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Come analizzare e gestire la qualità di un rilievo GNSS

 

Quando si effettua un rilievo GNSS per il post processamento, e si registra quindi un file di dati grezzi, la prima attività da fare una volta terminate le operazioni di campo e scaricati i dati, è appunto l’analisi di qualità.

Si tratta di guardare innanzitutto una serie di parametri e indicatori che aiutino a capire se nei dati grezzi ci sono dei “punti deboli”, delle aree particolarmente problematiche, dei satelliti più difficili. Tale attività è molto utile per poter sfruttare al massimo le potenzialità del rilievo in post-processing. Un rilievo di questo tipo infatti ha proprio il vantaggio che consente di agire sui dati grezzi, prima di arrivare al risultato finale in termini di coordinate. E’ possibile quindi decidere quali dati grezzi tenere e quali eliminare, con quali strumenti e tecniche filtrare i dati stessi, per poter preparare un dataset ottimale con cui effettuare l’elaborazione.

Nel presente articolo quindi si presentano una serie di parametri da osservare e sui quali agire per poter analizzare, ed eventualmente migliorare, la qualità del rilievo.

 

 

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PDOP

Il PDOP (Positional Diluition of Precision), come tutti gli altri parametri ad esso correlati (GDOP, HDOP, VDOP) è un indicatore di quanto buona sia la configurazione geometrica dei satelliti in ricezione. Vi è da considerare che la soluzione del sistema che consente di passare dalle osservabili, quindi dalle distanze satellite ricevitore, alla posizione del ricevitore, è di fatto un’intersezione in avanti. Si tratta infatti di trovare il punto di intersezione di una serie di sfere centrate sulla posizione dei satelliti e di raggio pari alla distanza satellite-ricevitore calcolata.

Ora, come in una normale intersezione in avanti, la posizione dei punti da cui hanno origine le direttrici, ha un impatto sulla precisione del risultato finale. Quanto più le stazioni di partenza (nel caso del GNSS sono le posizioni dei satelliti) sono ben distribuite, tanto più ci si può aspettare una buona precisione.

 

PDOP-Positional-Diluition-of-Precision

Fig. 1 – Buono PDOP e buona visibilità e accuratezza

 

Il PDOP indica proprio questo. Valori di PDOP pari o inferiori a 2 sono considerati ottimali. Tra 2 e 6 / 7 sono valori buoni, accettabili, ma non ottimali. Valori oltre il 7 sono considerati valori molto scarsi. In quel caso non si può pretendere di raggiungere precisioni molto spinte.

 

Analisi SNR

Il rapporto segnale rumore (Signal Noise Ratio=SNR) è indicativo di quanto il singolo segnale sia “forte” e “pulito”. Quanto più è alto, infatti, il rapporto tra l’intensità del segnale e la presenza di rumore, tanto più possiamo considerare “pulito” e “intenso” il segnale stesso.

Tale considerazione è particolarmente importante quando dobbiamo identificare le osservabili migliori, epoca per epoca e satellite per satellite, per effettuare un processing di dati grezzi.

Nei dati grezzi, vi è un valore di SNR associato ad ogni satellite e ad ogni epoca:

 

dati-analisi-SNR

Fig. 2 – riga di osservabili di un singolo satellite da file rinex

 

L’ultimo valore della riga indica proprio l’SNR. Si misura in dBHz e mediamente si trova a valori intorno ai 35 – 40 dBHz. Valori superiori ai 40 sono sempre indicativi di un’osservabile di buona qualità, mentre valori inferiori ai 35 sono indicativi di un’osservabile di qualità scarsa.

I sw che consentono di analizzare e vedere i dati grezzi consentono di rappresentare graficamente l’SNR, satellite per satellite e individuare i valori di soglia, gli intervalli più problematici satellite per satellite, la presenza di eventuali forme di disturbo localizzate nel tempo e nello spazio.

 

Analisi Cycle slips

I cycle slips sono letteralmente “salti di ciclo”. Momenti cioè nei quali il segnale di un singolo satellite viene perso per poco, tipicamente un’epoca, e subito dopo viene ripreso.

Perché sono un problema? Perché in linea di principio quando un segnale viene perso, occorre ricalcolare l’ambiguità di fase. In realtà, nel caso dei cycle slips, trattandosi appunto di interruzioni molto brevi, in fase di post processamento è possibile “ricucire” il segnale che quindi torna ad essere unico e completo, senza perdere il fissaggio delle ambiguità. Certo, questo in qualche modo crea difficoltà al processing, poiché è necessario stimare un’incognita nuova per ogni cycle slip. In condizioni di sovrabbondanza nel numero di satelliti, non vi è alcun problema, ma in condizioni diverse tale mancanza può creare problemi nel fissaggio delle ambiguità.

Anche in questo caso, è possibile analizzare i dati, decidendo di eliminare particolari satelliti o anche solo intervalli di particolari satelliti, nel caso vi sia una grande concentrazione di cycle slip.

 

Analisi Cycle slips

Fig. 3 – grafico analisi Cycle slips

 

Analisi numero di satelliti

Il numero dei satelliti è un altro parametro da osservare attentamente in fase di analisi di qualità del rilievo. Altri parametri di cui si è scritto sopra, quali il PDOP, GDOP e HDOP, dipendono strettamente dal numero di satelliti. Tali parametri, che sono indicativi di quanto la geometria satellitare sia buona, sono direttamente proporzionali al volume della figura geometrica solida che è composta da tutte le direttrici che uniscono il ricevitore ad ogni satellite. E’ chiaro che più sono i satelliti in vista e più alta è la probabilità che PDOP e valori associati siano bassi e quindi indicativi di una buona geometria.

In generale il numero di satelliti è un valore aggiunto perché, specie in fase di post processing, consente di avere margine di manovra. Se, ad esempio, si individuano satelliti di bassa qualità, anche solo in un dato intervallo di tempo, avendo a disposizione un numero sovrabbondante di segnali ricevuti, si può tentare di eliminare i peggiori dal processamento.

Cosa si intende per numero alto?

Ad oggi, con le tante costellazioni in uso e i ricevitori spesso abilitati dalla ricezione delle diverse costellazioni, non è raro trovarsi con un numero di satelliti in vista superiore ai 20. Indicativamente 12-15 sono un numero già molto buono, che consente appunto di avere margine per eliminare qualche osservabile, se ve ne fosse necessità.

 

 

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Analisi multipath

Il multipath è quell’effetto di disturbo del segnale dovuto alla presenza di superfici riflettenti nei pressi dell’antenna. In questo caso, infatti, il segnale non arriva diretto al ricevitore, ma può arrivare riflesso da superfici o da ostacoli di diverso tipo che il segnale incontra lungo il proprio percorso.

Si pensi, ad esempio, al caso tipico delle fronde degli alberi. Il risultato di tale effetto si ritrova in un segnale “sporco” , per cui il rapporto tra il segnale e il noise è piuttosto basso.

 

Per i ricevitori a doppia frequenza, l’effetto di multipath può essere calcolato in maniera esplicita, ed è possibile quindi restituire dei grafici che evidenziano l’effetto, nel tempo, su entrambe le frequenze. E’ possibile quindi evidenziare i satelliti e le epoche particolarmente soggette ad effetti locali di disturbo, in modo da decidere eventuali restrizioni nel successivo processing.

 

 

Analisi Multipath

Fig. 5 – Multipath – effetto di disturbo del segnale

 

 

Cutoff

Il cutoff non è un indicatore di qualità del dato. E’ però un parametro che può aiutare a eliminare parte dei dati grezzi più problematici.

Il cutoff è quel parametro che definisce l’angolo di elevazione sopra l’orizzonte, sotto il quale la ricezione di un segnale satellitare viene impedita. In altre parole, un satellite basso sull’orizzonte rispetto al ricevitore a terra, viene escluso dal calcolo se la sua elevazione è inferiore al cutoff impostato. Tale valore può essere utilizzato sia per rilievi in tempo reale sia per rilievi in post processing.

 

 

Fig. 6 – parametri del cutoff

 

 

E’ un valore che aiuta, agendo sull’aspetto geometrico, ad eliminare in un solo passaggio i segnali più sporchi. Infatti i segnali che provengono da basse elevazioni sull’orizzonte:

  • attraversano una porzione di atmosfera più vasta, che può quindi, potenzialmente, introdurre un ritardo più importante;
  • con maggiore probabilità possono incontrare ostruzioni e ostacoli;
  • con maggiore probabilità sono affetti da multipath.

 

Introdurre un cutoff alto elimina la maggior parte dei rischi appena elencati. Di contro vi è da considerare come tale valore lasci a disposizione solo i satelliti concentrati nella parte alta del cielo. Certamente segnali più puliti, ma in qualche modo si sacrifica la buona geometria della configurazione satellitare.

 

Conclusioni

L’analisi di qualità del dato grezzo GNSS è un passaggio molto importante, che spesso però non viene presa in considerazione. Effettuare un rilievo in post processing, pur essendo più complesso rispetto ad un rilievo RTK, apre però alla possibilità di ottenere precisioni migliori. Una gran parte delle potenzialità del rilievo in post processing sta proprio nella possibilità di agire sulle osservabili. Condizione necessaria affinché si agisca sulle osservabili, in modo da ottenere le migliori precisioni possibili dal rilievo effettuato, è proprio l’analisi di qualità del dato grezzo stesso. Nell’articolo sono stati toccati i principali parametri da analizzare e utilizzare.

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