Combination of Soviet-Era Surface Gravity and Modern Satellite Data for Geoid Model Computation: A Case Study for Kazakhstan

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/computation13110260
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Accurate geoid determination is essential for height system unification and for converting Global Navigation Satellite System (GNSS) ellipsoidal heights to orthometric heights. This study demonstrates a national-scale workflow that integrates digitized Soviet-era gravimetric maps at 1:200,000 scale with modern satellite and ancillary datasets to compute a high-resolution gravimetric geoid for Kazakhstan. Legacy gravity maps were systematically digitized, harmonized, and quality-controlled, then integrated with a global geopotential model (XGM2019e_2159) for long-wavelength information and a digital elevation model (FABDEM) for terrain corrections. Geoid computation employed the Least-Squares Modification of Stokes’ Formula, with spectral testing used to select optimal parameters; external control and validation relied on an extensive set of GNSS observations and geometric levelling benchmarks from the national network. The resulting geoid surface captures the country’s full topographic range-from the Caspian Depression to the Tien Shan and Altai. After regression-based removal of residual tilts linked to distortions in the Baltic 1977 height system, achieves a root-mean-square error of 0.066 m. The integrated use of 1:200,000 gravity maps and modern satellite-derived models yields accuracy improvements over widely used global solutions, establishing a consistent vertical reference for Kazakhstan and supporting datum modernization, GNSS-based heighting, infrastructure development, and environmental monitoring. These results show that digitized Soviet-era gravity maps, when fused with modern satellite datasets, can provide robust, high-accuracy geoid solutions.