long demo for new user station

[fgnievinski]

expand the SPH1 demo for several months, using the Zenodo dataset:

https://github.com/fgnievinski/gnssrefl/blob/master/docs/use_cases/use_sph1.md

[fgnievinski]

need the following file renaming script:

• original version: https://github.com/MakanAKaregar/RPR/blob/main/pyCodes/setStaId.py
• modified version: https://github.com/ufrgs-gnss-lab/auto-gnssr/blob/main/setStaId2.py

[ManuAnais]

O processamento está em andamento para o ano de 2019 (primeiro ano completo que temos da SPH1). A conversão dos arquivos nmea para SNR (formato do gnssrefl), é bem demorada.

P.S. Ao escolher o período para análise dos dados, percebi que o ano de 2022 apresenta uma lacuna grande na série temporal (de 20/10/2022 a 20/04/2023). Os anos de 2019, 2020 e 2021 estão completos.

[fgnievinski]

favor documentar os comandos executados para a conversao de formato

[ManuAnais]

favor documentar os comandos executados para a conversao de formato

• A primeira conversão foi de .log para .log.gz Para isso, utilizei o próprio terminal do docker. Comando: gzip *LOG.

• A segunda conversão foi para modificar o nome do arquivo (YYMMDD.log.gz) para o formato compatível com o gnssrefl (SSSSDOY0.YR.A.gz) Para essa conversão está sendo utilizado o script https://github.com/ufrgs-gnss-lab/auto-gnssr/blob/main/setStaId2.py Comando: python3 setStaId2.py sph1 2019-01-01 ./ -date_end 2019-12-31

• A terceira conversão está sendo do formato NMEA para o SNR do gnssrefl (esse demora várias horas) Comando: nmea2snr sph1 2019 001 -doy_end 365 -lat -30.021278 -lon -51.221390 -height 1.8

[ManuAnais]

Atualizando o andamento da tarefa:

Usando como base o tutorial de curto prazo, a precisão do gnssrefl está em 12cm. Com o objetivo de melhorar a precisão da série de longo prazo, estou testando (para poucos dias) configurações diferentes (alterando os parâmetros de intervalo de elevação, intervalo azimutal, ediff, pele, peak2noise, ampl...). Dentre as opções, utilizei as configurações que estão sendo aplicadas na TideSat e também as que foram aplicadas no meu mestrado, e ambas geraram uma precisão de 8cm. A SPLINE ficou bem suavizada em outras configurações, atingindo a precisão de 1cm. Contudo, a curva não correspondia com a realidade (a precisão foi alta nesses casos pois houve poucos pontos, o que fez com que a curva se ajustasse bem a esses pontos. Entretando, houve uma grande filtragem na série temporal, o que acarretou na perda de informações de mudanças no nível da água). Até agora, fazendo uma comparação visual com o gráfico do radar da SEMA, a série temporal obtida com o gnssrefl que mais se assemelha a do radar apresenta uma precisão de 8cm no gnssrefl. Pretendo sobrepor as duas no MATLAB para averiguar com mais detalhes e verificar a acurácia.

[ManuAnais]

Tarefa em andamento e sendo documentada em https://1drv.ms/w/s!Aimm5RmF_63JgZo1BJh8cqyCTfbLow?e=FwWuuM

Foi gerada a série temporal para o ano de 2019. Falta comparar o resultado do gnssrefl com a série da SEMA.