Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Automatic Detection and Analysis of Offsets in GNSS Position Time Series Using RMS Sliding-Window Method and Synthetic Model

Tytuł:
Automatic Detection and Analysis of Offsets in GNSS Position Time Series Using RMS Sliding-Window Method and Synthetic Model
Autorzy:
Tran, Dinh Trong
Data publikacji:
2024
Słowa kluczowe:
GNSS position time series
displacement tectonic
offset
sliding-window
CORS
szeregi czasowe pozycji GNSS
tektonika przemieszczeń
przesunięcie
okno przesuwne
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
This paper presents a method for automatically detecting and analyzing offsets in GNSS (Global Navigation Satellite System) position time series using the RMS (Root Mean Square) sliding-window approach. This technique identifies anomalies that indicate offsets within the time series. To adjust parameters such as linear trends, seasonal signals, and offsets accurately, synthetic model of GNSS position time series is utilized. The method is implemented in an automated program, pygps_ts, programmed by Python. The effectiveness of this approach is validated using both synthetic and real data from CORS (Continuously Operating Reference Station) stations in Vietnam. The results show that the program can accurately and efficiently detect and analyze offsets, identifying the epochs and magnitudes of these offsets in various scenarios. This study offers a practical tool for GNSS data processing, which is especially useful for tectonic studies and geodetic applications in Vietnam, where the continuous GNSS network is still developing. The study demonstrates the potential of this method for broader applications in monitoring and analyzing GNSS data in different regions. s accuracy and efficiency in offset detection and analysis.
W artykule przedstawiono metodę automatycznego wykrywania i analizy przesunięć w szeregach czasowych pozycji GNSS (Globalnego Systemu Nawigacji Satelitarnej) z wykorzystaniem metody przesuwanego okna RMS (Root Mean Square). Technika ta identyfikuje anomalie wskazujące przesunięcia w szeregach czasowych. Aby dokładnie dostosować parametry, takie jak trendy liniowe, sygnały sezonowe i przesunięcia, wykorzystuje się syntetyczny model szeregów czasowych pozycji GNSS. Metoda jest zaimplementowana w zautomatyzowanym programie pygps_ts, napisanym w języku Python. Skuteczność tego podejścia potwierdza się na podstawie zarówno syntetycznych, jak i rzeczywistych danych ze stacji CORS (ciągle działającej stacji referencyjnej) w Wietnamie. Wyniki pokazują, że program może dokładnie i skutecznie wykrywać i analizować przesunięcia, identyfikując epoki i wielkość tych przesunięć w różnych scenariuszach. Niniejsze badanie oferuje praktyczne narzędzie do przetwarzania danych GNSS, które jest szczególnie przydatne w badaniach tektonicznych i zastosowaniach geodezyjnych w Wietnamie, gdzie ciągła sieć GNSS wciąż się rozwija. Badanie pokazuje potencjał tej metody do szerszego zastosowania w monitorowaniu i analizie danych GNSS w różnych regionach, dokładność i skuteczność w wykrywaniu i analizie przesunięć.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies