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申请/专利权人：成都云智北斗科技有限公司

摘要：本发明涉及数据优化技术领域，公开了一种基于多项式改正和神经网络的PWV重建方法及系统，包括以下步骤：步骤1：获取初始数据并预处理；步骤2：对GNSSPWV和EAR5PWV进行时空匹配；步骤3：对初始数据中的GNSS观测数据进行质量检查，并筛除其中的不合格数据对应的GNSSPWV及其关联数据；步骤4：通过多项式拟合方法，利用GNSSPWV修正EAR5PWV；步骤5：统一多源数据分辨率；将DEM数据、NDVI数据、气象参数数据的时空分辨率通过插值方法统一到与PWV数据一致；步骤6：基于BPNN神经网络模型，建立影响因子与PWV的函数映射关系；所述影响因子包括空间位置和气象参数。本发明能够实现一定范围内时空分布连续、精度可靠的PWV重建，能够获得高时空分辨率、高精度的PWV数据。

主权项：1.一种基于多项式改正和神经网络的PWV重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取初始数据并预处理；所述初始数据包括GNSS观测数据、ERA5数据集、气象参数数据、DEM数据和NDVI数据；并从GNSS观测数据中处理获得GNSSPWV，从ERA5数据集中处理获得EAR5PWV；步骤2：对GNSSPWV和EAR5PWV进行时空匹配；步骤3：对初始数据中的GNSS观测数据进行质量检查，并筛除其中的不合格数据对应的GNSSPWV及其关联数据；步骤4：通过多项式拟合方法，利用GNSSPWV修正EAR5PWV；步骤5：统一多源数据分辨率；将DEM数据、NDVI数据、气象参数数据的时空分辨率通过插值方法统一到与PWV数据一致；步骤6：基于BPNN神经网络模型，建立影响因子与PWV的函数映射关系；所述影响因子包括空间位置和气象参数；在步骤4中，所述多项式拟合方法为：采用拟合模型进行拟合，且拟合方式采用单时段、单点位置处的拟合；拟合准则采用最小二乘准则；即其中，视矩阵P为单位阵，矩阵V定义为指定位置拟合结果PWV与该位置插值结果GNSSPWV的差值，即： ；式中，k为观测对数量；为拟合PWV，即表示拟合得到的指定位置的第i个单点位置的PWV数据；为对应第i个单点位置的GNSSPWV数据；所述拟合模型为： ；式中，表示拟合得到的PWV数据；、、、、为拟合系数；EAR5PWV为拟合时间、拟合位置对应的EAR5PWV数据；Lat为拟合位置的纬度，Long为拟合位置的经度，H为拟合位置的高程；在步骤6中，所述BPNN神经网络模型的输入层由10个神经元组成，即： ；式中，Longitude为经度；Latitude为纬度；DEM为高程；DOY为时间；{Met}为气象参数；NDVI为归一化植被指数；为将研究区域划分为格网后，第i个格网点对应的经度、纬度、高程、时间、气象参数及归一化植被指数数据；BPNN神经网络模型的输出层由1个神经元组成，即： ，，式中，MODIS-ERA5PWV为改正后的ERA5PWV观测对；为将研究区域划分为格网后，第i个格网点对应的已用GNSSPWV修正后的EAR5PWV数据；所述建立影响因子与PWV的函数映射关系，为构建X和Y之间的函数映射关系；其中，X为所有的合集；Y为所有的合集。

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