TY  - JOUR
T1  - GPS sinyal gürültü oranı verileri ile kar kalınlığının belirlenmesi
TT  - Determination of snow depth by GPS signal to noise ratio
AU  - Tunalıoğlu, Nursu
AU  - Doğan, Ali Hasan
AU  - Durdağ, Utkan Mustafa
PY  - 2019
DA  - May
DO  - 10.9733/JGG.2019R00601001.T
JF  - Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi
JO  - hkmojjd
PB  - TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası
WT  - DergiPark
SN  - 2147-1339
SP  - 1
EP  - 9
VL  - 6
IS  - 1
LA  - tr
AB  - GPS teknolojisi, tektonik aktivitelerin izlenmesi, deformasyon analizi,hassas nokta konumlama gibi pek çok jeodezik çalışma için hassas verisağlamaktadır. Bu çalışmalarda kullanılacak doğruluğu yüksek verinin analiziiçin uydulardan gönderilen sinyallerin çok yolluluk etkisinden arındırılmasıgerekmektedir. Genel bir tanım olarak, bir uydudan yayılan sinyalin GPS/GNSSalıcısına birden fazla yoldan ulaşmasına çok yolluluk denir. Bu çok yollulukgenellikle alıcının yakın çevresinde bulunan yansıma yüzeylerindenkaynaklanmaktadır. Böylece, uydu sinyalleri, doğrudan ve dolaylı yollarıizleyerek alıcıya ulaşırlar. Hassas nokta konum belirleme vb. jeodezikçalışmalarda, çok yolluluk istenmeyen bir etkidir ve ölçülerden arındırılmasıgerekir. Ancak, son yıllarda yapılan çalışmalar, GPS enterferometrik yansımayöntemi ile GPS alıcısı etrafındaki farklı yüzeylerden yansıyarak gelen buistenmeyen GPS sinyallerinin yansıma yüzeyine ait kar kalınlığı, toprak nemoranı, deniz seviyesi değişimi gibi bilgilerin elde edilmesindekullanılabileceğini göstermiştir. Bu çalışmada, GPS çok yolluluk verilerindenyararlanarak, kar kalınlığının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, Alaska’dabulunan AB33 istasyonuna ait 1 Ocak 2015-31 Aralık 2015 tarihlerini kapsayan 1yıllık GPS verisi kullanılmış ve mevsimsel değişimleri de içeren 1 yıllık karkalınlık değişimleri incelenmiştir.
KW  - Sinyal-gürültü oranı (SNR)
KW  - GPS enterferometrik yansıma
KW  - Kar kalınlığı
KW  - Sinyal çok yolluluğu
N2  - GPS technology providesprecise data for many geodetic studies such as monitoring the tectonicactivities, deformation analysis, high-precision point positioning. Forhigh-accuracy analysis of the data to be used in these studies, the multipatheffect should be eliminated from the GPS signals. As a general definition, asatellite emitted signal arrives at the receiver by more than one path is socalled multipath. This multipath is usually caused by reflection surfaces aroundthe receiver. Thus, satellite signals reach the receiver by following directand indirect paths. In geodetic studies, where precise positioning is required,multipath is an undesirable effect and should be removed from measurements.However, recent studies have shown that these unwanted GPS signals, which arereflected from different surfaces around GPS receiver, can be used to retrievalinformation of the reflecting surface such as snow depth, soil moisturecontent, sea level change with GPS interferometric reflectometry technique. Inthis study, it is aimed to determine snow depth from GPS multipath data. Forthis purpose, 1-year GPS data of the AB33 located in Alaska station for theperiod of 1 January 2015-31 December 2015 was used and 1-year snow depthvariations including seasonal changes were investigated.
CR  - Bilich, A., Larson, K. M., & Axelrad, P. (2008). Modeling GPS phase multipath with SNR: Case study from the Salar de Uyuni, Boliva. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 113(B4).
CR  - Chen, Q., Won, D., & Akos, D. M. (2014). Snow depth sensing using the GPS L2C signal with a dipole antenna. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2014(1), 106.
CR  - Hofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H., & Wasle, E. (2007). GNSS–global navigation satellite systems: GPS, GLONASS, Galileo, and more. Springer Science & Business Media.
CR  - Larson, K. M., Small, E. E., Gutmann, E., Bilich, A., Axelrad, P., & Braun, J. (2008). Using GPS multipath to measure soil moisture fluctuations: initial results. GPS Solutions, 12(3), 173-177.
CR  - Larson, K. M., Gutmann, E. D., Zavorotny, V. U., Braun, J. J., Williams, M. W., & Nievinski, F. G. (2009). Can we measure snow depth with GPS receivers?. Geophysical Research Letters, 36(17).
CR  - Larson, K. M., & Nievinski, F. G. (2013). GPS snow sensing: results from the EarthScope Plate Boundary Observatory. GPS Solutions, 17(1), 41-52.
CR  - Larson, K. M., & Small, E. E. (2016). Estimation of snow depth using L1 GPS signal-to-noise ratio data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 9(10), 4802-4808.
CR  - Martin-Neira, M. (1993). A passive reflectometry and interferometry system (PARIS): Application to ocean altimetry. ESA Journal, 17(4), 331-355.
CR  - Nievinski, F. G., & Larson, K. M. (2014). Inverse modeling of GPS multipath for snow depth estimation—Part I: Formulation and simulations. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52(10), 6555-6563.
CR  - Qian, X., & Jin, S. (2016). Estimation of snow depth from GLONASS SNR and phase-based multipath reflectometry. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 9(10), 4817-4823.
CR  - Tabibi, S., Geremia-Nievinski, F., & van Dam, T. (2017). Statistical comparison and combination of GPS, GLONASS, and multi-GNSS multipath reflectometry applied to snow depth retrieval. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55(7), 3773-3785.
CR  - URL-1: T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı, Meteoroloji Genel Müdürlüğü, https://www.mgm.gov.tr/iklim/iklim-degisikligi.aspx.
CR  - URL-2: https://www.unavco.org/instrumentation/networks/status/pbo/photos/ab33.
UR  - https://doi.org/10.9733/JGG.2019R00601001.T
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/708337
ER  -