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在利用普通克里金方法外推的基础上,通过频域径向平均功率谱估算噪声方差,采用迭代维纳滤波法获取较为稳定的重力场向下延拓结果,并分别利用模拟算例和实际数据进行实验。对于模拟算例,外推后的均方根误差由6.72 μGal下降到1.89 μGal,相对误差由9.26%下降到4.44%。对于实际数据,外推后延拓结果不仅可避免边缘失真现象,而且能更好地反映浅源高频异常特征信息。 相似文献
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利用含有不同误差水平的DEM数据的50%随机采样作为输入数据,解算了4种常用数据网格化方法的插值效果和滤波效果,并对4种方法的抗差性及鲁棒性进行了分析。结果显示,最小曲率方法(MC)的抗差性最好,克里格(Kriging)方法、径向基函数法(RBF)和基于线性插值的三角网法(TLI)的滤波标准差和插值标准差的差异较为微弱,而最小曲率方法(MC)的插值效果要稍强于滤波效果;通过计算附加±15m误差的DEM50%随机采样数据网格化残差,结果发现最小曲率方法解算的残差在-15m~+15m区间的分布比例最高。综合分析表明,最小曲率方法是4种方法中鲁棒性最佳的数据网格化算法。 相似文献
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