GOCE卫星重力梯度测量预处理技术探讨

"GOCE卫星重力梯度测量数据的预处理 (2009年) - 武汉大学学报·信息科学版 Vol.34 No.10 - 欧洲空间局(ESA) GOCE卫星" 这篇文章详细探讨了GOCE（Gravity Field and Steady-State Ocean Circulation Explorer）卫星在2009年的重力梯度测量数据的预处理方法，这是实现该卫星科学目标的重要步骤。GOCE的主要任务是测量全球静态地球重力场，目标达到70公里的空间分辨率、1毫伽的重力异常精度以及1到2厘米的大地水准面精度。 文章首先介绍了GOCE卫星的数据处理面临的挑战，包括观测噪声、仪器故障、姿态误差和计算误差等，这些因素可能导致数据中存在粗差、系统偏差和有色噪声。因此，对重力梯度测量数据进行预处理至关重要，目的是消除这些干扰，获取高质量的数据用于地球重力场建模和地球科学研究。 预处理方案涵盖了多个方面，包括： 1. **时变重力场信号改正**：由于地球重力场并非静态，会受到地球内部活动和海洋潮汐等因素的影响，因此需要对这些时变信号进行修正，以提取出静态重力场信息。 2. **粗差探测**：通过统计分析和异常检测算法，识别并剔除观测数据中的异常值，以提高数据质量。 3. **外部校准方法**：利用其他卫星数据或地面观测站的数据进行对比和校准，以减少系统偏差和尺度偏差。 此外，文章还提出了对GOCE卫星重力梯度观测数据的预处理策略的具体建议，为后续的研究提供了指导。这些数据预处理工作不仅是地球重力场模型建立的基础，也是评估GOCE卫星的有效载荷性能的关键。 GOCE卫星的数据处理流程包括由欧空局接收原始观测数据，然后转化为Level1a和Level1b级别，直到Level2数据，这个过程涉及到多级的处理和校正，确保最终结果的准确性和可靠性。 这篇论文深入探讨了GOCE卫星重力梯度测量数据预处理的各个方面，为地球物理学家和遥感专家提供了有价值的信息和技术参考，对于进一步理解地球重力场和海洋环流具有重要意义。