Correction methods of raw GNSS-data needed in automatic steering of a tractor

Teknologisilla ratkaisuilla voidaan parantaa maatalouden tuottavuutta. Satelliittipaikannusjärjestelmät (GNSS) ovat mahdollistaneet menetelmiä peltoviljelyn kehittämiseksi, kuten ajouraopastuksen, automaattiohjauksen ja satokartoituksen. GNSS-datan tarkkuus ei suoraan sovellu peltotyöhön. Sen hyödyntäminen maanviljelyssä vaatii korjausmenetelmiä. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli vertailla eri korjausmenetelmien tarkkuutta staattisissa ja dynaamisissa mittauksissa. Mittaustulosten perusteella voidaan todeta, että hyvä tarkkuus on saavutettavissa. Tutkimuksessa käytetyt matkapuhelinverkosta ja maanpäälliseltä tukiasemalta ladattavat (GBAS) korjausmenetelmät (RTK-tukiasema, AgriVRS ja Centerpoint RTX) osoittautuivat tarkemmiksi kuin satelliitin kautta hyödynnettävät (SBAS) korjausmenetelmät (Omnistar G2 ja Egnos). Tuloksista lasketut RMS-arvot vaihtelivat 8 tunnin staattisissa mittauksissa välillä 0,004 m ja 0,406 m. Ilman korjausta RMS oli 1,014 m. Dynaamisissa mittauksissa arvot olivat välillä 1,610 m ja 0,015 m. Korjausmenetelmät toimivat paremmin yhtäjaksoisen mittauksen tarkentamisessa, kuin toistamaan saman sijainnin peräkkäisinä päivinä. Automaattiohjaukseen riittävä paikannustarkkuus saavutettiin kaikilla tutkimuksessa käytetyillä korjausmenetelmillä. Maksullisia korjausmenetelmiä käytettäessä tarkkuus paranee. Tarvittava tarkkuus tulisi valita työvaiheen mukaan, esimerkiksi kylvö vaatii tarkemman ajolinjan kuin lannoitteen pintalevitys. SBAS-korjauksia häiritsevät Suomessa pohjoisen sijainnin lisäksi mäkiset maastot ja metsät. Myöskin oman tukiaseman käyttäminen korjausdatan siirtämisessä on hankalaa johtuen hajanaisesta peltorakenteesta. Matkapuhelinverkko osoittautui mittauspaikoilla käytännöllisimmäksi tavaksi hyödyntää korjausdataa.Need for higher productivity motivates and forces farmers to adapt new technological solutions. Global Navigation Satellite Systems (GNSS) have enabled several solutions to increase efficiency specially in field operations in terms of assisted or automatic steering, yield monitoring and precision farming. Accuracy of raw GNSS-data is poor and not suitable for any field operation. Methods to minimize error caused by different sources are in conclusive role to adapt positioning solutions to agriculture and to field operations. Aim of this study was to compare different GNSS correction methods by means of static and dynamic measurements. Results of the measurements occurred that high precision is achievable. Ground Based Augmentation Systems (GBAS) were more precise (RTK base station, AgriVRS and Centerpoint RTX) than Space Based Augmentation Systems (SBAS) (Omnistar G2 and Egnos). RMS values in 8 hour static measurements were between 0.004 and 0.406 m. Autonomic positioning RMS value was 1.014 m. In dynamic measurements scale was from 1.610 m to 0.015 m. Correction methods performed better in relative positioning than in repeating same position in subsequent days. Automatic steering is possible with every correction method. When using paid license corrections accuracy rises. Accuracy should be chosen by need of the field work, for example seeding needs higher accuracy than broadcasting of fertilizer. Due to Northern location of Finland SBAS are not available everywhere. Correction sent from satellite can be blocked for example by tree line. Also radio signal is hard to utilise in data transfer due to scattered field structure. Finland has excellent cellular network. Corrections loaded via cellular to receiver were available in test sites most practically