平面控制测量平差导线测量与网形.ppt

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1、平面控制測量平差:導線測量與網形,導線測量平差導論 觀測方程式 多餘方程式 實例 最小控制量 網形平差 2檢定:擬合度檢定,導線測量平差導論,導線測量平差(Traverse adjustments)的方法 僅有一個連接角的附合導線(Link traverse) 具有兩個連接角的附合導線 未測連接角的附合導線 閉合導線(Polygon traverse or closed traverse) 最小自乘法平差與其他方法的差異 最大差異是將距離、角度與方向觀測方程式同時平差。 不但滿足所有幾何條件,而且提供各坐標的最或是值(MPV)。 觀測方程式可根據觀測誤差給權,加入平差計算。,導線測量平差導論,

2、導線測量最小自乘法平差,如三角測量、三邊測量一樣,可採參數法與條件法來進行。 同樣地,在網形較複雜的情況下,條件法較難列出完整的條件方程式,故以採參數法最小自乘法平差為主。,觀測方程式,與三邊測量與三角測量一樣,導線測量若採參數方程式平差,則每一距離、方向或角度均須列一觀測方程式。 距離觀測方程式 角度觀測方程式 方位角觀測方程式,多餘方程式,若導線有n邊,則會有n個距離方程式與n+1個角度方程式 閉合導線有一個角度為連接角,以固定導線的方位。 附合導線有2個連接角,以固定導線的尺度與方位。 如有圖,共計有4個距離與5個角度。 閉合導線最多有2(n-1)未知數。 多餘方程式r,為觀測方程式總數

3、減去未知數數目。 又稱為多餘數(Redundant number or redundancy)或自由度(Degree of freedom),A,B,C,D,M,實例,已知值與觀測值 已知Q、R、S與T之坐標。 RU與US為觀測距離 B1、B2與B3為觀測角度 計算步驟 計算U點之近似坐標 根據觀測值列觀測方程式 距離與角度之觀測方程式分別列出 獵角度觀測方程式實應注意前後視的點位。 因角度觀測方程式J矩陣與K矩陣的單位不同,故需將J矩陣乘上弧度,以統一單位。 根據觀測誤差列出權矩陣 化算成法方程式 解法方程式,得未知坐標之改正數。 迭代解算,至改正數趨近於零為止。 計算單位權標準差 計算未知

4、數標準差,Q,T,B3,B2,S,U,R,B1,最小控制量,所有平差計算均需要有足夠的控制點,否則無法求解。 導線測量需要最少一個控制點,來確定位置,以及一個導線邊的方向,來確定角度的方位。 導線測量具有最小控制量(Minimum amount of control)時,稱之為最小約制(Minimal constraint)。若無法滿足最小約制,則必須假設控制條件的值,如此,將在任意空間(Arbitrary space)下進行平差計算。 此作法可用來偵測觀測量的錯誤與誤差,將於第20章中詳述。 自由網平差(Free network adjustment)係利用假逆解法(Pseudo inver

5、se)來求解不足最小控制量的問題,常被用來在已知點位精度要求下,模擬觀測量所必須達到的精度。 此課題已超出本課程範圍。,網形平差,由於量距與測角儀器在精度與速度上的進步,已使得傳統三角測量、三邊測量與導線測量的分野逐漸模糊。 在傳統上三角測量是測角、三邊測量是測邊,三角點間的距離較遠,且網形較複雜;而導線測量則是測量導線邊的距離與折角,導線測量的邊長較短,且網形較簡單。 目前導線測量邊長不再是短邊,而網形也可以很複雜,在觀念上已很難區別到底是三角三邊測量,還是導線測量了。 因此,不管是三角三邊測量的網形,或者是導線測量的網形,其平差計算均統稱為網形平差(Network adjustment)。

6、 網形平差的步驟與前述導線測量的平差計算步驟並無二致。,網形平差實例,四邊形網形中 已知Q點坐標,QR方位角 觀測量 6個距離觀測 12個角度觀測 1個方位角觀測 未知數為3*2=6 計算步驟 以傳統導線坐標計算方法求未知數近似坐標 餘與前述相同 r = (6+12+1)-6=13,Q,R,S,T,2檢定:擬合度檢定,最小自乘法平差計算完成後,已得到計算後單位權變異數(Computed unit weight variance)S02,此變異數必須在統計上予以檢核。此檢核稱之為擬合度檢定(Goodness of fit test)。 S02值由v2求得,如果殘差變大,則計算後參考變異數也會變大

7、。這表示計算模式偏離了觀測值。 然而,在加權平差中,殘差並非唯一影響計算後變異數的因素,隨機模式也扮演重要的角色。 變異數的檢定須採2檢定,若檢定未通過虛無假設,則表示(詳見第20章) 觀測量中有錯誤存在 平差的隨機模式決定不正確,2檢定:擬合度檢定,在網形平差實例中,多餘觀測數為13,單位權變異數S02為2.20 S02稱為後驗單位權變異數(a post unit weight variance) 先驗單位權變異數(a priori unit weight variance)為1 擬合度檢定 H0:S02=1,H1: S021 檢定統計子: 2=(S02)/(2)=132.2/1=28.6 99%顯著水準的信賴區間: 0.995,132=3.565 0.005,132=29.82 檢定統計子落於此信賴區間,故不拒絕虛無假設。,

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