Determination of the Achievable Accuracy of Relative GPS/Geoid Levelling in Northern Canada 1
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that traditional spirit levelling, as a method for precise vertical positioning, suffers from a number of practical limitations caused by terrain roughness, harsh environmental conditions and restricted line-of-sight. In Canada, this is most evident when we look at the spatial distribution of vertical control stations, since the remote northern parts of the country are very poorly surveyed. A method that has been proven to be a useful and efficient alternative for vertical positioning in such environments is GPS-based levelling. A major advantage of GPS observations is that they are not affected (as much) by the practical limitations of spirit levelling. The achievable accuracy of this method, however, is still under question mainly because of datum inconsistencies and systematic errors inherent in the data. In this paper, a number of investigations are conducted to estimate the achievable accuracy of orthometric height determination in the northwestern parts of Canada, using GPS and geoid information in conjunction with various auxiliary parametric models (corrector surfaces) for describing datum offsets and systematic distortions. Specifically, the covariance (CV) matrix of the estimated parameters in the corrector surface model, and the combined relative accuracy of GPS and geoid data, are used to infer the accuracy of the orthometric height differences of newly established baselines in remote northern parts of Canada. A large test network consisting of the GPS benchmarks in western Canada is used for the computation of the covariance matrix of the estimated parameters in the corrector surface models, through a combined least-squares adjustment of GPS, levelling and geoid data. The results provide valuable insight into the role of the accuracy for the parameters in the corrector surface model for precise vertical positioning via GPS/geoid levelling. 1
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».