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![]( "Buchcover ISBN 9783879076154")
Praktiker, Wissenschaftler und Studierende in den Bereichen Geodäsie, Geoinformatik und Geowissenschaften sowie aus dem Bau- und Maschinenbaubereich.
Ca. 5.000 Studierende/Lehrende der Fachrichtungen Geodäsie/Geoinformatik/Geowissenschaften; ca. 20.000 Praktiker aus den Bereichen Geodäsie/Geoinformatik.
Ca. 5.000 Studierende/Lehrende der Fachrichtungen Geodäsie/Geoinformatik/Geowissenschaften; ca. 20.000 Praktiker aus den Bereichen Geodäsie/Geoinformatik.
Klassische und robuste Ausgleichungsverfahren
Ein Leitfaden für Ausbildung und Praxis von Geodäten und Geoinformatikern
von Reiner Jäger, Tilman Müller und Heinz SalerDie Ausgleichungsrechnung hat sich in verschiedensten Bereichen der Verarbeitung raumbezogener Daten als Standardwerkzeug etabliert. Die vorliegenden mathematischen Methoden werden erfolgreich zur Suche nach groben oder systematischen Datenfehlern sowie bei der automationsgestützten Erzeugung von verträglichen Berechnungsergebnissen eingesetzt.
In diesem Werk werden zunächst die Grundzüge der Ausgleichungsrechnung nach der Methode der kleinsten Quadrate dargelegt und die für das Verständnis der modernen Ausgleichungsrechnung notwendigen Grundlagen zur Matrizenrechnung, Statistik und Fehlerlehre ausführlich erläutert.
Basierend auf der Theorie der Maximum-Likelihood-Schätzung (M-Schätzung) werden die robusten M-Schätzer (z. B. L1-Norm, Ea-Schätzer) und nicht-robuste Sonderfälle (z. B. Methode der Kleinsten Quadrate, Tschebycheff-Norm) theoretisch vertieft und durch praktische Beispiele untermauert. Darüber hinaus werden Genauigkeitsschätzung und Tests bei M-Schätzungen behandelt und der Leser erhält einen Überblick über weitere robuste Schätzer.
Die Methode der kleinsten Quadrate ist der als L2-Norm-Schätzung bezeichnete klassische Standardfall einer M-Schätzung. Ihre Eigenschaften bilden daher einen weiteren Schwerpunkt des Buches. Die Darstellung kann dabei in einem einheitlichen mathematischen Modell, dem Gauß-Markov-Modell erfolgen, da sich, wie gezeigt wird, alle übrigen üblichen Modellbildungen in dieses universelle Modell überführen lassen.
Die Darstellung der Anwendungsmöglichkeiten der Methode der kleinsten Quadrate, insbesondere bei der Planung und Qualitätssicherung freier und angeschlossener geodätischer Höhen- und Lagenetze sowie ein Überblick über interdisziplinäre Anwendungsbereiche zeigen die praktischen Anwendungen der Ausgleichungsrechnung auf.
Das mit zahlreichen Anwendungsbeispielen ausgestattete Buch stellt per Download eine Aufgabensammlung bereit. Des Weiteren können viele Beispiele mit der zum Download zur Verfügung gestellten Software berechnet werden.
Neu in der erweiteren und überarbeiteten 2. Auflage sind u. a. die Themen klassisches und robustes Kalman-Filter, integrierte und quasi-integrierte dreidimensionale geodätische Netzausgleichung im Geometrie und Schwereraum, Prädition und geostatistische Verfahren auf Grundlage der Kollokation sowie robuste Ausgleichung basierend auf Operations Research Algorithmen und Anwendungen. Ein neues Kapitel beschäftigt sich mit dem Thema Ausgleichungsmodelle für GNSS-/MEMS-Sensoren sowie für die kamerabasierte Navigation.
Das Lehrbuch wendet sich insbesondere an Ingenieure aus dem Vermessungs-, GIS-, Bau- und Maschinenbaubereich, sowohl an die, die sich im Studium befinden, als auch an diejenigen, die in der Praxis Ausgleichungsverfahren anwenden und ihr Wissen auffrischen möchten. Aber auch für alle, die sich mit der Auswertung von Messdaten beschäftigen, bietet das Buch eine wertvolle Ergänzung ihrer Kenntnisse.
In diesem Werk werden zunächst die Grundzüge der Ausgleichungsrechnung nach der Methode der kleinsten Quadrate dargelegt und die für das Verständnis der modernen Ausgleichungsrechnung notwendigen Grundlagen zur Matrizenrechnung, Statistik und Fehlerlehre ausführlich erläutert.
Basierend auf der Theorie der Maximum-Likelihood-Schätzung (M-Schätzung) werden die robusten M-Schätzer (z. B. L1-Norm, Ea-Schätzer) und nicht-robuste Sonderfälle (z. B. Methode der Kleinsten Quadrate, Tschebycheff-Norm) theoretisch vertieft und durch praktische Beispiele untermauert. Darüber hinaus werden Genauigkeitsschätzung und Tests bei M-Schätzungen behandelt und der Leser erhält einen Überblick über weitere robuste Schätzer.
Die Methode der kleinsten Quadrate ist der als L2-Norm-Schätzung bezeichnete klassische Standardfall einer M-Schätzung. Ihre Eigenschaften bilden daher einen weiteren Schwerpunkt des Buches. Die Darstellung kann dabei in einem einheitlichen mathematischen Modell, dem Gauß-Markov-Modell erfolgen, da sich, wie gezeigt wird, alle übrigen üblichen Modellbildungen in dieses universelle Modell überführen lassen.
Die Darstellung der Anwendungsmöglichkeiten der Methode der kleinsten Quadrate, insbesondere bei der Planung und Qualitätssicherung freier und angeschlossener geodätischer Höhen- und Lagenetze sowie ein Überblick über interdisziplinäre Anwendungsbereiche zeigen die praktischen Anwendungen der Ausgleichungsrechnung auf.
Das mit zahlreichen Anwendungsbeispielen ausgestattete Buch stellt per Download eine Aufgabensammlung bereit. Des Weiteren können viele Beispiele mit der zum Download zur Verfügung gestellten Software berechnet werden.
Neu in der erweiteren und überarbeiteten 2. Auflage sind u. a. die Themen klassisches und robustes Kalman-Filter, integrierte und quasi-integrierte dreidimensionale geodätische Netzausgleichung im Geometrie und Schwereraum, Prädition und geostatistische Verfahren auf Grundlage der Kollokation sowie robuste Ausgleichung basierend auf Operations Research Algorithmen und Anwendungen. Ein neues Kapitel beschäftigt sich mit dem Thema Ausgleichungsmodelle für GNSS-/MEMS-Sensoren sowie für die kamerabasierte Navigation.
Das Lehrbuch wendet sich insbesondere an Ingenieure aus dem Vermessungs-, GIS-, Bau- und Maschinenbaubereich, sowohl an die, die sich im Studium befinden, als auch an diejenigen, die in der Praxis Ausgleichungsverfahren anwenden und ihr Wissen auffrischen möchten. Aber auch für alle, die sich mit der Auswertung von Messdaten beschäftigen, bietet das Buch eine wertvolle Ergänzung ihrer Kenntnisse.
