(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111311438.8 (22)申请日 2021.11.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113761808 A (43)申请公布日 2021.12.07 (73)专利权人 长沙理工大 学 地址 410114 湖南省长 沙市天心区万家丽 南路2段96 0号 (72)发明人 彭葳　 (74)专利代理 机构 长沙市融智专利事务所(普 通合伙) 43114 代理人 姚瑶 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 20/10(2019.01) (56)对比文件 CN 108491597 A,2018.09.04CN 10754 4075 A,2018.01.0 5 Wei Peng等.Spati otemporal Ocean Tidal Loading in InSAR Measurements Determi ned by Kinematic P PP Solutions of a Regi onal GPS Network. 《IEEE JOURNAL OF SELE CTED TOPICS I N APPLIED EARTH OBSERV ATIONS AND REMOTE SENSI NG》 .2020,第13卷37 72-3779. 张红强等.海潮负荷效应对我国及周边 IGS 站的影响. 《测绘科 学》 .2017,第42卷(第4期), 17-22. 赵红.海潮负荷效应及利用GP S技术建立海 潮负荷位移模型研究. 《中国博士学位 论文全文 数据库基础科 学辑》 .2017,A0 08-21. 魏国光等.利用短期静态P PP结果反演海潮 负荷位移. 《大地测量与地球动力学》 .2019,第39 卷(第6期),6 07-613. 审查员 严开元 (54)发明名称 一种地表潮汐位移获取方法及应用方法和 系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于GPS和经验潮汐模型 的地表潮汐位移获取方法及应用方法和系统， 该 方法包括： 基于潮汐调和分析方法， 利用经验潮 汐模型计算分潮的调和参数、 基于GPS基准网站 的观测数据并利用PPP测定技术计算分潮的调和 参数； 再利用计算出的调和参数构建样本数据 集， 并引入机器学习进行网络训练得到目标分潮 对应的预测模 型； 最终利用潮汐位移改正模型得 到地表潮汐位移， 潮汐位移改正模 型中目标分潮 的分潮位移是利用预测模型计算； 其他分潮位移 采用经验潮汐模型计算。 综上建立了一个高精 度、 高效率的潮汐位移改正模型， 适用于高精度、 大范围InSAR形变测量。 权利要求书2页 说明书11页 附图11页 CN 113761808 B 2022.02.11 CN 113761808 B 1.一种基于GPS和经验潮汐模型的地表潮汐位移获取方法， 其特征在于： 包括以下步 骤： 步骤S1： 将全球海潮模型与区域海潮模型组合构成经验潮汐模型， 并利用所述经验潮 汐模型计算分潮的调和参数； 以及基于 GPS基准网站的观测数据并利用PPP测定技术计算分 潮的调和参数； 其中， 所述调和参数为振幅、 相位； 步骤S2： 利用所述经验潮汐模型计算出的调和参数和利用PPP测定技术计算出的调和 参数构建样本数据集， 并引入机器学习进行网络训练得到目标分潮对应的预测模型； 其中， 将同一位置、 同一分潮对应的经验潮汐模型计算出的调和参数、 PPP测定技术计 算出的调和参数作为对应一类分潮的一组样本数据； 并以经验潮汐模型计算出的调和参数 构建网络输入参数或将其作为网络输入参数； 以PPP测定技术计算出的调和参数构建网络 输出参数或将其作为网络 输出参数； 所述目标分潮为： M2、 S2、 N2、 O1、 Q1中的部分或全部分潮； 步骤S3： 构建潮汐位移改正模型， 并利用所述潮汐位移改正模型 得到地表潮汐位移； 其中， 所述潮汐位移改正模型中目标分潮的分潮位移是利用所述预测模型计算； 其他 分潮位移采用所述经验潮汐模型计算； 再将同一位置上各个分潮位移相加得到对应位置上 的地表潮汐位移。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 所述目标分潮包括： M2、 N2、 O1、 Q1分潮； 所 述潮汐位移改正模 型中采用所述经验潮汐模 型计算K2、 K1、 P1分潮位移， 以及利用预测模 型 计算M2、 N2、 O1、 Q1分潮位移。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 步骤S3 中利用所述预测模型计算任一位置 H上目标分潮的分潮位移的过程如下： 基于所述经验潮汐模型获取 所述位置H下目标分潮的调和参数； 再基于所述调和参数并利用所述预测模型得到网络输出参数， 以此计算出目标分潮的 分潮位移。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 步骤S2中所述网络输入参数是： 以经验潮 汐模型计算出的调和参数构建的分潮相量； 所述网络输出参数是： 以PPP测定技术计算出的 调和参数构建的分潮相量， 分潮相量的表达如下： Phasork(x,y)＝(Ak(x,y)cos(Φk(x,y)),Ak(x,y)sin(Φk(x,y))) 式中， Phasork(x,y)为(x,y)位置上分潮k的分潮相量， Ak(x,y)为(x,y)位置上分潮k的 振幅， Φk(x,y)为(x,y)位置上分潮k的相位。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 步骤S2中所述预测模型采用最小二乘支持 向量机。 6.一种基于权利要求1 ‑5任一项所述地表潮汐位移获取方法的应用方法， 其特征在于： 应用于修正差 分干涉图， 其包括： 利用所述潮汐 位移改正模型得到地表潮汐 位移， 所述地表 潮汐位移为海潮负荷位移改正数据； 再利用所述 地表潮汐位移修 正对应差分干涉图中对应 像元位置的海潮负荷位移。 7.一种基于 权利要求1 ‑5任一项所述方法的系统， 其特 征在于： 包括： 经验潮汐模型计算模块， 利用所述经验潮汐模型计算分潮的调和参数； PPP测定技术计算模块， 基于GPS基准网站的观测数据并利用PPP测定技术计算分潮的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113761808 B 2调和参数； 预测模型构建模块， 利用所述经验潮汐模型计算出的调和参数和利用PPP测定技术计 算出的调和参数构建样本数据集， 并引入机器学习进 行网络训练得到目标分潮对应的预测 模型； 潮汐位移改正 值计算模块， 利用所述潮汐位移改正模型 得到地表潮汐位移。 8.根据权利要求7 所述的系统， 其特 征在于： 还 包括： 差分干涉图修 正模块； 所述差分干涉图修正模块， 利用所述地表潮汐位移修正对应差分干涉图中对应像元位 置的海潮负荷位移。 9.一种系统， 其特 征在于： 包括： 一个或多个处 理器； 存储了一个或多个 计算机程序的存 储器； 所述处理器调用所述计算机程序以实现： 权利要求1中利用潮汐位移改正模型得到地 表潮汐位移； 或所述处理器调用所述计算机程序以实现： 权利要求6中利用潮汐位移改正模型得到 地表潮汐位移， 再利用所述地表潮汐位移修正对应差分干涉图中对应像元位置的海潮负荷 位移。 10.一种可读存 储介质， 其特 征在于： 存 储了计算机程序； 所述计算机程序被处理器调用以实现： 权利要求1中利用潮汐位移改正模型得到地表 潮汐位移； 或者所述计算机程序被处理器调用以实现： 权利要求6中利用潮汐位移改正模型得到 地表潮汐位移， 再利用所述地表潮汐位移修正对应差分干涉图中对应像元位置的海潮负荷 位移。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113761808 B 3