Design of a New Geoid-Based Vertical Datum for Costa Rica

Abstract

Computation of a quasi-geoid model is at the core of the modern approach to the definition of a regional vertical reference system. In Costa Rica, geography has provided several obstacles to Gravity Field Modelling (GFM). Due to rough terrain and the extensive area covered by inaccessible tropical forests, significant data gaps exist. GFM was performed with the Remove-Compute-Restore (RCR) approach. Nineteen gravity datasets covering the terrestrial and marine areas for a total area of 13.5° x 13.5° have been prepared. In the Remove Step, gravity data was reduced for the contribution of a low-resolution Global Geopotential Model (GGM) GOCO06s. The Residual Terrain Model (RTM) method was used to separately model the terrain and bathymetry-generated high frequency signals. For the tile-wise computation of the RTM gravity anomalies and height anomalies, considerable modifications were made to the TGF software. The accuracy and resolution of the Digital Elevation Model (DEM) used to represent Earth’s topography play a fundamental role in ensuring the topography-generated gravity field constituents are determined to a high accuracy. In Costa Rica, this is especially critical as a large percentage of the area is mountainous and also vegetated by some of the world’s tallest forests. In this study, nine global DEMs were evaluated. Significant Vegetation Bias (VB) was present in all 1′′ DEMs. Several million points from the Land, Vegetation, and Ice Sensor (LVIS) survey and the Global Forest Canopy Height 2019, which for the first time provided canopy heights on a 25-m resolution grid, were used to propose a novel analytical method for the elimination of the VB from the 1 ′′NASADEM. The computed ’Bare-Earth’ Digital Terrain Model CRDTM2020 performed significantly better than other evaluated DEMs, and was used in the computation of the CRQG2022 quasi-geoid model. The investigations performed in this study provide insights helpful in establishing the new geoid-based vertical datum in Costa Rica. For the first time, the effect of VB in DEMs was evaluated for the RTM height anomalies and its effect on the quasi-geoid model. The bathymetry-generated RTM gravity anomalies and height anomalies were computed using the GEBCO2020 model using the Rock Equivalent Topography method. The Compute step in the RCR approach was performed using Spherical Radial Base Functions (SRBF) with the SRBFsoft software suite. Validation data was scarce, and comparisons to global high-resolution GGMs and the absolute gravity datasets showed that the CRQG2022 quasi-geoid model performs better than any other evaluated models.El cálculo de un modelo cuasi-geoide es el núcleo del enfoque moderno para la definición de un sistema de referencia vertical regional. En Costa Rica, la geografía ha proporcionado varios obstáculos para el Modelado de Campo de Gravedad (GFM). Debido al terreno accidentado y la extensa área cubierta por bosques tropicales inaccesibles, existen importantes lagunas en los datos. GFM se realizó con el enfoque Remove-Compute-Restore (RCR). Se han preparado diecinueve conjuntos de datos de gravedad que cubren las áreas terrestres y marinas para un área total de 13,5° x 13,5°. En el paso Eliminar, los datos de gravedad se redujeron para la contribución de un modelo geopotencial global (GGM) GOCO06s de baja resolución. El método del Modelo de Terreno Residual (RTM) se utilizó para modelar por separado el terreno y las señales de alta frecuencia generadas por la batimetría. Para el cálculo de mosaicos de las anomalías de gravedad y anomalías de altura de RTM, se realizaron modificaciones considerables en el software TGF. La precisión y resolución del modelo de elevación digital (DEM) utilizado para representar la topografía de la Tierra juegan un papel fundamental para garantizar que los componentes del campo de gravedad generados por la topografía se determinen con una alta precisión. En Costa Rica, esto es especialmente crítico ya que un gran porcentaje del área es montañosa y también está cubierta por algunos de los bosques más altos del mundo. En este estudio, se evaluaron nueve DEM globales. Sesgo de vegetación significativo (VB) estuvo presente en todos los DEM de 1''. Se utilizaron varios millones de puntos del estudio Land, Vegetation, and Ice Sensor (LVIS) y Global Forest Canopy Height 2019, que por primera vez proporcionó alturas de dosel en una cuadrícula de resolución de 25 m, para proponer un método analítico novedoso para el eliminación del VB de la 1”NASADEM. El modelo de terreno digital CRDTM2020 calculado de "tierra desnuda" funcionó significativamente mejor que otros DEM evaluados y se utilizó en el cálculo del modelo cuasi-geoide CRQG2022. Las investigaciones realizadas en este estudio brindan información útil para establecer el nuevo datum vertical basado en geoide en Costa Rica. Por primera vez se evaluó el efecto de VB en DEMs para las anomalías de altura RTM y su efecto en el modelo cuasi-geoide. Las anomalías de gravedad RTM generadas por batimetría y las anomalías de altura se calcularon utilizando el modelo GEBCO2020 utilizando el método de Topografía Equivalente de Roca. El paso de cálculo en el enfoque RCR se realizó utilizando funciones de base radial esférica (SRBF) con el paquete de software SRBFsoft. Los datos de validación fueron escasos y las comparaciones con los GGM globales de alta resolución y los conjuntos de datos de gravedad absoluta mostraron que el modelo cuasi-geoide CRQG2022 funciona mejor que cualquier otro modelo evaluado.