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Enregistrement W2033832309 · doi:10.1186/bf03352297

Low-cost densification of permanent GPS networks for natural hazard mitigation: First tests on GSI’s GEONET network

2014· article· en· W2033832309 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Rizos, Shaowei Han, Linlin Ge, Horng‐Yue Chen, Yuki Hatanaka, Kaoru Abe

Notice bibliographique

RevueEarth Planets and Space · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilInternational Research and Exchanges Board
Mots-clésGlobal Positioning SystemReal-time computingComputer scienceAssisted GPSInstrumentation (computer programming)Remote sensingTelecommunicationsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers from The University of New South Wales (UNSW), Australia, and from the Geographical Survey Institute (GSI), Japan, have commenced a joint project to develop, deploy and test an innovative hardware/software system design for an automatic, continuously-operated ground deformation monitoring system based on low-cost GPS receiver technology. Conventional continuously-operated GPS (CGPS) networks, such as the one established in Japan by GSI to precisely measure earth surface movement, are very expensive. The high cost being primarily due to the fact that dual-frequency receivers are used. Japan’s nationwide GEONET network is the world’s largest, numbering nearly 1000 receiver stations, with an average station spacing of the order of 30 km. In order to densify such CGPS networks (important when high spatial resolution for the monitoring of the deformation phenomenon is required), and to promote the use of the CGPS technique in lesser developed countries, a significantly cheaper system architecture is needed. The proposed design is an integrated, dual-mode network consisting of low-cost, single-frequency GPS receivers across the area of interest, surrounded by a sparser network of dual-frequency GPS receivers. Initial tests of data collected at selected stations in the GEONET network have already shown that through enhanced data processing algorithms a CGPS network containing both single-frequency and dual-frequency receivers would be able to deliver better than centimetre level accuracies, at considerably lower cost than present systems based exclusively on dual-frequency instrumentation. This paper reports the results of the first field test of this new CGPS system design, in the Tsukuba area of Japan, in August 1999. The test network consisted of: (a) several stations of the GEONET network surrounding (b) an inner network of four single-frequency Canadian Marconi GPS receivers installed by UNSW researchers. The data from both the GEONET and the UNSW receivers were processed using a specially modified version of the Bernese GPS Software Package. The software first processes the GEONET GPS station data in order to generate empirical corrections which are then applied to the double-differenced data of the GPS baselines located within the test area enclosed by the dual-frequency CGPS stations. These corrections have the effect of improving baseline solution accuracy by up to an order of magnitude, even for baselines ranging up to 100 km in length. The baselines connecting the inner network to the surrounding GEONET stations are processed in a number of modes, including 24 hr files (as is the standard practice for geodynamic applications) and hourly data files (as in volcano deformation monitoring applications). The results indicate that single-frequency-with-correction processing can achieve accuracies of better than 5 mm in the horizontal components and 3 cm in height, while the dual-frequency results can achieve accuracies better than 2 mm in the horizontal components and 6 mm in height. In the authors’ opinion, for certain geodynamic applications there are no significant differences between the single-frequency-with-correction results and the dual-frequency results, especially for the horizontal components.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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