Outlier detection in GNSS position time series

Chieu Dinh Vu,Dung Ngoc Luong,Hang Thi Ha,Son Ngoc Bui,Toan Duy Dao,Trong Dinh Tran,Tung So Vu

doi:10.32508/stdj.v19i2.665

Chieu Dinh Vu, Dung Ngoc Luong + Show 5 more

Open Access

https://doi.org/10.32508/stdj.v19i2.665

Copy DOI

Abstract

The continuous GNSS stations are used to determine the displacement velocities, seasonal variation, amplitude of tectonic activities,… To accurately determine these factors, the first is to remove outliers in GNSS position time series. In general, filtering approaches are subjectively selected based on the experience and visual interpretation of experts. Therefore, the process may lead to a waste of time or confusion, especially for stations with long-term continuously recorded data. The purpose of paper is to introduce the applicability of several algorithms and methods of filtering outliers in GNSS position time series.

Highlights

Đa số dị thường trong chuỗi dữ liệu của điểm MEDI đã được loại bỏ, hình 7b; tuy nhiên, vẫn có một số giá trị nghi là dị thường còn tồn tại và phân bố tản mát trong chuỗi
The continuous GNSS stations are used to interpretation of experts
The process determine the displacement velocities, seasonal may lead to a waste of time or confusion, variation, amplitude of tectonic activities

Summary

GIỚI THIỆU

Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu (GNSS) hiện được sử dụng phổ biến để xác định sự chuyển dịch của bề mặt đất, độ chính xác đạt được cỡ ±1mm [1]. Đối với chuỗi tọa độ GNSS liên tục, chúng tôi nhận thấy, số lượng dị thường chiếm tỷ lệ lớn, đặc biệt ở một số trạm đo có điều kiện tự nhiên khắc nghiệt như vùng có băng tuyết (các điểm trên dãy Alps - lưới RENAG), vùng có lớp thực phủ biến đổi lớn theo mùa trong năm Để xác định và loại bỏ các dị thường, thường sử dụng giá trị giới hạn là 3σ; cách tính toán được thực hiện theo nguyên lý sau [4]:. Nếu giá trị chênh lệch vượt quá một giới hạn xác định thì trị thực được xem là dị thường và bị loại bỏ khỏi chuỗi số liệu tọa độ liên tục. Nguyên nhân là do gần điểm MEDI có cây cao, làm cho tín hiệu bị ảnh hưởng xấu ở một vài thời điểm trong năm (khi lùm cây cao, không chặt bỏ). 3.2 Kết quả tính toán

Phương pháp hình học thứ nhất và thứ hai

Phương pháp hồi quy tuyến tính

Phương pháp lọc Kalman bậc 0