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龙图腾网获悉中国地质调查局军民融合地质调查中心申请的专利一种重力场校正方法与系统、装置及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120065372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411990396.9，技术领域涉及：G01V13/00；该发明授权一种重力场校正方法与系统、装置及介质是由张伟;黄勇;陈永凌;吴文贤;李华;蒋首进;喻剑飞;徐美龄;许琪昊;徐长青设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种重力场校正方法与系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种重力场校正方法，所述方法包括：获取目标区域的建筑群的三维数据模型；所述三维数据模型为基于四面体格网结构的模型；基于三维正演数值模拟方法对所述三维数据模型进行处理，得到重力实测点周边建筑物对所述重力实测点处的重力改正值；基于所述重力改正值，得到重力实测点处的实际重力场值，该方法解决了以往方法自动化程度低、外业测量工作复杂、地形改正精度低的不足。

本发明授权一种重力场校正方法与系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种重力场校正方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域的建筑群的三维数据模型；所述三维数据模型为基于四面体格网结构的模型； 基于三维正演数值模拟方法对所述三维数据模型进行处理，得到重力实测点周边建筑物对重力实测点处的重力改正值； 基于所述重力改正值，得到重力实测点处的实际重力场值； 所述获取目标区域的建筑群的三维数据模型包括： 获取所述目标区域的卫星遥感数据；所述目标区域的卫星遥感数据为高分辨率遥感数据； 基于所述卫星遥感数据，获取所述建筑群的空间轮廓和高程数据； 基于所述空间轮廓和高程数据，构建所述三维数据模型； 所述基于所述卫星遥感数据，获取所述建筑群的空间轮廓和高程数据包括： 对所述卫星遥感数据进行预处理，获取处理后数据，所述预处理包括图像融合、自定义坐标系、正射校正、大气校正中的至少一种； 调整所述处理后数据对应的分割尺度及合并尺度，并基于所述分割尺度对所述处理后数据进行数据分割，得到分割后数据； 获取所述分割后数据对应的数据特征，基于所述合并尺度，依据所述数据特征对应的波段特征，对所述分割后数据进行波段合并，得到合并后数据； 从所述合并后数据中挑选数据样本； 基于所述数据样本的样本统计结果，得到所述建筑群的空间轮廓和高程数据； 所述基于所述空间轮廓和高程数据，构建所述三维数据模型包括： 基于所述空间轮廓和高程数据，构建初始数据模型； 基于各个建筑对应的图形属性，对所述初始数据模型包括的建筑物进行聚类，得到若干聚类簇；其中，一个聚类簇下的建筑物对应一种建筑类型，所述图形属性包括表面积、影像特征中的至少一种； 对于每个聚类簇，获取其包含的建筑物的密度值，将所述密度值作为所述聚类簇中的建筑物的密度属性； 在所述初始模型中对各个聚类簇下的建筑物进行密度值的赋值，得到具有密度属性的所述三维数据模型； 所述对于每个聚类簇，获取其包含的建筑物的密度值包括： 对于每个聚类簇，获取其中一个建筑物作为建筑样本； 对于所述建筑样本，通过密度假设确定多个候选密度； 基于候选密度进行三维正演拟合，得到多个候选密度对应的校正值模拟曲线； 对于每个建筑样本进行外业实测，得到每个建筑样本对应的校正值实测曲线； 将与所述校正值实测曲线相似度最大的所述校正值模拟曲线对应的所述候选密度，作为所述建筑样本的密度值； 对于所述建筑样本所在的所述聚类簇，其所有建筑物的密度值均取值为所述密度值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质调查局军民融合地质调查中心，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区茶店子路399号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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