Przedwyrównawcze wykrywanie błędów grubych w pomiarze kątów orientacji zdjęć dla aerotriangulacji

• Autorzy: Ziobro J.

Warianty tytułu

EN

Pre-adjustment detection of gross errors in IMU measurement for aerotriangulation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Opracowana metoda wykorzystuje dwa ogólne sposoby przedwyrównawczego wykrywania błędów grubych. Pierwszy z nich to kilkuetapowe wykrywanie pozwalające separować od siebie wpływy błędów grubych i pomyłek w danych występujących w poszczególnych grupach pomiarów tak, że nie nakładają się one wzajemnie, a na etapie dotyczącym omawianej metody występują tylko obserwacje odstające w pomiarze kątów orientacji zdjęć. Drugi, to statystyczne testowanie różnic między kątami pomierzonymi i kątowymi elementami orientacji zdjęć uzyskanymi z wyrównania bez użycia pomiaru z IMU. Metoda pozwala również na oszacowanie błędu średniego pomiaru kątów. Testowanie skuteczności przeprowadzono na 11 aerotriangulacjach dużych bloków zdjęć wykonanych w kraju w latach 2008-2010. Skuteczność metody przedwyrównawczego wykrywania błędów grubych i pomyłek w pomiarze kątów jest zadowalająca, gdyż nie wykryte przez metodę błędy grube są nieliczne. Również oszacowanie błędu średniego pomiaru kątów daje zadowalające przybliżenie i może być szczególnie przydatne, gdy wykonawca pomiaru podaje za mało dokładne oszacowanie błędu pomiaru kąta.

EN

Least squares method used in measurements adjustment is very sensitive to the occurrence of gross errors and mistakes in the data. In the event of greater number of gross errors, their harmful, imposing the effect, may be as both strengthen and eliminated by which the detection and location are difficult. In order to reduce the number and size of disturbances shall apply procedures of reliability to the stage of measurement, and requires a preliminary analysis of the measurements, generally called pre-adjustment gross error detection. In aerotriangulation, where there are four groups of measurements with very different origin, the three of them have large systematic errors, which are determined in the adjustment, detection is cumbersome and lengthy, and as practice shows do not always fully effective. Developed method uses two general ways of pre-adjustment gross errors detection. The first is the detection in several stages, which separates the influence of gross errors and mistakes in the data contained in each group of measurements so that they do not overlap each other. At the stage for this method are only outlier in the measurement of angles of orientation of images. The second is statistical testing of differences between the measured angles and angles of orientation of the images obtained from the adjustment without the use of measurement of the IMU. The method also allows estimation of the standard deviation of IMU measurement. The presented method is only a coarse approximation for more accurate methods. It is assumed that the method detects gross errors with large values. After the detection gross errors and mistakes, observations remaining in the calculations are of course re-tested during the final standard adjustment. Effectiveness testing of method have been carried out on the 11 aerotriangulatinos large blocks images taken in the country in 2008-2010. The effectiveness of the method is satisfactory, because undetected outliers are rare. Also, the estimation of standard deviation of measurement of angles is satisfactory.

Słowa kluczowe

PL

fotogrametria; aerotriangulacja; wyrównawcze wykrywanie błędów grubych; IMU

EN

photogrammetry; aerotriangulation; pre-adjustment gross errors detection; IMU

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 24
• Strony: 421--430
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz.

Twórcy

autor

Ziobro J.

• Zakład Fotogrametrii, Instytut Geodezji i Kartografii w Warszawie

Bibliografia

• 1. Adamczewski Z., 2005. Teoria błędów dla geodetów. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
• 2. Ghilani C. D., 2010. Adjustment computations: Spatial data analysis. Wiley.
• 3. Kavouras M., 1982. On the Detection of Outliers and the Determination of Reliability in Geodetic Networks. Technical Report No 87. Dept. of Surveying Engineering, Univ. of New Brunswick, Fredericton, N.B., Canada, http://gge.unb.ca/Pubs/TR87.pdf
• 4. Kruck E., 2007. Bingo 5.4, User’s Manual. Geoinformatics & Photogrammetric Engineering.
• 5. Nowak E., 1986. Teoretyczne i praktyczne aspekty geodezyjnego rachunku wyrównawczego. Wydawnictwa Politechniki Warszawskiej, Prace naukowe, Geodezja, zeszyt 27.
• 6. Ney B., 1976. Metody statystyczne w geodezji, Akademia Górniczo-Hutnicza, 1976.
• 7. Łoś A., 1980. Rachunek wyrównawczy. tom II, PWN, 1980.
• 8. Prószyński W., Kwaśniak M., 2002. Niezawodność sieci geodezyjnych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
• 9. Ziobro J., 2006. Przedwyrównawcze wykrywanie błędów grubych w pomiarze środków rzutów dla aerotriangulacji. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 16, 2006, s. 609-618.
• 10. Ziobro, J., 2011a. Wykorzystanie pomiaru GNSS/IMU w krajowych aerotriangulacjach, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 23, s. 531-539.
• 11. Ziobro, J., 2011b. Integrated sensor orientation - ground control points for large-block aerotriangulation, Geoinformation Issues, 2011, vol. 3, No 1 (3), s. 37-49.