The article presents the results of the adjustment of the experimental horizontal geodetic network using the classical method and the estimation of strengths in identifying observations with gross error and analyzing the accuracy of the obtained results. The presented analyses were made considering the possibility of their use in implementation networks and measurement and control networks used for monitoring building structures. The paper's subject was a horizontal network established on the Morasko campus (Poznań). While creating it, the practical needs and economics of measurements were taken into account. The obtained results of numerical analyzes confirmed the benefits of using the methods of estimating strengths in the equalization process, which give satisfactory results in the case of outliers.
Artykuł przedstawia metodę przedwyrównawczego wykrywania błędów grubych w pomiarze środków rzutu. Metoda opiera się na analizie różnic wyników dwóch niezależnych wyznaczeń: wyniku otrzymanego z wyrównania aerotriangulacji bez uwzględnienia pomiaru środków rzutu i wyniku pomiaru środków rzutu wykonanego podczas nalotu fotogrametrycznego. Technika pomiaru środków rzutu dla aerotriangulacji metodą GPS istnieje od 1993 r. i jest ciągle doskonalona w zakresie precyzji i niezawodności. W zwykłym opracowaniu faktyczna weryfikacja jakości tego pomiaru odbywa się dopiero na etapie wyrównania aerotriangulacji. Głównym celem wyrównania jest uzyskanie najbardziej prawdopodobnego wyniku, a warunkiem tego jest usunięcie z obliczeń błędów grubych. Praktyka wykazuje, że spełnienie tego warunku jest trudne, czasochłonne i nie w pełni skuteczne. Wykrycie i lokalizacja błędów grubych jest trudna ze względu na: zły podział obserwacji GPS na profile, wielokrotne błędy grube, omyłki w pomiarze GPS, czasami niewystarczający poziom niezawodności sieci. W metodzie porównywane są odległości między sąsiednimi punktami profilu z dwóch niezależnych wyznaczeń. Dodatkowo są również porównywane są przyrosty współrzędnych między sąsiednimi środkami rzutu. W metodzie, jako odstające są oznaczane te różnice, których wielkość jest większa od trzykrotnego błędu średniego tej różnicy. Metoda została przetestowana na 26 blokach, które opracowano w kraju w ciągu kilku ostatnich lat. Celem testowania było sprawdzenie wielkości i liczby pozostających w sieci błędów grubych po zastosowaniu metody. Analizę tych błędów przeprowadzono metodą data snooping W. Baardy – metodą poprawek standaryzowanych. W blokach testowych, o skali zdjęć 1:13 000, poziom wykrywalności błędów grubych w pomiarze środków rzutu wyniósł około 6 błędów średnich współrzędnej środka rzutu, a dla skali zdjęć 1:26 000 około 12 błędów średnich.
EN
This article presents a method for pre–adjustment detection of gross errors in the measured projection centers. The method is based on analyzing the differences of the results of two independent measurements: one obtained from adjustment of aerial triangulation without determining the projection center and the second, which considers measurement of the projection centers during photogrammetric mission. The technique of measuring projection centers for aerial triangulation with the use of the GPS method has existed since 1993 and is still being improved, as far as precision and reliability is concerned. In standard work, real verification of measurement quality is done only at the stage of aerial triangulation adjustment. The main aim of adjustment is to obtain the result with the highest probability, and it depends on removing the gross errors from calculations. As can be seen from practice, this condition is difficult to fulfill; the procedure is time-consuming and is not fully efficient. The detection and location of gross errors is difficult due to improper division of GPS measurements into profiles, multiple gross errors, mistakes in GPS measurement, or insufficient network reliability level. In the proposed method, the distances between neighboring points of profile are compared, which were obtained from two independent determinations. In addition, the increments of coordinates between neighboring projection centers are also compared. Differences which prove to be higher than three times the mean error are considered to be gross errors. The method was tested on 26 blocks, which were prepared in recent years in Poland. The aim of testing was to verify the magnitude and number of gross errors of projection centers, which remain in the network after applying the method. Analysis of non–detected gross errors was done using the W. Baarda data snooping method, i.e. the method of standardized residuals. In the test blocks on a scale of 1:13 000 level of detectability of gross errors in the measured projections centers was ca. 6 times the mean error of coordinates of the projection center, while for 1:26 000 photographs it was 12 times the mean error, respectively. The method detected all mistakes and most gross errors in one calculation step, which resulted in a decreased number of adjustment cycles in cases when many data errors existed.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Wskaźniki niezawodnościowe stanowią nader często dane wyjściowe do różnych zastosowań praktycznych. Efektywność ich wykorzystania uwarunkowana jest ich bezbłędnością. Eksploatacyjne badania niezawodnościowe ze względu na swą specyfikę stwarzają warunki do zaistnienia błędów grubych przy określaniu wartości czasów do uszkodzenia niektórych obiektów. Błędy te wpływają w istotny sposób na wartość wskaźników niezawodnościowych. Przedstawiono oryginalną metodę opartą na wieloetapowej procedurze sekwencyjnej, prowadzonej w oparciu o rachunek analizy korelacji i regresji, która pozwala na identyfikację i korekcję błędów grubych, o ile udział ich w próbce nie przekracza 20%. Metoda posiada trzy warianty, tj. eliminacyjny, eliminacyjno-korekcyjny i korekcyjny, które można dobrać do danego typu rozkładu najlepiej opisującego własności niezawodnościowe próbki. Jednocześnie sprawdzono, że obliczanie i porównywanie mocy korelacji dla danych wyjściowych pozwala na poprawną identyfikację typu rozkładu - nawet w przypadku występowania dużej liczby błędów grubych.
EN
Very often the initial data for various practical application tasks consists of reliability characteristics. Their effectiveness in use, however, depends on the extent to which they are error-free. At the same time, reliability field research, by its very nature, creates conditions for errors to occur when determining the life span of certain structures. Such errors have a vital influence on the value of the reliability characteristics. In this paper we introduce an original method for the identification and correction of gross errors, as long as they do not exceed 20% of the total sample. The method is based on a multistage sequential procedure carried out on the basis of a calculus of correlation analysis and regression. There are three variants of the method: eliminatory, eliminatory-corrective and corrective. These can be matched to the given type of distribution that best describes the reliability characteristics of the sample. At the same time, we have varied that the calculation and comparison of the coefficient of determination for the initial data allow for correct identification of the type of distribution, even in the case where a large number of errors occurs.