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Open Access
GOCE data and gravity field model filter comparison
(2008) Raizner, Carina
New approaches with respect to space borne gravity observations are expected to significantly improve the overall knowledge of the Earth's gravity field and its geoid. The Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer (GOCE) is the first Core Earth Explorer Mission of the ESA Living Planet Programme. This new satellite mission based on the concept of satellite gradiometry is designed to support applications in Earth physics, oceanography and geodesy with an accurate and detailed global model of the Earth's gravity field and its geoid. One of the main problems in the use of the GOCE data is that the retrieval algorithms need along-track filtering on one hand and/or the implementation of spherical filters on the other. The match between these along-track one-dimensional filters and the spherical two-dimensional ones is far from obvious. Thus, the objective of this study is to investigate the influences of these two filter types by analyzing the differences between simulated GOCE reference and filtered data. Apart from closed-loop tests in order to check the consistency and correctness of the data and software used, the testing procedure for along-track as well as spherical filtering is implemented as follows. First, a global reference model is used for data generation which yields a reference signal along the orbit. By applying a one-dimensional along-track filter to these synthetic satellite data, a filtered global model is retrieved. On the other hand, the synthetic satellite data can be also generated after applying spherical filters to the global reference model. The outcome is a filtered global model estimated from these synthetic satellite data. The influences of both filter types are assessed by comparing the reference and filtered signals along the orbit as well as by comparing the reference and filtered models on the ground. Additionally, the properties of both filter types can be varied. In order to examine the empirical relation between along-track and spherical filters, transfer functions of the filters are investigated in a second step of this study. The transfer function for the spherical filter in the model domain is the ratio between reference and filtered signal which represents a corresponding one dimensional along-track filter in the signal domain. On the other hand, computing the ratio between reference and filtered model estimated from the along-track filtered signal relates the one-dimensional filter in the signal domain to a two-dimensional spherical filter in the model domain. The outcome of the study will be very useful for explaining some of the differences between current global model retrieval philosophies and will also be applicable to other satellite missions and data types in the future.
Open Access
A regional analysis of GNSS-Levelling
(2008) Raizner, Carina
Die herkömmliche Methode zur präzisen Höhenbestimmung ist das Nivellement. Durch die verbesserte Genauigkeit des Geoids, das von den neuesten und von CHAMP und GRACE (und in Zukunft GOCE) abgeleiteten Modellen des Gravitationspotentials bereitgestellt wird, kann das sogenannte „GNSS-levelling“ als eine Alternative für praktische Höhenanwendungen in Betracht gezogen werden. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in einer detaillierten Analyse einer optimalen Kombination von heterogenen Daten, die sich aus Ellipsoid-, orthometrischen und Geoidhöhen eines Höhenfestpunktnetzes zusammensetzen. Das Verhältnis zwischen diesen drei verschiedenartigen Höhen basiert theoretisch auf einer einfachen linearen Gleichung. Nachdem aber zahlreiche Faktoren, wie z.B. Datumsinkonsistenzen und systematische Fehler, zu Abweichungen zwischen diesen kombinierten Höhendaten führen, wird ein Modell als Korrekturfläche integriert. Die Eignung ausgewählter Modelle wird anhand verschiedener empirischer und statistischer Tests beurteilt. Um der Korrelation zwischen den Modellparametern entgegenzuwirken, wird das Gram-Schmidtsche Orthonormalisierungsverfahren angewandt und die Testergebnisse mit jenen von orthogonalen und nicht-orthogonalen Basisfunktionen verglichen. Zusätzlich wird eine Varianzkomponentenschätzung auf die kombinierte Ausgleichung der drei Höhen angewandt, um die Eignung des stochastischen Modells zu überprüfen, d.h. um zufällige Fehler zu separieren und die zugehörigen Varianz-komponenten für jeden Höhentyp zu schätzen. Außerdem wird eine detaillierte Studie über geeignete Methoden zur Überprüfung der Daten durchgeführt, um grobe Fehler zu entdecken und zu eliminieren. Schließlich beinhaltet diese Arbeit auch die Implementierung einer Interpolation mit radialen Basisfunktionen. Diese stellen eine orthonormale Basis dar, mit der eine Oberfläche mit unabhängigen Parametern bestimmt werden kann. Gleichzeitig hängt die entsprechende Effizienz der Fläche nicht vom Entwicklungsgrad der Basisfunktionen ab. Die Optimierung des in dem Interpolationskern enthaltenen Formparameters wird mittels eines genetischen Algorithmus (GA) realisiert, um den Interpolationsfehler zu minimieren. Diese Methode bietet den Vorteil, dass sie differenzierbar ist und somit kann die Verteilung der Daten berücksichtigt werden. Mögliche Oszillationen in der Parameterfläche können vermieden werden. Die Wirkungsweise dieser inversen multiquadratischen Funktion wird durch eine spezielle Kreuzvalidierung beurteilt, welche eine höhere Effizienz aufweist als das klassische Verfahren. Die beschriebenen Ansätze werden anhand des aktuellen Geoidmodells und anhand von GPS und Nivellierdaten in Kanada und einzelnen Teilregionen evaluiert.