Analysis of the density of the national network of reference stations on the example of ASG-EUPOS

• Autorzy: Kudas Dawid

Identyfikatory

DOI

10.15576/GLL/2020.4.77

Warianty tytułu

PL

Analiza gęstości narodowej sieci stacji referencyjnych na przykładzie ASG-EUPOS

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Networks of reference stations play the role of sensors networks that continuously receive satellite signals. In this way, they provide data for many issues related to relative positioning. The density of reference stations network has an impact on measurements with kinematic techniques (e.g. RTK, NRTK) and the postprocessing of satellite observations recorded using the static technique. Networks of reference stations are divided according to their spatial range and the tasks they perform. The reference network can also be characterized by the network density. This article presents considerations concerning the determination of the average distance between the stations of national reference network, as well as between the stations of the higher accuracy network and the considered national network. The considerations relate to the example of the Polish ASG-EUPOS network. The average distance between the ASG-EUPOS network stations was determined in two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) space. It was determined that the average 3D distance between neighbouring ASG-EUPOS stations is approx. 42 km. However, in the case of determining the average distance between the network points using the sides of Delaunay triangles, this value is approx. 70 km. In the case of averaging the distance to six closest neighbours of each station, the obtained value was approx. 69 km. The areas of the ASG-EUPOS network characterized by an inconvenient location in relation to the EUREF Permanent GNSS Network class A stations, which is a network of a higher accuracy class, to which the ASG-EUPOS is related, were also indicated.

PL

Sieci stacji referencyjnych spełniają ważną rolę sieci sensorów w sposób ciągły odbierających sygnały satelitarne. W ten sposób dostarczają danych dla wielu zagadnień związanych z pozycjonowaniem względnym. Gęstość sieci stacji referencyjnych ma wpływ na pomiary technikami kinematycznymi (np. RTK, NRTK), czy też postprocessing obserwacji satelitarnych zarejestrowanych przy użyciu techniki statycznej. Sieci stacji referencyjnych dzieli się ze względu na ich zasięg przestrzenny i zadania jakie realizują. Charakterystyki sieci referencyjnej można także dokonać biorąc pod uwagę gęstość sieci. W niniejszym artykule przedstawiono rozważania dotyczące określenia średniej odległości pomiędzy stacjami sieci referencyjnej o zasięgu narodowym, jak również pomiędzy stacjami sieci wyższej dokładności, a rozważaną siecią narodową. Rozważania przeprowadzono na przykładzie polskiej sieci ASG-EUPOS. Średnie odległość pomiędzy stacjami sieci ASG-EUPOS określono w dwuwymiarowej (2D) i trójwymiarowej (3D) przestrzeni. Określono, iż średnia odległość pomiędzy sąsiednimi stacjami ASG-EUPOS wynosi ok. 42 km w przypadku przestrzeni trójwymiarowej. Natomiast w przypadku wyznaczenia średniej odległości pomiędzy punktami sieci z użyciem boków trójkątów Delone wartość ta wynosi ok. 70 km. W przypadku uśrednienia odległości do sześciu najbliższych sąsiadów każdej ze stacji sieci otrzymano wartość ok. 69 km. Wskazano także obszary sieci ASG-EUPOS charakteryzujące się niedogodnym położeniem względem stacji klasy A sieci EPN, będącej siecią wyższej klasy dokładności do której nawiązano sieć ASG-EUPOS.

Słowa kluczowe

EN

EPN; ASG-EUPOS’s NNI; tie vector length; basis vector

PL

ASG-EUPOS; sieć stacji referencyjnych; gęstość; EPN

• Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie
• Czasopismo: Geomatics, Landmanagement and Landscape
• Rocznik: 2020
• Tom: no. 4
• Strony: 77--89
• Opis fizyczny: Bibliogr. 27 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kudas Dawid

• Uniwersytet Rolniczy w Krakowie Katedra Geodezji ul. Balicka 253a, 30-148 Kraków

Bibliografia

• Alizadeh-Khameneh M., Eshagh M., Jensen A.O. 2018. Optimization of deformation monitoring networks using finite element strain analysis. Journal of Applied Geodesy, 12(2), 187–197. DOI:10.1515/jag-2017-0040
• Bielecka E., Pokonieczny K., Kamiński P. 2014. Study on spatial distribution of horizontal geodetic control points in rural areas. Acta Geodaetica et Geophysica, 49, 357–368. DOI:10.1007/s40328-014-0056-6
• Calka B., Bielecka E., Figurski M. 2017. Spatial pattern of ASG-EUPOS sites. Open Geosciences, 9(1), 613–621. DOI:10.1515/geo-2017-0046
• Clark P.J., Evans F.C. 1954. Distance to nearest neighbour as a measure of spatial relationships in populations. Ecology, 35, 445–453.
• CORS Guidelines: Guidelines for New and Existing Continuously Operating Reference Stations (CORS) National Geodetic Survey National Ocean Survey, NOAA, Silver Spring, MD 20910, August 2018. www.ngs.noaa.gov
• Du Y., Huang G., Zhang Q., Gao Y., Gao Y. 2020. Asynchronous RTK Method for Detecting the Stability of the Reference Station in GNSS Deformation Monitoring. Sensors 20, 1320. DOI:10.3390/s20051320
• EUPOS Guidelines For Cross-Border Data Exchange, 2006. www.eupos.org/node/8.
• EUPOS Guideline for EUPOS Reference Frame Fixing, 2007. www.eupos.org/node/8.
• EUPOS Technical Standards. Revised 3rd Edition, Resolution of the International EUPOS® Steering Committee 23rd Conference, Tbilisi, Georgia, 7–8 May 2013. www.eupos.org/node/8.
• EUPOS Technical Standards, rev. 2, 2008. www.eupos.org/techsd.
• Gallier J. 2011. Dirichlet–Voronoi Diagrams and Delaunay Triangulations. In: Geometric Methods and Applications. Texts in Applied Mathematics, 38. Springer, New York, NY. DOI:10.1007/978-1-4419-9961-0_10
• Kablak N., Reity O., Ştefan O., Rădulescu A.T.G.M., Rădulescu C. 2016. The Remote Monitoring of Earth’s Atmosphere Based on Operative Processing GNSS Data in the UA-EUPOS/ZAKPOS Network of Active Reference Stations. Sustainability, 8(4), 391. DOI:10.3390/su8040391
• Kudas D., Wnęk A. 2019. Operation of ASG-EUPOS POZGEO sub-service in the event of failure of reference stations used in the standard solution – case study. Geomatics, Landmanagement and Landscape, 4, 59–71. DOI:10.15576/GLL/2019.4.59
• Kudas D., Wnęk A. 2020. Validation of the number of tie vectors in post-processing using the method of frequency in a centric cube. Open Geosciences, 12, 1, 242–255. DOI: 10.1515/geo-2020-0057.
• Kudas D., Wnęk A., Savchyn I. 2020. Prospect of development of the VRSNET reference stations network. Geomatics, Landmanagement and Landscape, 2, 51–64. DOI:10.15576/GLL/2020.2.51
• Lee D.T., Schachter B.J. 1980. Two Algorithms for Constructing a Delaunay Triangulation. Int. J. Computer Information Sci., 9, 219–242.
• Mitchell A. 2005. The ESRI Guide to GIS Analysis, 2. ESRI Press.
• Muzondo I.F., Combrinck L., Botai J.O., Munghemezulu C. 2015. A Spatial Analysis of Global Navigation Satellite System Stations Within the Context of the African Geodetic Reference Frame. International Association of Geodesy Symposia, Springer International Publishing. DOI:10.1007/1345_2015_199
• Pokojski W., Pokojska P. 2018. Voronoi diagrams – inventor, method, applications. Polish Cartographical Review, 50(3), 141−150. DOI:10.2478/pcr-2018-0009
• Prawirodirdjo L., Bock Y. 2004. Instantaneous global plate motion model from 12 years of continuous GPS observations, J. Geophys. Res., 109, B08405. DOI:10.1029/2003JB002944.
• Turen Y., Sanli D.U. 2019. Accuracy of Deformation Rates from Campaign GPS Surveys Considering Extended Observation Session and Antenna Set-Up Errors. Remote Sens., 11, 1225. DOI:10.3390/rs11101225
• Uzel T., Eren K., Gulal E., Tiryakioglu I., Dindar A.A., Yilmaz H. 2013. Monitoring the tectonic plate movements in Turkey based on the national continuous GNSS network. Arab. J. Geosci., 6, 3573–3580. DOI:10.1007/s12517-012-0631-5
• Wang C., Feng Y., Higgins M., Cowie B. 2010. Assessment of commercial network RTK user positioning performance over long inter-station distances. Journal of Global Positioning Systems, 9(1), 78−89. DOI:10.5081/jgps.9.1.78
• Yavaşoğlu H.H., Kalkan Y., Tiryakioğlu İ., Yigit C.O., Özbey V., Alkan M.N., Bilgi S., Alkan R.M. 2018. Monitoring the deformation and strain analysis on the Ataturk Dam, Turkey, Geomatics, Natural Hazards and Risk, 9, 1, 94–107. DOI:10.1080/19475705.2017.1411400
• www.asgeupos.pl [accessed: 28.08.2020]
• www.kb.igs.org [accessed: 28.08.2020]
• www.ngs.noaa.gov/CORS/ [accessed: 28.08.2020]

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).