an 710054, China
全文: PDF(1382 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

大气水汽含量在时间和空间上波动所造成的雷达信号不确定性延迟,是影响雷达干涉测量精度的主要因素之一。将高精度地基GPS可降水汽值用于SAR影像大气延迟的改正,需要采用合适的插值方法对GPS观测值进行空间插值。常规的逆距离权(inverse distance weighted,IDW)倒数和克里格(Kriging)等空间插值方法,由于未考虑地形对大气延迟的影响,其应用效果不理想。为此,提出了一种改进的Kriging插值方法,该方法充分考虑了高程和距离对大气插值的影响。对香港地区GPS水汽观测建立的区域水汽改正模型实验结果表明,改进的Kriging方法具有明显的优越性,可以进一步推广用于建立多影响因素的拟合插值模型。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
杨奇勇
马祖陆
蒋忠诚
罗为群
谢运球
关键词 遥感空间变异测量地理信息系统岩溶半方差函数地统计学    
Abstract

The fluctuations of atmospheric water vapor content in space and time, which will lead to an uncertainty propagation delay of the radar signal, is one of the main factors affecting the accuracy of InSAR. As a new sounding instrument, the foundation GPS can provide in real time continuous, all-weather, high precision precipitation water vapor values, which can be used for atmospheric correction of InSAR, nevertheless, it needs interpolation in space for using GPS water vapor observations to correct atmospheric delay in InSAR. Inappropriate interpolation methods will lead to distortion of the spatial distribution of water vapor. In conventional interpolation methods, such as inverse distance weighted (IDW) interpolation and Kriging, due to the failure to take account of the influence of topography on atmospheric delay, the interpolation results are not ideal. Therefore, this paper proposes an improved Kriging (IKriging) method, which can take into account the impact of elevation and distance on the atmospheric interpolation. The experimental results in Hong Kong show that IKriging has obvious advantages over the Kriging method. This method can be further promoted to establish the multi-factors fitting interpolation model.

Key wordsremote sensing    spatial variables    geographic information system    karst    semi-variances    geostatistics
收稿日期: 2012-03-09      出版日期: 2013-02-21
:  TP75  
基金资助:

国土资源大调查项目(编号:1212011120069)、国家自然科学基金项目(编号:41072266,40802075,41104019)和精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目(编号:PF2011-12)共同资助。

作者简介: 杨成生(1982-),男,讲师,博士,主要从事InSAR大气延迟误差改正及高精度形变监测方面研究。E-mail:ycsgps@163.com。
引用本文:   
杨成生, 张勤, 张双成, 赵超英. 改进的Kriging算法用于GPS水汽插值研究[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(1): 39-43.
YANG Chengsheng, ZHANG Qin, ZHANG Shuangcheng, ZHAO Chaoying. Research on GPS water vapor interpolation by improved Kriging algorithm. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2013, 25(1): 39-43.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2013.01.07      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2013/V25/I1/39
[1] Massonnet D,Feigl K L.Radar interferometry and its application to changes in the earth's surface[J].Reviews of Geophysics,1998,36(4):441-500.
[2] Goldstein R M,Engelhardt H,Kamb B,et al.Satellite radar interferometry for monitoring ice sheet motion:Application to an antarctic ice stream[J].Science,1993,262(5139):1525-1530.
[3] 张勤,赵超英,丁晓利,等.利用InSAR与GPS研究西安现今地面沉降与地裂缝时空演化特征[J].地球物理学报,2009,52(5):1214-1222. Zhang Q,Zhao C Y,Ding X L,et al.Research on recent characteristics of spatio-temporal evolution and mechanism of Xi'an land subsidence and ground fissure by using GPS and InSAR techniques[J].Chinese Journal of Geophysics,2009,52(5):1214-1222.
[4] Zhao C Y,Zhang Q,Ding X L,et al.Monitoring of land subsidence and ground fissures in Xi'an,China 2005-2006:Mapped by SAR interferometry[J].Environmental Geology,2009,58(7):1533-1540.
[5] Zebker H,Rosen P,Hensley S.Atmospheric effects in interferometric synthetic aperture radar surface deformation and topographic maps[J].J Geophys Res,1997,2(B4):7547-7563.
[6] Goldstein R.Atmospheric limitations to repeat-track radar interferometry[J].Geophysical Research Letters,1995,22(18):2517-2520.
[7] Hanssen R F,Weckwerth T M,Zebker H A,et al.High-resolution water vapor mapping from interferometric radar measurements[J].Science,1999,283(5406):1297-1299.
[8] Li Z H.Correction of atmospheric water vapour effects on repeatopass SAR interferometry using GPS,MODIS and MERIS data[D].London:University College London,2005.
[9] 张双成.地基GPS遥感水汽空间分布技术与应用[D].武汉:武汉大学,2009. Zhang S C.Research and application of remote sensing water vapor using ground_based GPS/Met[D].Wuhan:Wuhan University,2009.
[10] Gendt G,Dick G,Reigber C,et al.Demonstration of NRT GPS water vapor monitoring for numerical weather prediction in germany[J].Journal of the Meteorological Society of Japan,2004,82(1B):361-370.
[11] Janssen V,Ge L L,Rizos C.Tropospheric corrections to SAR interferometry from GPS observations[EB/OL].http://eprints.utas.edu.au/477/1/janssen_et_al_GPS_Solns_2004.pdf.
[12] Matheron G.Principles of geostatistics[J].Economic Geology,1963,58(8):1246-1266.
[13] 王正权.地统计学及在生态学中的应用[M].北京:科学出版社,1999. Wang Z Q.Geostatistics and its application in ecology[M].Beijing:Science Press,1999.
[14] Song X G,Li D R,Liao M S.Reproduction of InSAR atmospheric signal using GPS data based on topography-dependent and turbulent mixing model[C]//Proceedings of the Dragon Programme Final Results,2008.
[15] Paola Ballatore.Synthetic aperture radar interferometry:Separation of atmospheric artifacts from effects due to the topography and the terrain displacements[J].Earth Planets Space,2006,58:927-935.
[16] Fayaz O.Modeling water vapor using GPS with application to mitigating InSAR atmospheric distortions[D].Stanford:Stanford University,2006.
[1] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[2] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[3] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[4] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[5] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[6] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[7] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[8] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[9] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[10] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[11] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[12] 于新莉, 宋妍, 杨淼, 黄磊, 张艳杰. 结合空间约束的卷积神经网络多模型多尺度船企场景识别[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 72-81.
[13] 李轶鲲, 杨洋, 杨树文, 王子浩. 耦合模糊C均值聚类和贝叶斯网络的遥感影像后验概率空间变化向量分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 82-88.
[14] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[15] 李特雅, 宋妍, 于新莉, 周圆锈. 卫星热红外温度反演钢铁企业炼钢月产量估算模型[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 121-129.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发