Experiences with a mixed-mode GPS-based volcano monitoring system at Mt. Papandayan, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
During the past few years a methodology has been developed for processing data collected by GPS networks consisting of a mixed set of single-frequency and dual-frequency receivers. The strategy is to deploy a few permanent, 'fiducial' GPS stations with dual-frequency, geodetic-grade receivers surrounding an 'inner' network of low-cost, single-frequency GPS receivers. Such a configuration offers considerable flexibility and cost savings for geodynamic applications such as volcano deformation monitoring, which require a dense spatial coverage of GPS stations, and where it is not possible, nor appropriate, to establish permanent GPS networks using dual-frequency instrumentation. This configuration has recently been tested at the Mt. Papandayan volcano in West Java, Indonesia. The two-stage network design consists of an inner network of four single-frequency Canadian Marconi (CM) GPS receivers surrounded by three dual-frequency Leica CRS1000 GPS receivers. The inner network logged and transmitted GPS data from the 'slave' stations located on the volcano, to a base station. The combined processing of the CM and Leica receiver data was performed offline so as to investigate the performance of such a mixed-mode system. The basis of the processing methodology is to separate the dual-frequency, 'fiducial' station data processing from the baseline processing involving the single-frequency receivers on the volcano. The data processing for the former was carried out using a modified version of the Bernese software, to generate a file of 'corrections' (analogous to Wide Area DGPS correction models for the distance dependent biases -- primarily due to atmospheric refraction). These 'corrections' will then be applied to the double-differenced phase observations from the inner receivers to improve the baseline accuracies (primarily through empirical modelling of the residual atmospheric biases that otherwise would be neglected). A description of the field testing (and its challenges) during February-March 2000, together with a discussion of the results are presented.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».