Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 8

Liczba wyników na stronie
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  GPS measurement
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
Obserwacje GNSS realizowane na sieciach stacji permanentnych przekształciły się obecnie w złożone systemy oferujące poza postprocessingiem również korekty przesyłane w czasie rzeczywistym, a także tworzenie obserwacji wirtualnych. Przykładem takiego systemu jest uruchomiona w czerwcu 2008 r. polska aktywna sieć geodezyjna ASG EUPOS. Dla użytkowników przeznaczono trzy serwisy udostępniania poprawek w czasie rzeczywistym oraz dwa serwisy do postprocessingu. Powszechnie wiadomo, że pomiary realizowane w czasie rzeczywistym charakteryzują się z reguły niższą dokładnością niż pomiary statyczne oraz że dokładność wyznaczenia wysokości jest niższa niż pozycji poziomej punktu. Dokładność pomiarów statycznych natomiast uzależniona jest m.in. od długości wektorów, długości sesji obserwacyjnej czy od rodzaju wykorzystanych odbiorników (L1 bądź L1/L2). W pracy poddano analizie sposoby wyznaczenia wysokości z pomiarów statycznych GPS, w kontekście możliwości technicznych systemu ASG-EUPOS oraz niektórych zaleceń do takich pomiarów. Szczególną uwagę zwrócono na możliwość wykorzystania do takich wyznaczeń obserwacji z Wirtualnych Stacji Referencyjnych (VRS – Virtual Reference Station). Przeprowadzone analizy wykazały, że procedura wyznaczenia wysokości punktów z wykorzystaniem VRS może pozwolić na znaczne skrócenie długości sesji obserwacyjnej oraz poprawę dokładności w stosunku do wyników uzyskanych z serwisu POZGEO. Dodatkowo, ze względu na krótkie wektory między stacją wirtualną a wyznaczanymi punktami, dokładność ta nie jest uwarunkowana wykorzystanym w czasie pomiaru typem odbiornika (L1 bądź L1/L2).
Celem niniejszej pracy jest opisanie źródeł błędów mających lub mogących mieć wpływ na jakość wyznaczenia współrzędnych szczegółów sytuacyjnych podczas ich pomiaru metodą GPS RTK z punktu widzenia użytkownika. Źródła błędów podczas pomiaru szczegółów sytuacyjnych można podzielić na dwie grupy. Pierwsze to te, na które jako użytkownik systemu nie mamy wpływu. Do tej grupy można zaliczyć m.in. błędy wynikające z samej dokładności działania GPS, a także te związane z zastosowaniem metody pomiaru, np. RTK. Do drugiej grupy błędów można zaliczyć te, które powstają podczas właściwego pomiaru takie jak: nieprostopadłość tyczki, niecentryczne jej ustawienie nad mierzonym szczegółem, zły dobór punktów wpasowania na istniejącą osnowę itp. W pracy omówiono szczegółowo przyczyny powstawania błędów należących do obu grup, oceniono ich wpływ na ostateczną wartość współrzędnych oraz opisano możliwości ich ograniczenia lub eliminacji.
W pracy zaprezentowano zmodyfikowaną metodę różnicową wykrywania zmian skokowych w dyskretnych sygnałach pomiarowych (np. szeregach czasowych zmian współrzędnych punktów GPS) w obecności zakłóceń sygnału przypadkowym szumem pomiarowym (white noise) oraz obserwacji odstających (outliers). Metoda polega na zastąpieniu średniej ruchomej w klasycznym algorytmie metody różnicowej poprzez medianę, przez co w znacznym stopniu ogranicza się wpływ obserwacji odstających. Metodę przetestowano na symulowanych sygnałach pomiarowych. Jak wykazały obliczenia testowe, metoda jest skuteczna nawet dla stosunkowo wąskiego okna po stronie obserwacji następujących po testowanej i-tej epoce pomiarowej. Pozwala to na stosunkowo szybkie alarmowanie o zaistnieniu zmiany skokowej o amplitudzie nawet na granicy szumu po- miarowego (3 sigma). Metoda może znaleźć zastosowanie w automatycznych systemach kontrolno-pomiarowych do monitorowania przemieszczeń obiektów inżynierskich wykorzystujących satelitarny system GPS, w szczególności do monitorowania deformacji obiektów hydrotechnicznych, przemysłowych i górniczych.
W niniejszym opracowaniu zaprezentowano wyniki analiz przeprowadzo­nych w celu określenia wzajemnych relacji pomiędzy wysokością terenu pozyskaną różny­mi metodami. Opierając się na wcześniejszych badaniach, porównano wysokości punktów pomierzone bezpośrednio techniką GPS w trybie RTK, uzyskane ze zdjęć kamerą cyfrową ADS40, chmurę punktów otrzymaną z nalotu ALS (Airborne Laser Scanner) oraz model GRID utworzony z danych ALS. Surowe dane ALS opracowano wstępnie w programie TerraScan. Wykorzystując algorytm aktywnego modelu TIN, przeprowadzono automatycz­ną klasyfikację, wydzielając punkty należące do pokrycia terenu od punktów leżących na powierzchni terenu. Na zbiorze punktów terenowych przeprowadzono triangulację w pro­mieniu 20 m od punktów kontrolnych GPS. Dzięki temu można było obliczyć płaszczyzny trójkątów, w obszarze których zawarte były punkty GPS. Następnie dla współrzędnych (x, y) punktów GPS obliczono wysokości z danych ALS. W analogiczny sposób dla za­danych współrzędnych (x, y) odczytano wysokości ze zdjęć lotniczych. NMT w postaci GRID powstał również przy użyciu nakładki TerraScan z zadaną wielkością oczka siatki równą 1 m. Najniżej ze wszystkich zbiorów położone są punkty GPS, średnio o ponad 0.2 m poniżej danych ALS. Jak można było przypuszczać, chmura punktów ALS oraz model GRID leżą najbliżej siebie, przy czym model znajduje się średnio 0.1 m powyżej surowych danych ALS.
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.