Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2024

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Geodetic Network

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Solution to Improve the Horizontal and vertical Position Accuracy of Points Measured by GNSS/CORS Technology in Creation of Large-Scale Topographic Maps in Vietnam

Luu Tuan Anh, Hoang Thuy Thi

Inżynieria Mineralna

2024

Vol. 2, no. 1

99--108

In Vietnam, when creating large-scale topographic maps using Global Navigation Satellite Systems (GNSS) technology combined with Continuously Operating Reference Stations (CORS) and traditional electronic total station measurements, there will be shifts in both horizontal and vertical positions. To address this issue, we perform map adjustments by updating the map in an assumed coordinate system. In the assumed coordinate system, the shapes and elevation differences of the changed objects are accurately observed to meet the requirements corresponding to the map scale. The coordinates and elevations of clear points on the map or control points in the field obtained from different methods have differences that are larger than the permissible values according to the map scale. Applying a 2-dimensional coordinate transformation and the geoidal height calculated for each point with its weight, the coordinates and elevations of the points can be computed in a unified coordinate system.

W Wietnamie, podczas tworzenia map topograficznych na dużą skalę przy użyciu technologii Global Navigation Satellite Systems (GNSS) w połączeniu z ciągle działającymi stacjami referencyjnymi (CORS) i tradycyjnymi pomiarami stacji całkowitej, wystąpią prze-sunięcia zarówno w pozycjach poziomych, jak i pionowych. Aby rozwiązać ten problem, dokonujemy korekt mapy, aktualizując mapę w założonym układzie współrzędnych. W założonym układzie współrzędnych kształty i różnice wysokości zmienionych obiektów są dokładnie obserwowane, aby spełniać wymagania odpowiadające skali mapy. Współrzędne i wysokości wyraźnych punktów na mapie lub punktów kontrolnych na polu uzyskanych z różnych metod mają różnice większe niż dopuszczalne wartości według skali mapy. Stosując dwuwymiarową transformację współrzędnych i wysokość nad geoidą, obliczaną dla każdego punktu z jego wagą, współrzędne i wysokości punktów mogą być obliczane w jednolitym układzie współrzędnych.

Application of Robust Estimation for Adjustment Analysis in Geodetic Networks with Outliers in the Control Points

Luu Tuan Anh

Inżynieria Mineralna

2024

Vol. 2, no. 1

71--78

In the field of data analysis, the method of least squares has been a go-to approach when dealing with measurements that contain random errors. However, this method shows its limitations when faced with real-world data, which, in addition to accidental error, often contains outlier. These outlier can significantly skew the results, leading to inaccurate conclusions if not properly addressed. In response to this challenge, Robust Estimation has emerged as an effective method for handling outlier. Unlike traditional methods, Robust Estimation is designed to be less sensitive to outliers in the data, providing a more reliable and accurate estimate by reducing the impact of outlier on the final result. One of the key features of Robust Estimation is its flexibility. The outcome of each robust estimation method is influenced by the choice of its weight function, allowing the method to be tailored to the specific characteristics of the data. This paper applies the principles of Robust Estimation to the analysis of geodetic networks, which often contain original data errors. By doing so, it aims to provide a more accurate and reliable analysis of these networks, contributing to their improved utilization and management.

W dziedzinie analizy danych, metoda najmniejszych kwadratów była podstawowym podejściem przy radzeniu sobie z pomiarami za-wierającymi błędy losowe. Jednak ta metoda pokazuje swoje ograniczenia w obliczu rzeczywistych danych, które oprócz błędów losowych często zawierają błędy grube. Te błędy grube mogą znacznie zniekształcić wyniki, prowadząc do nieprecyzyjnych wniosków, jeśli nie zo-staną odpowiednio uwzględnione. W odpowiedzi na to wyzwanie, Robust Estimation pojawiła się jako skuteczna metoda radzenia sobie z błędami grubymi. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, Robust Estimation jest zaprojektowana tak, aby była mniej wrażliwa na wartości odstające w danych, dostarczając bardziej niezawodne i precyzyjne oszacowanie poprzez zmniejszenie wpływu błędów gru-bych na końcowy wynik. Jedną z kluczowych cech Robust Estimation jest jej elastyczność. Wynik każdej metody Robust Estimation ma wpływ przez wybór jej funkcji wagowej, co pozwala dostosować metodę do specyficznych cech danych. Ten artykuł stosuje zasady Robust Estimation do analizy sieci geodezyjnych, które często zawierają błędy pierwotnych danych. Robiąc to, ma na celu dostarczenie bardziej precyzyjnej i niezawodnej analizy tych sieci, przyczyniając się do ich lepszego wykorzystania i zarządzania.