PPP Yönteminde GPS ve GLONASS Uydularının Kullanımının Nokta Konum Doğruluğuna Etkisinin Araştırılması
Bibliographic record
Abstract
Rusya Federasyonu tarafindan gelistirilmis bir kuresel uydu konum belirleme sistemi olan GLONASS’in (GLObalnaya NAvigatsionnaya Sputnikovaya Sistema veya GLObal NAvigation Satellite System) tamamlanmasi ve GPS’ den sonra ikinci calisir halde ve tum dunyayi kapsayacak sekilde hizmet vermesi ile uydu tabanli jeodezik calismalar, GPS ve GLONASS sistemlerinin birlikte kullanilmasina yonelmistir. Ozellikle uydu sayisinin yeterli olmadigi veya sinyal kalitesinin zayif oldugu ormanlik alanlar, yuksek katli binalarin bulundugu bolgeler, acik maden isletmeleri, vadi vb. ortamlarda daha fazla uydudan veri alinmasi sayesinde yuksek dogruluk ve guvenirlikle konum belirlemek mumkun olabilmektedir. Gunumuzde uydu teknolojisindeki gelismeler ile, veri isleme ve analizindeki bas dondurucu ilerlemeler sonucunda tek bir alici ile cm-dm arasinda degisen dogruluklarla konum belirlemek artik mumkun hale gelmistir. Hassas Nokta Konumlama (Precise Point Positioning - PPP) yontemi adi verilen ve her gecen gun yogun bir kullanim alani bulan yontem ile basta hassas yorunge urunleri kullanilarak ve diger bazi duzeltmeler yapilarak, tek bir GNSS alicisi ile toplanan veriden baska hicbir veriye gereksinim duymaksizin statik veya kinematik olarak yuksek dogrulukta konum belirlenebilmektedir. Yakin bir zamana kadar sadece bilimsel GNSS degerlendirme yazilimlari ile PPP koordinatlari elde edilebilirken, gunumuzde universite veya enstitulerin kodladiklari programlarla veya ticari GNSS degerlendirme yazilimlari ile de sonuc almak mumkun hale gelmistir. Ancak tum bu programlar belirli bir duzeyde GNSS bilgisi gerektirmekte olup, cogunlukla da lisanslama ucreti gerektirmektedir. Son zamanlarda bu dezavantajlari ortadan kaldiran ve oldukca pratik kullanima sahip olan pek cok on-line PPP degerlendirme servisleri hizmete girmistir. Bu servislerden biri olan CSRS-PPP (Canadian Spatial Reference System-Precise Point Positioning) servisi sagladigi dogruluk ve kolay kullanimi ile dikkat cekmektedir. Bu calismada, Corum ilinde olabildigince sehir merkezinde, yogun yerlesimin oldugu bolgelerde secilmis jeodezik noktalarda GPS ve GLONASS uydu sistemlerinden veri toplayabilen alicilarla statik olcmeler yapilmistir. Toplanan veriler Kanada tarafindan isletilen CSRS-PPP servisiyle yalnizca GPS ve GPS+GLONASS verileri kullanilarak ayri ayri degerlendirilmistir. Elde edilen koordinatlar noktalarin statik olcmelerle toplanan verilerin diferansiyel yontemle elde edilen ve dogru olarak kabul edilen koordinatlariyla karsilastirilmistir. Farkli surelerde elde edilen Hizli (Rapid) ve Nihai (Final) hassas yorunge ve saat bilgilerinin sonuca etkisini incelemek icin de veriler, olcmeler bittikten hemen sonra ve final yorunge bilgisinin elde edildigi birkac hafta sonrasinda tekrar sisteme yuklenmis ve elde edilen sonuclar ayri ayri karsilastirilmistir. Yayinda, bu kapsamda yapilan calismalar verilmis, elde edilen sonuclar yorumlanmistir. Anahtar Kelimeler: GPS, GLONASS, Hassas Nokta Konumlama, CSRS-PPP, on-line PPP.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".