7 research outputs found

    EVALUATION OF THE GNSS POSITIONING PERFORMANCE UNDER INFLUENCE OF THE IONOSPHERIC SCINTILLATION

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    The ionosphere may not only degrade the accuracy of the GNSS positioning but also reduce its availability because there is a high dependence between signal losses and ionospheric irregularities. Irregularities in the Earth’s ionosphere may produce rapid fluctuations in phase and amplitude. These rapid fluctuations are called ionospheric scintillation. Thus, loss of signal can occur due to the effects of diffraction and refraction, which cause a weakening in the signal received by the GNSS receivers. In this way, this paper aims to evaluate the magnitude of ionospheric scintillation in Brazil and the performance of the positioning under its influence in the period of high solar activity in the current cycle (24), through the Spearman correlation analysis and the Wavelet periodogram. For that, three-year time series (2012 to 2014) of the S4 index and 3D MSE (Mean Squared Error) of three Brazilian stations with different ionospheric conditions were considered, PALM (near the Geomagnetic Equator) PRU2 (Equatorial region and Anomalies) and POAL (Mid-latitude region). Thus, it was possible to evaluate the correlation between the accuracy of the precise point positioning using only the C/A code of the GPS satellite and the S4 index. As a result, there was a correlation of 53% and 51%, using the Spearman method, for the PALM and PRU2 series, respectively. In addition, considering the analysis of space-frequency in relation to time by the Wavelet coherence method, a correlation of more than 70% is noted in the period of greatest 3D MSE concerning the spring and autumn equinox months

    Análise do impacto do efeito ionosférico e cintilação ionosférica no Posicionamento Baseado em Redes e Por Ponto

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    Visando usufruir do potencial dos sistemas de posicionamento global existentes, novos métodos de posicionamento têm surgido e outros vêm sendo aprimorados. Uma grande tendência nos últimos anos tem sido o uso de redes de estações GNSS de referência. Mas, tanto no uso de redes como nos demais métodos, um fator importante para melhorar a qualidade do posicionamento está relacionado com a modelagem atmosférica. Especial atenção deve ser dada aos erros que ocorrem devido à ionosfera, pois ela se tornou a principal fonte de erro no posicionamento GNSS, após desativação da técnica SA. Este erro é diretamente proporcional ao Conteúdo Total de Elétrons (TEC) e inversamente proporcional ao quadrado da frequência do sinal. O TEC e, consequentemente, o erro ionosférico variam no tempo e no espaço, e sofrem diversas influências, como: ciclo solar, época do ano, hora local, localização geográfica, atividade geomagnética, entre outros. Atualmente, o os erros proporcionados pela ionosfera podem ter seus efeitos minimizados a partir de arquivos IONEX ou por meio de modelagem ionosférica. Portanto, nesta pesquisa, foram utilizados dados das estações da RBMC em diferentes regiões do Brasil no período de baixa e alta densidade de elétrons do pico solar 24 para avaliar o desempenho dos mapas ionosféricos, no posicionamento baseado em redes, disponibilizados por diversos centros (CODE, ESA, JPL, UPC e IGS), bem como os fornecidos pelo projeto MIMOSA, e também os modelos de Grade (AGUIAR, 2010) e estimativa de TEC. Para tal fim, foi adotado um sistema computacional desenvolvido na FCT/UNESP, denominado VRS-Unesp, que emprega o conceito de Estação Virtual. De acordo com os resultados obtidos, nota-se que não há um único mapa fornecido pelos centros de análise do IGS que melhor se enquadra a realidade brasileira, além disso, o desempenho do mapa depende das condições ionosféricas e, principalmente, da localização da estação. Além disso, verificou-se que a acurácia obtida pelo IONEX do projeto MIMOSA, pelo modelo de grade e de Estimativa do TEC que utilizam dados regionais e possuem maior resolução espacial e temporal, foram os que apresentaram os melhores resultados. Por fim foi avaliada a correlação entre a acurácia do posicionamento por ponto e o índice de cintilação S4, já que a ionosfera pode não apenas degradar a acurácia do posicionamento GNSS como reduzir sua disponibilidade, pois existe uma alta dependência entre perdas do sinal e irregularidades ionosféricas. Como resultado, considerando a análise de espaço-frequência em relação ao tempo pelo método coerência wavelets para avaliação da correlação da série, nota-se uma correlação no périodo do equinócio superior a 70%.In order to take advantage from global positioning systems, new positioning methods have emerged and others have been improved. An important tendency in recent years has been the use of GNSS reference stations networks. But, using networks or other positioning methods an important factor to improve the positioning quality is related to atmospheric modeling. Special attention should be given to errors that occur due to ionosphere, it became the largest error source in GNSS positioning after disabling SA technique. Ionosphere error depends on signal frequency and Total Electron Content (TEC) in the ionospheric layer. TEC and consequently the ionospheric error varies regularly in time and space and they are affected by different sources like: sunspot number (solar cycle), season, local time, geographic position, geomagnetic activity, and others. Currently, the errors provided by the ionosphere can be minimized using IONEX files or models. Therefore, in this research, the RBMC stations data were used in different regions of Brazil in the period of low and high electron density of the cycle solar 24 to evaluate the performance of the ionospheric maps, in network-based positioning, available from several centers, as CODE , ESA, JPL, UPC and IGS, as well as those provided by the MIMOSA project, and also the Grade Models (AGUIAR, 2010) and TEC Estimates. For this, a computer system developed in FCT / UNESP has been adopted, RSV-Unesp that uses the concept of Virtual Station. According to the results, we note that there is not single map of IGS analysis centers that best fits the Brazilian reality, moreover, the map performance depends on the ionospheric conditions and, primarily, the station location. Moreover, it was found that the accuracy obtained by IONEX the MIMOSA project, the Grade Model and TEC estimation using regional data and have higher spatial and temporal resolution, showed the best results. Finally we evaluated the correlation between the accuracy of point positioning and scintillation index S4, since the ionosphere can not only degrade the accuracy of GNSS positioning as well as reduce its availability, because there is a high dependency between signal loss and ionospheric irregularities. As result, considering the space-frequency analysis with respect to time by the wavelet coherence method for evaluation of the correlation of the series, there is a correlation in the period of higher equinox to 70%.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP

    Classificação de uso e cobertura da terra e o monitoramento de áreas em restauração florestal por RPAS

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    Preserving, maintaining, conserving and restoring vegetation of special areas in process of forest degradation are provided by the Forest Code and the Atlantic Forest Restoration Pact. In order to promote methods for monitoring areas under restoration using photogrammetric survey, remote sensing and geoprocessing techniques, this work aims to demonstrate by concepts of analysis and landscape metrics the identification of vegetation patterns, as well as environmental analysis that help in understanding the recovery process of fragile areas. The land use/cover classification allows the generation of secondary and importante products for the restoration planning, as the analysis of the environmental liability, terrain modeling and hydrologic and vulnerability to erosion risk. The data obtained allowed quantification, identification and classification of areas that need restoration of native vegetation.Preservar, manter, conservar e restaurar a vegetação de áreas especiais, em processo de degradação florestal são assegurados pelo Código Florestal e pelo Pacto para Restauração da Mata Atlântica. Com intuito de promover metodologias para o monitoramento de áreas em restauração a partir da utilização de levantamento fotogramétrico, técnicas do sensoriamento remoto e geoprocessamento, este trabalho pretende demonstrar por meio dos conceitos de análise e métricas de paisagem a identificação de padrões de vegetação, assim como análises ambientais que auxiliam na compreensão do processo de recuperação de áreas fragilizadas. A classificação do uso e cobertura da terra permitem a geração de produtos secundários e importantes para o planejamento da restauração, como a análise do passivo ambiental, modelagem do terreno e hidrológica e vulnerabilidade ao risco de erosão. Os dados obtidos permitiram quantificação, identificação e classificação das áreas que necessitam de restauração da vegetação nativa.La preservación, el mantenimiento, la conservación y la restauración de la vegetación en áreas especiales en el proceso de degradación forestal están garantizadas por el Código Forestal y el Pacto de Restauración del Bosque Atlántico. Con el fin de promover métodos para monitorear áreas en restauración, utilizando estudios fotográficos, técnicas de teledetección y geoprocesamiento, este trabajo se muestra a través de conceptos de análisis y métricas de paisaje para identificar patrones de vegetación, como demostraciones ambientales que ayudan a comprender el proceso de recuperación de áreas frágiles. Clasificación del uso y la cobertura del suelo, generación de productos secundarios e importantes para la planificación de la restauración, como un análisis de las responsabilidades ambientales, el modelado del terreno y la hidrología y la vulnerabilidad al riesgo de erosión. Los datos obtenidos permiten la cuantificación, identificación y clasificación de áreas que pueden ser recuperadas por la vegetación nativa

    ERRATUM: EVALUATION OF THE GNSS POSITIONING PERFORMANCE UNDER INFLUENCE OF THE IONOSPHERIC SCINTILLATION

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    The ionosphere may not only degrade the accuracy of the GNSS positioning but also reduce its availability because there is a high dependence between signal losses and ionospheric irregularities. Irregularities in the Earth’s ionosphere may produce rapid fluctuations in phase and amplitude. These rapid fluctuations are called ionospheric scintillation. Thus, loss of signal can occur due to the effects of diffraction and refraction, which cause a weakening in the signal received by the GNSS receivers. In this way, this paper aims to evaluate the magnitude of ionospheric scintillation in Brazil and the performance of the positioning under its influence in the period of high solar activity in the current cycle (24), through the Spearman correlation analysis and the Wavelet periodogram. For that, three-year time series (2012 to 2014) of the S4 index and 3D MSE (Mean Squared Error) of three Brazilian stations with different ionospheric conditions were considered, PALM (near the Geomagnetic Equator) PRU2 (Equatorial region and Anomalies) and POAL (Mid-latitude region). Thus, it was possible to evaluate the correlation between the accuracy of the precise point positioning using only the C/A code of the GPS satellite and the S4 index. As a result, there was a correlation of 53% and 51%, using the Spearman method, for the PALM and PRU2 series, respectively. In addition, considering the analysis of space-frequency in relation to time by the Wavelet coherence method, a correlation of more than 70% is noted in the period of greatest 3D MSE concerning the spring and autumn equinox months
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