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Previous issue date: 2016-02-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A determinação da componente altimétrica por meio do GNSS (Global Navigation Satellite System) vem ganhando destaque e tem sido utilizada para fins de nivelamento com auxílio de modelos geoidais. Todavia, a desvantagem desse método está na qualidade dos modelos geoidais utilizados, que degradam as altitudes e limitam as aplicações do método. Com intuito de proporcionar ao nivelamento/GNSS uma melhor qualidade na transformação de altitudes, essa pesquisa objetiva o desenvolvimento de uma metodologia de hibridização dos modelos geoidais gravimétricos EGM08, MAPGEO2015 e GEOIDSP2014 para o Estado de São Paulo, proporcionando modelos mais consistentes com a tecnologia GNSS. As redes neurais RBF (Radial Based Function) foram utilizadas na obtenção das superfícies de distorção, baseadas nas diferenças entre as ondulações geoidais dos modelos e as ondulações obtidas por rastreamento em referencias de nível. Para geração dos modelos híbridos foram considerados somente os pontos da Rede Altimétrica Fundamental Brasileira. A partir das distorções obtidas foi realizada uma filtragem, com objetivo de minimizar as inconsistências altimétricas. Os modelos geoidais híbridos HYDEGM, HYDMAPEO e HYDGEOIDSP foram gerados utilizando 319, 317 e 315 pontos, respectivamente. Os experimentos permitiram concluir que o interpolador mais indicado para modelagem das distorções é o RBF linear. Para validação dos modelos foi utilizado 10% dos pontos altimétricos, enquanto 90% dos dados foram utilizados na geração das superfícies de distorção. Os pontos de verificação indicam que os modelos geoidais híbridos apresentam RMS de ± 0,107, ± 0,104 e ± 0,098 m, respectivamente. Os resultados dos modelos são promissores, uma vez que representam uma melhora das consistências de 30 à 40% em comparação com os geoides gravimétricos, proporcionando aos usuários uma melhor qualidade na transformação de altitudes geométricas para ortométricas. / Determination of the altimetric component using GNSS (Global Navigation Satellite System) is becoming better known and used for purposes of leveling with the aid of geoid models. However, the disadvantage of this method is the quality of the geoid models, which degrade heights and limit the application of the method. In order to provide better quality in transforming height using GNSS/leveling, this research aims to develop a hybridization methodology of gravimetric geoid models EGM08, MAPGEO2015 and GEOIDSP2014 for the State of São Paulo, providing more consistent models with GNSS technology. RBF (Radial Basis Function) neural networks were used to obtain the surface distortion, based on differences between geoid model undulations and the undulations obtained by GNSS tracking in benchmarks. Only points from the Altimetric Fundamental Brazilian Network were considered for the generation of hybrid geoids. Filtering was carried out from the offsets obtained in order to minimize altimetric inconsistencies. The hybrid geoid models HYDEGM, HYDMAPGEO and HYDGEOIDSP were generated using, respectively, 319, 317 and 315 points. The experiments showed that the most suitable interpolation for modeling distortions is the linear RBF. 10% of the altimetric points were used for validation of the models, while 90% of the data was used in offset surface generation. Checkpoints indicate that the geoid hybrid models feature RMS ± 0,107, 0,104 and ± 0,098 m, respectively. The results are promising since they represent an improvement of 30 to 40% in consistencies compared with the gravimetric geoids, providing users better quality transformation of geometric to orthometric heights.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/136428 |
| Date | 22 February 2016 |
| Creators | Arana, Daniel [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Camargo, Paulo de Oliveira [UNESP], Guimarães, Gabriel do Nascimento |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 600, 600 |
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