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Feldtestauswertung der Ardusimple simpleRTK2Blite (ZED-F9P), der im RTK-Modus im South Carolina Virtual Reference Network betrieben wird

Im Jahr 2020 schloss Professor Michael E. Hodgson vom Department of Geography der University of South Carolina, Columbia, SC, USA, eine strenge Feldtestbewertung des ab Ardusimple simpleRTK2BLite-Starterkit (ZED-F9P basiert) im RTK-Modus auf dem South Carolina Virtual Reference Network (SCRTN) betrieben wird. Der Empfänger und die Antenne waren die erhaltenen Lagerartikel, die einzige Änderung bestand darin, die anzubringen ANN-MB-Antenne auf einer Stahlplatte mit 5/8″-Mutter zur Montage an einem 2-Meter-Pfosten mit fester Höhe.

Ein längerer Besetzungstest wurde durchgeführt, wobei die Antenne über einem Vermessungsdenkmal ausgerichtet war, um die Leistung über kurze und längere Mittelungszeiten zu untersuchen und die Streuung nachfolgender einsekündiger Beobachtungen in einem Zeitabschnitt zu untersuchen. Die Baseline betrug 96 Meter. Die beobachteten Genauigkeiten (RMSE) für die horizontale und vertikale Dimension betrugen 1.3 cm bzw. 1.8 cm.

Anschließend testete er die Genauigkeit (horizontal und vertikal) in einer piemontesischen Umgebung (zentrales South Carolina) und einer bescheidenen bergigen Umgebung (nördliches South Carolina) an verschiedenen Denkmälern des National Geodetic Survey. Der Kontext der Tests bestand darin, die Leistung zu bewerten, wenn ein Forschungswissenschaftler oder Vermessungsingenieur die an ein RTK-Netzwerk angeschlossene Einheit verwenden würde. Für die Umwelt im Piemont wurden 36 NGS-Monumente für die Bewertung verwendet. Die beobachteten horizontalen und vertikalen Genauigkeiten (RMSE) betrugen 2.18 cm bzw. 2.20 cm.

Professor Hodgson war dabei, seinen GRS-1-Empfänger/Antenne von Topcon in den Ruhestand zu versetzen und suchte nach einer geeigneten Multikonstellation und einem L1/L2-Ersatz. Die Überprüfung wurde für seine universitären Forschungszwecke durchgeführt, um die Auswertung von LiDAR-Daten und die Geokorrektur von Luftbildern/Modellerstellung aus Drohnenbildern zu unterstützen.

Der vollständige Forschungsartikel, der in der referierten Zeitschrift GIScience and Remote Sensing veröffentlicht wurde, ist jetzt kostenlos online über Taylor/Francis verfügbar unter: https://doi.org/10.1080/15481603.2020.1822588

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