Comparison of airborne gravity processing results by GravPRO and Newton software packages
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Zero-length spring gravity sensors, such as the Micro-g LaCoste Turnkey Airborne Gravity System (TAGS), are widely used in airborne gravimetry applications due to their virtually drift-free characteristics. However, the quality of the final gravity product depends on the methods chosen to correct for several dynamic effects, including the Eötvös correction, the vertical acceleration correction of the moving aircraft, and the instrument platform tilt correction. For geodetic applications using regional gravity field mapping for geoid determination, the choices of correction method are extremely important because the flights are done uncommonly high and fast. For this reason, and in support of the Gravity for the Redefinition of the American Vertical Datum (GRAV-D) project, the National Oceanic and Atmospheric Administration’s National Geodetic Survey (NGS), and Fugro Geospatial have independently developed airborne gravity processing software packages for TAGS data — called Newton and GravPRO, respectively. We have evaluated the airborne gravity data processing methods that are used in the two software packages. We processed a GRAV-D data set collected by NGS over Louisiana and the Gulf of Mexico in 2008 with both packages, we compared the results for each major data correction applied, and we evaluated unique add-on features and tools. The results determined that the two software packages were very comparable, both yielding an excellent crossover root-mean-square of 1.8 mGal without any crossover adjustment applied. For the worst 14% of survey lines, which had higher levels of aircraft dynamics during flight, GravPRO was able to retain more data due to advantages in its platform tilt correction method. Also, GravPRO’s instrument calibration function, which is based on crossover error analysis, found a 45% improvement in achievable survey precision from approximately 2 mGal to approximately 1 mGal when comparing the test data set to a global gravity model.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».