A regional Stokes-Helmert geoid determination for Costa Rica (GCR-RSH-2020): computation and evaluation
Notice bibliographique
Résumé
GNSS observations are a common solution for outdoor positioning around the world for coarse and precise applications. However, GNSS produces geodetic heights, which are not physically meaningful, limiting their functionality in many engineering applications. In Costa Rica, there is no regional model of the geoid, so geodetic heights (h) cannot be converted to physically meaningful orthometric heights (H). This paper describes the computation of a geoid model using the Stokes-Helmert approach developed by the University of New Brunswick. We combined available land, marine and satellite gravity data to accurately represent Earth's high frequency gravity field over Costa Rica. We chose the GOCO05s satellite-only global geopotential model as a reference field for our computation. With this combination of input data, we computed the 2020 Regional Stokes-Helmert Costa Rican Geoid (GCR-RSH-2020). To validate this model, we compared it with 4 global combined geopotential models (GCGM): EGM2008, Eigen6C-4, GECO and SGG-UM-1 finding an average difference of 5 cm. GECO and SGG-UM-1 are more similar to the GCR-RSH-2020 based on the statistics of the difference between models and the shape of the histogram of differences. The computed geoid also showed a shift of 7 cm when compared to the old Costa Rican height system but presented a slightly better fit with that system than the other models when looking at the residuals. In conclusion, GCR-RSH-2020 presents a consistent behaviour with the global models and the Costa Rican height systems. Also, the lowest variance suggests a more accurate determination when the bias is removed.
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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 ».