Geoid modeling using a high resolution geopotential model and terrain data: A case study in Canadian Rockies
Notice bibliographique
Résumé
Using GPS-levelling technique for height determination has been a very attractive method in recent years, due to rapid availability of high quality GPS positioning. With this method, a precise geoid is required to convert GPS ellipsoidal heights to orthometric heights. Conventionally, such a high quality local geoid is obtained through very dense gravity and GPS-levelling data (and other gravity related quantities, such as vertical deflections, gravity gradients). However, high quality and dense gravity and GPS-levelling data are not available for many developing countries, due to the cost and effort for such surveys. In this paper, a simple alternative method based on recent high quality global gravity and digital terrain models, which avoids the need of dense gravity and GPS-levelling data, is proposed. With this method, low and medium wavelength gravity field structures are estimated from the recent global gravity model, the Earth Gravitational Model 2008 (EGM2008), while the short wavelength structures are calculated from the latest global Digital Terrain Model (the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) elevation data). Residual topography reduced geoid undulation differences between GPS-levelling and EGM2008 are modeled as a trend and a corrective surface separately. As the GPS-levelling data used in this method is relatively sparse, an iterative cross-validation method is used to maximize the available data points in the corrective surface computation. As an example, a very rough region (in Canadian Rocky mountains) is selected to test this geoid determination method. The comparison of the geoid using the proposed method with the Canadian Gravimetric Geoid 2005 (CGG2005) in absolute and relative sense shows a slight improvement and the new geoid is able to be used to support GPS-levelling in the second and third order height networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».