ANÁLISE DA QUALIDADE POSICIONAL DOS SERVIÇOS DE PPP ONLINE

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1 Presidente Prudente - SP, de julho de 2017 p ANÁLISE DA QUALIDADE POSICIONAL DOS SERVIÇOS DE PPP ONLINE FRANCIELE LÚCIA SILVA BRAGA 2 RODRIGO FRAGA MOREIRA 1 WILLIAM RODRIGO DAL POZ 1,2 Universidade Federal de Viçosa UFV 1 Departamento de Engenharia Civil- DEC Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil - MG 2 {franciele.braga, rodrigo.fraga}@ufv.br, dalpoz@gmail.com RESUMO - Atualmente existem diversos serviços de Posicionamento por Ponto Preciso (PPP) online gratuitos disponíveis, necessitando assim de uma avaliação da qualidade posicional. Este trabalho tem como objetivo comparar e avaliar cinco serviços PPP online (GAPS, magicppp, IBGE-PPP, CSRS-PPP e APPS JPL). Foram avaliados quesitos como o uso combinado entre GPS (Global Positioning System) e GLONASS (Global Navigation Satellite System), discrepâncias planimétricas e altimétricas, e suas respectivas estatísticas. A partir de dados GNSS (Global Navigation Satellite System) da estação VICO pertencente à RBMC (Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo dos Sistemas GNSS), foi realizada a análise do processamento de 31 dias de dados do mês de maio de 2015, com diferentes intervalos de rastreio. As coordenadas utilizadas como referências são as oficiais, disponibilizadas pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) (SIRGAS2000, época 2000,4), transformadas para IGb08 (ITRF2008) e atualizadas para a época de coleta dos dados, para posterior comparação com as coordenadas estimadas, referenciadas ao IGb08, na época de coleta dos dados. Os resultados obtidos demonstraram coordenadas mais acuradas e precisas para processamento com a integração das constelações GPS e GLONASS, principalmente para intervalos curtos de rastreio. Além disso, de acordo com os quesitos avaliados, o serviço CSRS-PPP apresentou os melhores resultados. Palavras chave: PPP, GAPS, magicppp, IBGE-PPP, CSRS-PPP, APPS JPL. ABSTRACT - Currently there are several free services for Precise Point Positioning (PPP) available online, thus requiring a positional quality assessment. This study aims to compare and evaluate the positional quality of five online PPP services (GAPS, magicppp, IBGE-PPP, CSRS-PPP and APPS JPL). The following items were evaluated such as the combined use of GPS (Global Positioning System) and GLONASS (Global Navigation Satellite System), planimetric and altimetric discrepancies, as well as their respective statistics. From GNSS data obtained from the VICO station, part of the RBMC (Brazilian GNSS Systems Continuous Monitoring Network), was performed the analysis of the processing of 31 days of data of the month of May 2015, with different screening intervals. The coordinates used as references are the station officials, made available by IBGE (Brazilian Institute of Geography and Statistics) (SIRGAS2000, epoch ), transformed to IGb08 (ITRF2008) and updated to the data collection epoch, for comparison with the estimated coordinates, referenced to IGb08, at the epoch of data collection. The results showed more accurate and precise coordinates for processing with the integration of GPS and GLONASS constellations, especially for short screening intervals. In addition, according to the variables evaluated, the CSRS-PPP service presented the best results. Key words: PPP, GAPS, magicppp, IBGE-PPP, CSRS-PPP, APPS JPL. 1 INTRODUÇÃO Considerando os métodos de posicionamento por ponto, os principais fatores limitantes com relação a acurácia e precisão alcançáveis são as influências atmosféricas (refração da ionosfera e da troposfera), os erros de órbita e os erros de relógio dos satélites (HOFMANN-WELLENHOF, 2008). Entretanto, para aplicações geodésicas, é necessário um nível de acurácia que não é obtido somente com arquivos de navegação enviados pelos satélites. Portanto, se empregam métodos de pós-processamento, como o Posicionamento por Ponto

2 Preciso (PPP). No entanto, atualmente o PPP necessita de um intervalo de tempo de coleta considerável para atingir alta precisão. Além disso, são usados os produtos do IGS (International GNSS Service) no processamento, ou seja, as efemérides precisas e os erros dos relógios dos satélites. Uma vantagem da utilização de PPP é a facilidade de processar os dados, visto que atualmente se encontram disponíveis vários serviços de PPP online gratuitos, que podem ser utilizados por qualquer usuário, empregando qualquer receptor no levantamento, dispondo apenas do arquivo RINEX (GHODDOUSI & DARE, 2006). Além disso, constata-se um aumento do interesse no PPP em tempo real pela comunidade acadêmica (MARQUES, 2010) Dentre os serviços mais utilizados que permitem realizar o PPP online estão (CARVALHO et al., 2014): CSRS-PPP- Canadian Spatial Reference System Precise Point Positioning (NRCAN, 2015); IBGE-PPP - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística Posicionamento por Ponto Preciso (IBGE-PPP, 2015); GAPS-UNB - GNSS Analysis and Positioning Software da University of New Brunswick, Canadá (GAPS, 2015); APPS - Automatic Precise Positioning Service (APPS GIPSY 6.3) do JPL-NASA (JPL, 2015); magicppp- magicgnss da GMV Aerospace and Defense S.A (GMV, 2015). Em função dos diversos serviços de PPP disponíveis, se torna relevante realizar uma análise da qualidade dos mesmos, em termos da acurácia e precisão. Portanto, o principal objetivo deste trabalho é avaliar a qualidade posicional dos diversos serviços PPP online. 2 METODOLOGIA DO TRABALHO No desenvolvimento deste trabalho foram utilizados dados GPS e GLONASS, obtidas da estação VICO, pertencente à RBMC do IBGE. Realizou-se o processamento de um mês de dados RINEX de observáveis GNSS obtidos da estação VICO nos cincos serviços PPP online. Iniciando do dia 01/05/2015 à 31/05/2015 (dia 121 a 151 do ano corrido de 2015), para intervalos de observações de 15, 30, 45, 60, 120 e 180 minutos. Para gerar os intervalos de rastreio desejados, foi empregado o aplicativo TEQC (Translation, Editing and Quality Checking). Em todos os serviços PPP online foi utilizado máscara de elevação de 10º e intervalo de gravação de 30s. Como apenas os serviços CSRS-PPP, IBGE-PPP e magicppp, processam observações da constelação GLONASS, foi realizado o processamento nestes serviços em duas etapas: Considerando as observações das duas constelações (GPS e GLONASS), e outro processamento com apenas as observações GPS. Para retirar as observações GLONASS nessa segunda etapa, também se fez uso do aplicativo TEQC. O intuito desses dois processamentos é avaliar se as observações GLONASS contribuem para a melhoria da qualidade dos serviços. Uma vez que as coordenadas dos satélites obtidas por meio da utilização das efemérides precisas do IGS se encontram referidas ao IGb08, na época de coleta dos dados, para fins de comparação, as coordenadas da estação de referência também devem estar referenciadas a este sistema. Além disso, é importante que estas se encontrem associadas à mesma época das observações, que no caso deste trabalho, foi o dia médio do período de coleta das observações, dia 15 de maio de 2015 (época 2015,37). Desta forma, as coordenadas oficiais da estação VICO (SIRGAS2000, época 2000,4), foram transformadas para IGb08 (ITRF2008) e atualizadas para a época de coleta (2015,37). Para isso, foi utilizado o aplicativo online disponibilizado pelo EUREF Permanent Network (EPN, 2015). As componentes do vetor velocidade da estação (Vx, Vy e Vz), necessárias para essa transformação foram calculadas empregando o modelo VEMOS2009 (modelo de velocidades para América do Sul e Caribe). Deve-se destacar que o aplicativo online EUREF utiliza os parâmetros disponibilizados pelo IERS, que relacionam os vários ITRFs já desenvolvidos. Desta forma, o sistema de referência das coordenadas de origem escolhido foi o ITRF2000, na época 2000,4. Deste modo, foi considerada a compatibilidade entre o ITRF2000 e o SIRGAS2000 (WESTON & SOLER, 2012). É importante destacar que o SIRGAS2000 é uma densificação regional do ITRF2000, portanto, consideram-se compatíveis os dois sistemas de referência (SIRGAS, 2016). Em contrapartida, o sistema de referência de saída escolhido foi o ITR2008, compatível com o IGb08. Destaca-se que esses sistemas compartilham a mesma origem, escala e orientação (BRUYNINX et al., 2013). Visto que todas as coordenadas estimadas nos serviços de PPP online estão referenciadas ao IGb08 e são cartesianas, empregou-se a transformação das coordenadas cartesianas para coordenadas geodésicas (ϕ, λ, h), no mesmo referencial, sendo o elipsoide de referência o GRS80. Após essa transformação, procedeu-se os cálculos e comparações das discrepâncias posicionais (planimétrica e altimétrica) entre as coordenadas estimadas no processamento nos serviços PPP online e as coordenadas tomadas como referência, ambas referenciadas ao IGb08 época 2015,37. Desta forma, a comparação foi realizada com coordenadas na mesmo referencial e mesma época. Deste modo, foi minimizado o deslocamento de placas ao longo do tempo (desde 2000,4, época de referência do SIRGAS2000, até a época de coleta dos dados). No cálculo da discrepância da resultante planimétrica, foram utilizadas as coordenadas geodésicas (ϕ, λ). As equações 1 a 5 demonstram como foram obtidas as discrepâncias da resultante planimétrica em unidades métricas, considerando o elipsoide GRS80. Δ φ(graus) Δ λ(graus) = φ (estimada) φ (referência) λ (estimada) λ (referência) Δ φ(metros) M Δ φ(rad) = (2) Δ λ(metros) N cos φ Δ λ(rad) (1)

3 Sendo M o raio de curvatura da seção meridiana e N o raio de curvatura da seção primeiro vertical, dados por: a(1 e 2 ) M = (1 e 2 sen 2 φ) 3 2 a e N = (1 e 2 sen 2 φ) 1 2 (3) e 2 = a2 b 2 a 2 Onde: e 2 : Segunda excentricidade; a = ,000 m ( semi-eixo maior do GRS80); b = ,314 m ( semi-eixo menor do GRS80). (4) Discrepância planimétrica em metros é dada: T = Δ φ(metros) 2 + Δ λ(metros) 2 (5) Adjacente, a discrepância altimétrica em metros é dada pela equação 6: Δ h(metros) = h (estimada) h (referência) (6) 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO 3.1 Gráficos comparativos entre os cinco serviços Os resultados referentes às discrepâncias planimétricas para os cinco serviços PPP online são ilustrados através da Figura 1, que é constituída de seis gráficos do tipo radar, devidamente plotados para os 31 dias de dados processados. Os gráficos foram construídos com escala em unidade métrica, com amplitude igual a 0,50 metro, com o objetivo de padronizar os gráficos, para auxiliar a comparação visual. Salienta-se que os dados apresentados foram produtos dos processamentos das constelações GPS e GLONASS, exceto para os serviços APPS e GAPS, que não processam observáveis GLONASS. Ressalta-se que não foi possível realizar análise da precisão posicional para os cincos serviços PPP, pois o serviço magicppp não fornece a precisão das coordenadas. Desta forma, devido a esse fato, não foi possível efetuar o cálculo da acurácia para cada dia processado, sendo utilizado, portanto o RMS (Root Mean Square), que oferece uma medida de acurácia. De acordo com a Figura 1, pode se notar que nenhum valor de discrepância planimétrica ultrapassou o valor 50 cm, exceto para o rastreio de 15 minutos do dia 29 do serviço APPS, onde a discrepância atingiu o valor de 67,5 cm (não identificado na figura). A Figura 1-f mostra que, com 3 horas de rastreio nenhum valor de discrepância planimétrica ultrapassou 10 cm. Nota-se também a influência do tempo de coleta de dados na melhora das discrepâncias. Contudo, a partir de 60 minutos de rastreio os resultados tendem a se estabilizar, existindo pouca diferença entre os valores de discrepâncias obtidos por cada serviço. Figura 1- Discrepâncias planimétricas (metros) para intervalos de 15 a 180 minutos. Devido à dificuldade em analisar o desempenho de cada serviço individualmente, foram gerados gráficos de RMS, desvio padrão e média das discrepâncias para cada serviço, com o objetivo de auxiliar nas análises dos resultados apresentados, como mostra a Figura 2. Analisando o RMS obtido (Figura 2-a), verifica-se que para o intervalo de rastreio de 15 minutos, obteve-se as maiores dispersões dos valores de discrepâncias, principalmente para os serviços magicppp o que pode ser comprovado por simples inspeção do gráfico de discrepância para este intervalo (Figura 1-a). A Figura 2-a também mostra que o serviço CSRS-PPP proporcionou os melhores resultados, de acordo com o RMS das discrepâncias planimétricas, para todos os intervalos de coleta de dados.

4 A Figura 3 mostra as discrepâncias altimétricas para os cinco serviços PPP online. Os gráficos foram plotados de forma idêntica aos gráficos das discrepâncias planimétricas resultantes. Os resultados apresentados na Figura 3, possuem comportamentos similares ao da planimetria, com valores de discrepâncias dispersos para o intervalo de rastreio de 15 minutos. Além disso, em nenhum intervalo de coleta de dados o valor de discrepância ultrapassou 50 cm. Figura 2- Estatísticas das discrepâncias planimétricas no processamento dos cinco serviços (em metros). Com relação ao desvio padrão das discrepâncias (Figura 2-b) novamente o melhor serviço de posicionamento foi o CSRS-PPP, com exceção dos intervalos de 2 e 3 horas, embora a diferença entre os demais serviços seja ínfima. De acordo com a Figura 2-c, analisando a média das discrepâncias, novamente o CSRS-PPP foi o melhor, portanto, de forma geral, esse serviço de posicionamento é o mais acurado e preciso em relação à resultante planimétrica. Analisando a Figura 2-b, o serviço magicppp apresenta menores desvios do que o serviço APPS, exceto para os intervalos de coleta de dados de 120 e 180 minutos. Entretanto, a mera análise dos gráficos de discrepância mostra poucas diferenças entre os dois (Figura 1). A razão disso reside no fato de que, apesar de estar menos disperso em relação à média, o magicppp apresenta uma discrepância média maior do que o APPS (Figura 2-c). O APPS por outro lado se mostrou menos preciso do que o magicppp. A combinação desses dois fatos para esses serviços é evidenciada nos valores de RMS, que basicamente coloca os dois como similares. Dessa forma, neste caso o RMS é mais indicado quando se deseja avaliar a qualidade das coordenadas estimadas pelos serviços. Figura 3- Discrepâncias altimétricas (metros) para intervalos de 15 a 180 minutos. Ainda de acordo com a Figura 3, nota-se que para os intervalos de 3 horas, nenhum valor de discrepância altimétrica foi superior a 10 cm. Além disso, é perceptível a influência do tempo de coleta de dados na melhora das discrepâncias. Entretanto, da mesma forma que na planimetria, com 60 minutos de rastreio os resultados tendem a se estabilizar, diminuindo as diferenças entre os valores obtidos por cada serviço. A Figura 4 mostra que os serviços CSRS-PPP e IBGE-PPP intercalaram entre si os melhores resultados, de

5 acordo com o RMS das discrepâncias altimétricas para os intervalos de rastreio. Com relação ao desvio padrão e média das discrepâncias altimétricas (Figura 4), novamente o serviço CSRS-PPP apresentou o melhor desempenho para os menores intervalo de coleta de dados. É interessante ressaltar que os valores do RMS, desvios padrão e médias diminuem pela metade quando se comparam os resultados obtidos para o intervalo de 15 minutos de rastreio com os obtidos em 30 minutos. rastreio, tanto em relação ao RMS, quanto ao desvio padrão e média para os três serviços analisados. Figura 5: Influência do GLONASS no RMS (a), desvio padrão (b) e média (c) das discrepâncias planimétricas. Figura 4- Estatísticas das discrepâncias altimétricas no processamento dos cinco serviços (em metros). 3.2 Influência da constelação GLONASS no PPP Com o objetivo de analisar a influência do GLONASS no PPP, na sequência serão mostrados gráficos de RMS, desvio padrão e média das discrepâncias (Figura 5) referentes aos serviços CSRS-PPP, IBGE-PPP e magicppp. Desta forma, o objetivo desse estudo é analisar se as observações coletadas da constelação GLONASS melhoram a qualidade do processamento. Pela análise da Figura 5 o uso integrado dos sistemas GPS e GLONASS melhorou a qualidade do posicionamento planimétrico em todos os intervalos de Similarmente para a altimetria, analisando a Figura 6, nota-se que, para todos os intervalos de rastreio, houve melhora no posicionamento com o uso integrado dos sistemas GPS e GLONASS, principalmente para os menores intervalos. Destaca-se a melhora da qualidade para intervalos de apenas 15 minutos de coleta de dados GNSS na altimetria (Figura 6), o que é atrativa em termos práticos, diminuindo os custos de campo com levantamentos. Por exemplo, em alguns casos o RMS, considerando a integração entre o GPS e GLONASS teve uma melhora em aproximadamente 50%. Uma análise mais detalhada pode ser vista em Ventorim (2015).

6 constantemente divididas entre os serviços APPS e magicppp. Figura 6: Influência do GLONASS no RMS (a), desvio padrão (b) e média (c) das discrepâncias altimétricas. 3.3 Avaliação geral dos resultados Para a avaliação dos serviços com relação aos valores de RMS, desvio padrão e média relativos às discrepâncias obtidas, foi realizada uma análise da performance geral dos serviços com base em valores médios, máximos, mínimos e a amplitudes obtidas a partir dos respectivos valores apresentados na Figura 2. Assim, a partir do gráfico de RMS contido na Figura 2-a, foi gerada a Figura 7-a, que contém a média, valor máximo, mínimo e a amplitude dos valores de RMS considerando os seis intervalos de coleta de dados. Analogamente, foi gerada a Figura 7-b a partir da Figura 2-b e a Figura 7-c a partir da Figura 2-c, para os valores de desvios padrão e médias das discrepâncias planimétricas respectivamente. Analisando a Figura 7, de forma geral, o CSRS-PPP apresentou o menor RMS, desvio padrão e média das discrepâncias planimétricas, mostrando um desempenho geral superior aos demais serviços. Além disso, o mesmo se mostrou como o serviço mais consistente, pois em apenas um caso não ocupou a primeira posição (valor mínimo, vide Figura 7-b). As duas últimas posições foram Figura 7: Avaliação das estatísticas do RMS (a), desvio padrão (b) e média (c) das discrepâncias planimétricas. De acordo com as figuras 8-a e 8-b para os resultados altimétricos, o serviço IBGE-PPP apresentou de forma geral o menor RMS e desvio padrão referente às discrepâncias altimétricas. Já o CSRS-PPP apresentou a menor média dessas discrepâncias, seguida do serviço IBGE-PPP (Figura 8-c). Entretanto, salienta-se que as diferenças obtidas entre os dois serviços não foram significativas. Além disso, apesar do serviço magicppp processar a constelação GLONASS, o mesmo não mostrou um resultado satisfatório no posicionamento tanto planimétrico como altimétrico, não apresentou melhores resultados do que o serviço GAPS, que processa apenas o sistema GPS. Já o serviço APPS ficou em última colocação. Dentre vários ivos, destaca-se que o mesmo processa apenas código, que apresenta mais ruídos do que a fase da onda portadora. Ademais, como já foi demostrado neste trabalho e, mais detalhadamente por Ventorim (2015), o uso combinado das constelações GPS e GLONASS acarretam em uma melhora nos resultados.

7 aos mesmos dados obtidos nos dois serviços, os valores das coordenadas a-priori são diferentes. Conclui-se que os processamentos realizados não são necessariamente iguais. O GAPS é o que oferece mais recursos para o usuário, pois apresenta uma interface para processamento no modo avançado, na qual o usuário pode alterar várias configurações de processamento. No entanto, salienta-se que os resultados obtidos entre o seu modo básico e o seu modo avançado (com parâmetros padrão) foram basicamente os mesmos. A diferença principal entre estes dois modos reside na maior flexibilidade obtida no modo avançado em termos de parâmetros de processamento. A nova versão do serviço GAPS (V 6.0.0) aceita dados da constelação GALILEO e BEIDOU, porém o mesmo não processa observáveis da constelação GLONASS. Como recomendação para trabalhos de precisão e acurácia, os serviços CSRS-PPP e IBGE-PPP apresentam maior facilidade de uso e resultados mais confiáveis. Entretanto, para usuários cujo maior interesse reside na pesquisa, o serviço GAPS possui o módulo mais avançado, onde é possível considerar outras fontes de erros no GNSS no processo de estimação de coordenadas. AGRADECIMENTOS Esta pesquisa teve o incentivo da Universidade Federal de Viçosa através do Departamento de Engenharia Civil, curso de Pós-Graduação em Engenharia Civil que disponibilizaram seus equipamentos, instalações e aplicativos computacionais. Figura 8: Avaliação das estatísticas do RMS (a), desvio padrão (b) e média (c) das discrepâncias altimétricas. 4 CONCLUSÕES Os resultados mostram que no geral, as coordenadas obtidas pelo PPP em intervalos de coleta de 15 minutos são menos confiáveis, apresentando uma maior dispersão. Esse fato pode ser facilmente visualizado para o caso do magicppp, que apresenta valores de discrepâncias espalhados por todo o gráfico (Figura 1-a e 3-a). Com um menor grau de dispersão, o CSRS-PPP se mostrou o melhor na planimetria e um dos melhores na altimetria, visto que em apenas dois dias se obteve discrepâncias maiores que 15 cm (dia 11 para planimetria e dia 6 para a altimetria). No estudo da influência da constelação GLONASS no processamento nos serviços CSRS-PPP, IBGE-PPP e magicppp, verifica-se que a melhora é significativa para curtos intervalos de tempo, principalmente no que diz respeito à altimetria (Figura 6). Para longos intervalos (maiores de que 120 minutos) a diferença entre os processamentos é relativamente pequena e pode ser desprezada. Portanto, é vantajosa a utilização das duas constelações de satélites no PPP. É interessante ressaltar que, apesar do serviço IBGE-PPP utilizar o programa CSRS-PPP, desenvolvido pelo NRCan, notam-se algumas diferenças entre ambos. Em uma análise detalhada dos arquivos *SUM relativos REFERÊNCIAS BRUYNINX, C.; ALTAMIMI, Z.; CAPORALI, A.; KENYERES, A.; LIDBERG, M.; STANGL, G.; TORRESS, G.A. Guidelines for EUREF Densifications. IAG sub-commission for the European Reference Frame, CARVALHO, A. S.; DAL POZ, W. R.; GRIPP JÚNIOR, J.; LAROCCA, A. P. C.; KRUEGER, C. P. Sistematização das etapas para determinação posicional em SIRGAS2000 com a base nas coordenadas ITRF (IGb08) obtidas por serviço PPP online. Revista Brasileira de Cartografia, N 67/1, p 43-58, EPN (EUREF PERMANENT NETWORK). ETRF/ITRF Transformation. Disponível em: < >. Acesso: 22 de junho de GAPS (GNSS ANALYSIS AND POSITIONING SOFTWARE). Precise Point Positioning Solution. Disponível em: < Acesso: 20 de maio de GHODDOUSI-FARD, R; DARE, P. Online GPS processing services: an initial study. GPS solutions, v. 10, n. 1, p , 2006.

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