Potencialidades de serviços on-line de Posicionamento por Ponto Preciso em aplicações geodésicas: uma análise envolvendo longo período de dados das estações da RBMC
Notice bibliographique
Résumé
Um método de posicionamento por GNSS (Global Navigation Satellite System) que vem se popularizando nos últimos anos é o Posicionamento por Ponto Preciso (PPP). Este método de posicionamento se utiliza de dados de apenas um receptor e requer, fundamentalmente, o uso de efemérides e correções dos relógios dos satélites precisos. O PPP nos últimos anos ganhou um impulso significativo em sua popularidade devido, principalmente, ao surgimento de serviços gratuitos de processamento on-line. Entre estes serviços on-line de processamento de PPP, destaca-se o fornecido pelo NRCan (Natural Resource Canada), denominado CSRS-PPP (Canadian Spatial Reference System – Precise Point Positioning). Nesta Tese utilizou-se o serviço canadense CSRS-PPP no processamento de um longo período de dados superior a onze anos coletados em noventa e cinco das estações da RBMC. A análise das velocidades obtidas a partir das respectivas séries temporais referentes às coordenadas diárias estimadas pelo CSRS-PPP bem como a determinação de suas coordenadas – através do PPP – referidas à época 2000.4, mostraram resultados com pequenas discrepâncias quando comparadas com os valores oficiais adotados para as estações analisadas. O problema detectado, refere-se à impossibilidade da adoção de velocidades lineares de translação no sistema cartesiano X, Y e Z, tendo em vista que na grande maioria das estações constatou-se um comportamento sazonal referente à altura elipsoidal, variação esta que afeta as translações em X, Y e Z ao longo do ano. Como solução, propõe-se a adoção das velocidades de deslocamento calculadas para coordenadas planas, particularmente as coordenadas UTM, sendo a altura elipsoidal corrigida através de modelos estabelecidos em função da variação sazonal registrada em cada uma das estações da RBMC.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».