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칼만 RTS 필터를 이용한 선상 중력 자료 보정에 관한 연구
황종선,한현철,Hwang, Jong-Sun,Han, Hyun-Chul 대한자원환경지질학회 2010 자원환경지질 Vol.43 No.4
선상 중력 이상값은 기상악화 및 조사 선박의 급작스런 음직임에 의해 많이 왜곡된다. 이러한 자료 왜곡은 잘못된 해석을 유발할 수 있어 필히 제거되어야 하지만 완벽하게 모든 오차를 제거할 수는 없다. 일반적으로 사용하는 교차점 오차 보정은 교차점 자체에 대한 국부적인 보정이기 때문에 교차점 오차 보정을 한 후에도 그 자료에는 많은 오차 값들이 포함되어 있다. 이러한 단점을 해소하기 위하여 교차점에서는 물론이고 모든 자료에 포함되어 있는 오차값들을 최소화하기 위하여 칼만 필터중의 하나인 Rauch-Tung-Striebel(RTS) 필터를 이용하였다. RTS 보정을 수행한결과 자료 변위 폭이 최대 15 mGal에서 2 mGal 미만으로 감소되었고 교차점에서의 오차는 4.21 mGal에서 2.95mGal로 줄어들었다. 이 결과는 RTS 방법이 교차점에서는 물론 모든 자료에 포함되어 있는 오차 값을 최소화 하는데 효율적임을 제시하고 있다. Gravity anomalies observed in shipborne survey are usually distorted by bad weather conditions and unexpected vessel movement. These distorted data should be removed because they may mislead the data interpretation. However, it is not possible to perfectly remove all erroneous data. Cross-over point correction, which is generally used, only reduces the errors at cross-over points, and thus the data still contain error values. To resolve this drawback, Rauch-Tung-Striebel(RTS) filter was adopted to minimize all errors in the data and at cross-over points. After applying this method, the range of anomaly variation is reduced from 15 mGal to less than 2 mGal, and errors at the cross-over points are minimized from 4.21 mGal to 2.95 mGal. The results imply that RTS filter is very useful to reduce errors in the data and corss-over points.
구면캡 조화분석을 이용한 남한 및 그 주변지역의 중력이상 통합에 관한 연구
황종선,김형래,김창환,유상훈,Hwang, Jong-Sun,Kim, Hyung-Rae,Kim, Chang-Hwan,You, Sang-Hoon 대한자원환경지질학회 2008 자원환경지질 Vol.41 No.2
육상 및 해상에서 측정된 중력자료와 GRACE 인공위성으로부터 계산된 중력자료를 구면캡 조화분석(Spherical Cap Harmonic Analysis; SCHA)을 이용하여 통합하였다. 중력자료는 한국지질자원연구원에서 측정된 육상중력과 한국해양연구원과 국립해양조사원에서 측정된 해상자료를 이용하였으며, GRACE 인공위성 자료로는 구면조화함수의 계수형태로 되어있는 L-2 level 자료를 이용하여 중력이상값을 계산하였다 0.05도 간격으로 격자화 된 중력자료의 해상도와 구면캡 조화계수의 해상도를 일치시키기 위하여 조화계수를 order 80까지 설정하였으며 Generalized Minimal Residual (GMRES) 역산방법을 이용하여 구면캡 조화계수를 계산하였다. 이 계수로부터 다시 중력이상을 구한 결과 육상 및 해상자료와 0.950,그리고 GRACE 인공위성 자료와 0.995의 매우 높은 상관관계를 보여주어 본 연구의 방법이 매우 잘 적용 되었음을 알 수 있었다. 구면캡 조화분석의 적용으로 중자력 자료의 특성인 라플라스 방정식을 만족함으로써, 측정된 고도 이외에 다른 고도에서도 중력값을 계산할 수 있으며, 본 연구에서는 10 km에서 60 km 고도까지 중력이상을 계산하였다. 각 고도에서 매우 안정적인 결과를 얻을 수 있었으며, 인공위성 자료의 특성인 우수한 저주파성분과 육상 및 해상에서 측정된 자료의 상세한 고주파 성분이 매우 잘 융합되어 있는 것을 볼 수 있었다. 본 연구의 방법을 이용하여 여러가지 고도의 자료를 한꺼번에 통합할 수 있으므로 항공중력 둥의 자료가 추가될 경우, 더욱더 상세하고 안정적인 중력이상값을 계산 할 수 있을 것으로 기대된다. The gravity anomalies that observed by ground and shipborne survey and calculated from GRACE satellite are combined by using spherical cap harmonic analysis (SCHA). In this study, ground gravity data from Korea Institute of Geoscience and Mineral Resource(KIGAM) and shipborne gravity data from National Ocean Research Institute(NORI) and Korea Ocean Research and Development institute(KORDI) were used. L-2 level GRACE Gravity Model (GGM02C) was also used for satellite gravity anomaly. The ground and shipborne surveyed data were combined and gridded using Krigging method with 0.05 degree interval and GRACE data were also gridded using the same method with 0.05 degree to harmonize with the resolution of SCHA that has coefficient up to 80. Generalized Minimal Residual(GMRES) inversion method was implemented for calculating the coefficients of SCHA using the gridded ground and satellite gravity anomalies that had 0 km and 50 km altitude, respectively. The results of inversion method showed good correlation of 0.950 and 0.995 with original ground and satellite data. The gravity anomaly using SCHA satisfies Laplace's equation, therefore, using these SCHA coefficients, gravity anomaly can be calculated at any altitude. In this study, gravity anomaly was calculated from 10 km to 60 km altitude and each altitude, very stable results were shown. The ground and shipborne gravity data that have higher resolution and satellite data in long wavelength are harmonized well with SCHA coefficients and successfully applied in South Korea area. If more continuous survey and muti-altitude surveyed data like airborne data available, more precise gravity anomaly can be acquired using SCHA method.