Perbandingan Pengolahan Precise Point Positioning Pada Aplikasi Trimble RTX dan CSRS (Studi Kasus : Stasiun CORS Sumatera Barat)
Notice bibliographique
Résumé
Provinsi Sumatera Barat memiliki 5 (lima) stasiun Continuosly Operating Reference Stasions (CORS) yang dikelola oleh Badan Informasi Geospasial (BIG) yaitu, Stasiun Air Bangis (CAIR), Stasiun Bukittinggi (CBKT), Stasiun Pariaman (CPAR), Stasiun Padang (CPDG), dan Stasiun Pesisir Selatan (CSEL). Majunya teknologi pada zaman sekarang memberikan dampak positif terhadap pengolahan data GNSS dengan metode Precise Point Positioning (PPP). PPP adalah metode pemosisian sistem satelit navigasi global untuk menghitung posisi yang sangat tepat hingga beberapa sentimeter dengan menggunakan penerima tunggal, karena itu ketepatan dan keakuratan menjadi hal yang sangat penting di zaman sekarang ini. Saat ini ada dua aplikasi online yang sangat menarik dalam pengolahan data GNSS dengan menggunakan metode PPP, dua aplikasi online itu adalah Trimble RTX dan CSRS (Canadian Spatial Reference System) . Penelitian dilakukan untuk mengetahui bagaimana perbandingan setiap 3,6, dan 24 jam data CORS pada tiga stasiun CORS Sumatera Barat, yaitu CPDG, CAIR, dan CSEL. Pengolahan menggunakan metode PPP Pada Aplikasi online Trimble RTX dan CSRS yang dibandingkan dengan data referensi SRGI 2013 sebagai acuan selisih perbandingan, penelitian menggunakan data 3 DOY ( Day Of Year ) yaitu DOY 030, 031, dan 032, penelitian ini menghasilkan pengolahn aplikasi CSRS pada data CPDG lebih mendekati data Referesensi SRGI 2013, pada CAIR dan CSEL tidak diketahui aplikasi mana yang mendekati data Referensi SRGI 2013 karena hasil dari aplikasi Trimble RTX tidak diperoleh.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,009 |
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 ».