Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/11702 |
Resumo: | Agradecimentos: Ao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que através da sua Coordenação de Geodésia organiza e disponibiliza os dados GNSS adquiridos pelos receptores da Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo dos Sistemas GNSS (RBMC), assim como disponibiliza gratuitamente o processamento das observáveis pelo método PPP, ajuda imprescindível, sem a qual esse trabalho não seria possível |
id |
CAMP_3d64ab980331714466fc803e018547b8 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:https://www.repositorio.unicamp.br/:1345078 |
network_acronym_str |
CAMP |
network_name_str |
Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp |
repository_id_str |
|
spelling |
Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisãoPPP/GNSS obtained coordinates accuracy analysis using decision tree techniqueÁrvores de decisãoPrecisão da medição dimensionalSistema de Posicionamento GlobalDecision treesDimensional measurement accuracyGlobal Positioning SystemArtigo originalAgradecimentos: Ao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que através da sua Coordenação de Geodésia organiza e disponibiliza os dados GNSS adquiridos pelos receptores da Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo dos Sistemas GNSS (RBMC), assim como disponibiliza gratuitamente o processamento das observáveis pelo método PPP, ajuda imprescindível, sem a qual esse trabalho não seria possívelResumo: O objetivo do trabalho é analisar o quanto os resultados de posicionamento de pontos obtidos com o método PPP-GNSS se aproximam das coordenadas da posição real desses pontos no terreno. O posicionamento de pontos na superfície da Terra tornou-se mais simples com o surgimento dos sistemas de posicionamento por satélites artificiais. Embora atualmente apenas as constelações do sistema norte-americano GPS e do sistema russo GLONASS sejam as únicas a transmitirem dados utilizáveis, existem outras constelações que se encontram em estágio inicial e deverão a médio prazo fazer parte do GNSS. Dentre os diferentes métodos de posicionamento preciso que usam as observáveis GNSS está o método de Posicionamento por Ponto Preciso (PPP). Assim como em qualquer outro método de posicionamento, ele usa os dados das observáveis para produzir as coordenadas que resultam sempre acompanhadas de indicadores estatísticos sobre a sua precisão. Como se sabe, a precisão de um resultado é algo diferente da sua exatidão. Enquanto a precisão informa a qualidade dos dados, a exatidão nos diz o quanto as coordenadas calculadas estão próximas da posição real no terreno. Embora o vínculo entre a precisão e a exatidão esteja presente nos dados, o processamento não consegue alcançar essa correlação. Neste trabalho usou-se a ferramenta de mineração de dados conhecida como Árvore de Decisão para predizer a exatidão de coordenadas das quais se conhece apenas a precisão. Para isso, constituiu-se um banco de dados povoado com coordenadas cuja precisão e exatidão eram conhecidas. Esse banco serviu como referência para o treinamento recursivo de uma Árvore de Decisão que a tornou capaz de predizer a exatidão de coordenadas das quais se conhece apenas a precisãoAbstract: The aim of this paper is to perform the analisys over the resulting coordinates obtained with the PPP-GNSS method to classify their accuracy. The point positioning over the Earth's surface has become simpler after the building of positioning systems that uses artificial satellites, especially nowadays, because of the existence of several systems that form the GNSS. Although actually the satellites on the GNSS constellations belong to the North American positioning system GPS or to the Russian positioning system GLONASS, the most structured systems, there are other systems integrating the GNSS and they will be fully functional in a few years. Among different methods that can be used to perform precise positioning using transmitted data by GNSS satellites we can find the PPP method to obtain geodetic precise coordinates. Similarly to other methods, PPP uses the observables to produce coordinates and their precision. As we know precision is something different from accuracy. While precision informs the data set quality, accuracy tells us how much the calculated coordinate is close to its position on the ground. Any positioning method only informs the precision but the accuracy. Although the correlation between precision and accuracy has been registered implicit in the observables, the processing methods can't achieve it. This study used the data mining tool known as Decision Tree to identify the rules that connect precision and accuracy, to predict the accuracy of coordinates from its known precision. A large set of coordinates with known precision and accuracy was used as reference for the recursive training of a Decision Tree that became able to predict the accuracy of coordinates just having its precisionAbertoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMenzori, Mauro, 1954-2017info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12733/11702MENZORI, Mauro. Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão. Revista de engenharia e tecnologia. Ponta Grossa, PR. v. 9, n. 2, p. 28-40, ago. 2017. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/11702. Acesso em: 7 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1345078porreponame:Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicampinstname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-08-16T12:34:04Zoai:https://www.repositorio.unicamp.br/:1345078Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/requestreposip@unicamp.bropendoar:2023-08-16T12:34:04Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão PPP/GNSS obtained coordinates accuracy analysis using decision tree technique |
title |
Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão |
spellingShingle |
Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão Menzori, Mauro, 1954- Árvores de decisão Precisão da medição dimensional Sistema de Posicionamento Global Decision trees Dimensional measurement accuracy Global Positioning System Artigo original |
title_short |
Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão |
title_full |
Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão |
title_fullStr |
Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão |
title_full_unstemmed |
Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão |
title_sort |
Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão |
author |
Menzori, Mauro, 1954- |
author_facet |
Menzori, Mauro, 1954- |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Menzori, Mauro, 1954- |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Árvores de decisão Precisão da medição dimensional Sistema de Posicionamento Global Decision trees Dimensional measurement accuracy Global Positioning System Artigo original |
topic |
Árvores de decisão Precisão da medição dimensional Sistema de Posicionamento Global Decision trees Dimensional measurement accuracy Global Positioning System Artigo original |
description |
Agradecimentos: Ao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que através da sua Coordenação de Geodésia organiza e disponibiliza os dados GNSS adquiridos pelos receptores da Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo dos Sistemas GNSS (RBMC), assim como disponibiliza gratuitamente o processamento das observáveis pelo método PPP, ajuda imprescindível, sem a qual esse trabalho não seria possível |
publishDate |
2017 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2017 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12733/11702 MENZORI, Mauro. Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão. Revista de engenharia e tecnologia. Ponta Grossa, PR. v. 9, n. 2, p. 28-40, ago. 2017. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/11702. Acesso em: 7 mai. 2024. |
url |
https://hdl.handle.net/20.500.12733/11702 |
identifier_str_mv |
MENZORI, Mauro. Investigação da exatidão de coordenadas obtidas com o PPP/GNSS usando árvore de decisão. Revista de engenharia e tecnologia. Ponta Grossa, PR. v. 9, n. 2, p. 28-40, ago. 2017. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/11702. Acesso em: 7 mai. 2024. |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1345078 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) instacron:UNICAMP |
instname_str |
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
instacron_str |
UNICAMP |
institution |
UNICAMP |
reponame_str |
Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp |
collection |
Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
repository.mail.fl_str_mv |
reposip@unicamp.br |
_version_ |
1799030830869250048 |