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摘 要：在现代测绘技术的发展中，各种先进的测量技术相继被研发出来，并应用在大地测量工作中，极大的提高了我国大地测量技术和测绘技术水平。尤其是一些高新科技的应用，更是极大的提升了测量效率。在此过程中，往往会生成很多数据，只有对这些数据进行有效的分析，才能得到理想的测量结果。但是由于所获取的数据信息较多，在对数据进行分析时将面对较大的工作量。而且不同的测量技术所获得的数据需要采用不同的数据分析方法，这就增大了大地测量数据分析的难度。为此研究一种融合多种数据分析技术的新型大地测量数据分析模式就显得很有必要。现本文就通过分析几种大地测量数据分析方法，来探讨大地测量数据融合模式的建立。
关键词：大地测量；数据融合；分析；随机模型
在开展大地测量工作时，需要根据不同的地形和不同的时间段来选择合适的测量方法。而不同的测量方法需要采用的测量方案和所获得的测量结果都有很大差别。例如所选择的方案不同，测量坐标也会有所差异，获得的数据之间并不统一。若要将不同情况下所获取的数据结合在一起得到最终的综合测量数据结果，则必须要对各种类型的测量数据进行分析和融合，使其相关指标达到统一，才能尽可能的降低测量结果误差，保证大地测量结果的准确性。为此，做好大地测量数据的处理与分析是保证大地测量工作效率的关键。但是就目前的数据分析技术而言，将多种数据分析方式融合在一起的综合性数据分析方法应用还不够成熟，还需要我们进一步的加强研究。以下本文对大地测量数据融合模式进行分析探究。
1 关于大地测量数据处理技术的几点认识
大地测量工作在多个领域中都发挥了非常积极的作用，为此加强大地测量数据的研究研究具有重大意义，这是提高大地测量精度的重要途径。就目前来讲，大地测量数据的分析多采用函数模型和随机模型进行分析评估。
1.1 函数模型
函数模型是大地测量数据分析的主要处理技术方法，其主要是通过建立综合平差模型，采用综合平差方法来对所获取数据进行分析，并进行相应的平差处理。一般在大地测量中，多采用附不等式约束的最小二乘平差模型，并且随着其相关理论的不断完善，不等式约束平差模型的应用范围越来越广泛。另外在函数模型中，大地测量数据中会产生一定的误差，在对这些误差进行分析时多采用非线性模型的误差分析模型。
1.2 随机模型
在大地测量的数据分析中，除了采用函数模型以外，还常常会采用随机模型，这种数据分析模型能够更好的进行方差分量估计，从而协调几何观测和物理观测之间的权重上发挥积极作用，并且在协调GPS子网的随机模型上也能起到很大帮助作用。
2 大地测量基准统一的分析
在研究大地测量数据融合模式时，首先需要解决的问题就是大地测量基准的统一问题。因为只有基准实现了统一，才能将不同种类的测量技术所获取的数据放在同一个模型中进行分析，才能尽可能的降低大地测量数据融合模式的应用误差。目前世界各国所使用的大地测量基准都有很大差异，就我国而言，自建国以来，我国的大地测量基准就进行了多次变化，从最初的1954背景坐标系到1980西安坐标系，再到2000中国大地坐标系，我国国内的大地测量基准都未实现全面统一，给大地测量数据融合模式的研发带来加大不利。具体来讲，大地测量基准要实现统一，就要实现坐标系统的统一。
近年来，中国学者研究了适用于大旋转角的三维坐标转换法，提出了以方向余弦为参数适用于任意旋转角的空间直角坐标转换法。三维坐标转换一般只考虑小旋转角的转换，因为小旋转角便于线性化，即使是大角度的旋转，也都对作业方法进行改进，使大角度变成小角度，再采用小角度转换。该方法将空间直角坐标转换问题从大旋转角的非线性化的参数独立的形式转化为准线性的。参数相关的形式，使解算公式简单明了。如此，无需预先知道旋转角的近似值，一般可以假设旋转矩阵的初始状态为单位矩阵。经过模拟解算和实际解算分析，该方法具有解算精度高，收敛速度快，程序编制方便，使用灵活等特点。
三维坐标转换的另一项研究成果是采用静态滤波模型进行坐标转换。其基本思想是：首先用 4 个公共点计算 7 参数相似坐标转换的参数初值。即先用任意两点求出尺度因子参数初值，再计算旋转参数和平移参数初值，用相关条件平差原理进行逐次平差。
3 关于大地测量数据融合模式的分析
为了更好的研究大地测量数据融合模式，我们对某地壳网络下的一个具有三期GPS观测数据的子网进行了数据融合模型分析。分析结果如下：
3.1当观测信息不存在系统误差时，基于观测信息融合与基于各类观测单独平差结果融合的差异较小，坐标最大差异为2.9mm，均方差差异仅为0.75mm。由于1、2期数据间单独平差的单位权中误差以及参数平均精度有一定差异，通过方差分量估计调整后，随机模型也有一定改善。
3.2 当观测信息不存在系统误差，且随机误差较小时，基于观测信息单独平差结果融合的内符合精度优于基于观测信息融合的内符合精度。由于各类观测信息单独平差后消除了观测值间的不符值，导致基于平差结果融合所得到的参数的内符合中误差较小。
3.3 当观测信息存在系统误差时，基于观测信息融合与基于平差结果融合的差异较大，最大差异达81.9mm，差异的均方差也有29.9mm。基于观测信息数据融合的内符合精度优于基于平差结果融合的内符合精度，这是由于在观测模型中增加了系统参数，改变了函数模型，因此改善了数据融合的可靠性。而基于平差结果的融合模式虽然顾及了系统误差的影响，对随机模型采用了方差分量估计进行调整，但由于误差的转移与掩盖，造成融合结果的精度相对较低，因此，这两种融合模式必然存在差异。
3.4 建议在实践中，只要能获得原始观测信息，则一般采用观测信息的融合，尽量不采用平差结果的融合。信息融合时，一般要同时考虑函数模型和随机模型的改进，以保证数据融合的合理性和可靠性。
结束语
总之，在今后的大地测量技术发展进程中，对数据融合分析技术的研究越来越重要，这也是影响大地测量技术发展的重要因素之一。本文对大地测量数据融合模式的相关内容进行了简单分析，希望能够为业内人士交流经验提供一些资料。
参考文献
[1]杨元喜，张丽萍.中国大地测量数据处理60年重要进展第一部分：函数模型和随机模型进展[J].地理空间信息，2009（06）.
[2]成英燕，程鹏飞，顾旦生，秘金钟.天文大地网与GPS2000网联合平差数据处理方法[J].武汉大学学报（信息科学版），2007（02）.
[3]杨元喜，张丽萍.坐标基準维持与动态监测网数据处理[J].武汉大学学报（信息科学版），2007（11）.
关键词：大地测量；数据融合；分析；随机模型
在开展大地测量工作时，需要根据不同的地形和不同的时间段来选择合适的测量方法。而不同的测量方法需要采用的测量方案和所获得的测量结果都有很大差别。例如所选择的方案不同，测量坐标也会有所差异，获得的数据之间并不统一。若要将不同情况下所获取的数据结合在一起得到最终的综合测量数据结果，则必须要对各种类型的测量数据进行分析和融合，使其相关指标达到统一，才能尽可能的降低测量结果误差，保证大地测量结果的准确性。为此，做好大地测量数据的处理与分析是保证大地测量工作效率的关键。但是就目前的数据分析技术而言，将多种数据分析方式融合在一起的综合性数据分析方法应用还不够成熟，还需要我们进一步的加强研究。以下本文对大地测量数据融合模式进行分析探究。
1 关于大地测量数据处理技术的几点认识
大地测量工作在多个领域中都发挥了非常积极的作用，为此加强大地测量数据的研究研究具有重大意义，这是提高大地测量精度的重要途径。就目前来讲，大地测量数据的分析多采用函数模型和随机模型进行分析评估。
1.1 函数模型
函数模型是大地测量数据分析的主要处理技术方法，其主要是通过建立综合平差模型，采用综合平差方法来对所获取数据进行分析，并进行相应的平差处理。一般在大地测量中，多采用附不等式约束的最小二乘平差模型，并且随着其相关理论的不断完善，不等式约束平差模型的应用范围越来越广泛。另外在函数模型中，大地测量数据中会产生一定的误差，在对这些误差进行分析时多采用非线性模型的误差分析模型。
1.2 随机模型
在大地测量的数据分析中，除了采用函数模型以外，还常常会采用随机模型，这种数据分析模型能够更好的进行方差分量估计，从而协调几何观测和物理观测之间的权重上发挥积极作用，并且在协调GPS子网的随机模型上也能起到很大帮助作用。
2 大地测量基准统一的分析
在研究大地测量数据融合模式时，首先需要解决的问题就是大地测量基准的统一问题。因为只有基准实现了统一，才能将不同种类的测量技术所获取的数据放在同一个模型中进行分析，才能尽可能的降低大地测量数据融合模式的应用误差。目前世界各国所使用的大地测量基准都有很大差异，就我国而言，自建国以来，我国的大地测量基准就进行了多次变化，从最初的1954背景坐标系到1980西安坐标系，再到2000中国大地坐标系，我国国内的大地测量基准都未实现全面统一，给大地测量数据融合模式的研发带来加大不利。具体来讲，大地测量基准要实现统一，就要实现坐标系统的统一。
近年来，中国学者研究了适用于大旋转角的三维坐标转换法，提出了以方向余弦为参数适用于任意旋转角的空间直角坐标转换法。三维坐标转换一般只考虑小旋转角的转换，因为小旋转角便于线性化，即使是大角度的旋转，也都对作业方法进行改进，使大角度变成小角度，再采用小角度转换。该方法将空间直角坐标转换问题从大旋转角的非线性化的参数独立的形式转化为准线性的。参数相关的形式，使解算公式简单明了。如此，无需预先知道旋转角的近似值，一般可以假设旋转矩阵的初始状态为单位矩阵。经过模拟解算和实际解算分析，该方法具有解算精度高，收敛速度快，程序编制方便，使用灵活等特点。
三维坐标转换的另一项研究成果是采用静态滤波模型进行坐标转换。其基本思想是：首先用 4 个公共点计算 7 参数相似坐标转换的参数初值。即先用任意两点求出尺度因子参数初值，再计算旋转参数和平移参数初值，用相关条件平差原理进行逐次平差。
3 关于大地测量数据融合模式的分析
为了更好的研究大地测量数据融合模式，我们对某地壳网络下的一个具有三期GPS观测数据的子网进行了数据融合模型分析。分析结果如下：
3.1当观测信息不存在系统误差时，基于观测信息融合与基于各类观测单独平差结果融合的差异较小，坐标最大差异为2.9mm，均方差差异仅为0.75mm。由于1、2期数据间单独平差的单位权中误差以及参数平均精度有一定差异，通过方差分量估计调整后，随机模型也有一定改善。
3.2 当观测信息不存在系统误差，且随机误差较小时，基于观测信息单独平差结果融合的内符合精度优于基于观测信息融合的内符合精度。由于各类观测信息单独平差后消除了观测值间的不符值，导致基于平差结果融合所得到的参数的内符合中误差较小。
3.3 当观测信息存在系统误差时，基于观测信息融合与基于平差结果融合的差异较大，最大差异达81.9mm，差异的均方差也有29.9mm。基于观测信息数据融合的内符合精度优于基于平差结果融合的内符合精度，这是由于在观测模型中增加了系统参数，改变了函数模型，因此改善了数据融合的可靠性。而基于平差结果的融合模式虽然顾及了系统误差的影响，对随机模型采用了方差分量估计进行调整，但由于误差的转移与掩盖，造成融合结果的精度相对较低，因此，这两种融合模式必然存在差异。
3.4 建议在实践中，只要能获得原始观测信息，则一般采用观测信息的融合，尽量不采用平差结果的融合。信息融合时，一般要同时考虑函数模型和随机模型的改进，以保证数据融合的合理性和可靠性。
结束语
总之，在今后的大地测量技术发展进程中，对数据融合分析技术的研究越来越重要，这也是影响大地测量技术发展的重要因素之一。本文对大地测量数据融合模式的相关内容进行了简单分析，希望能够为业内人士交流经验提供一些资料。
参考文献
[1]杨元喜，张丽萍.中国大地测量数据处理60年重要进展第一部分：函数模型和随机模型进展[J].地理空间信息，2009（06）.
[2]成英燕，程鹏飞，顾旦生，秘金钟.天文大地网与GPS2000网联合平差数据处理方法[J].武汉大学学报（信息科学版），2007（02）.
[3]杨元喜，张丽萍.坐标基準维持与动态监测网数据处理[J].武汉大学学报（信息科学版），2007（11）.