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Analyse

JAG3D bietet eine Reihe von Werkzeugen, mit denen die erhobenen Daten nach der Ausgleichung schneller analysiert werden können. Alle bereitgestellten Analysefunktionen können über das Hauptmenü Analyse abgerufen werden.

Tabellenschema

Das setzen eines Tabellenschemas dient zum schnellen Auffinden von Schwachstellen im Datenbestand. Hierzu werden die Datensätze in den Datentabellen nach benutzerspezifischen Vorgaben, vgl. Abbildung 1, im Ampelfarbenprinzip eingefärbt. Während die Farbe Grün bedeutet, dass das gewählte Kriterium im betreffenden Datensatz eingehalten wird, deutet die Farbe Rot auf ein Überschreiten hin. Einige Kriterien erlauben noch eine Zwischenstufe, die Gelb gekennzeichnet wird.

Einstellungen zum Setzen eines Farbschemas in den Datentabellen
Abbildung 1: Einstellungen zum Setzen eines Farbschemas in den Datentabellen
Kein Farbschema verwenden Die Tabellen werden in der Default-Darstellung des Look and Feel des OS dargestellt.
Ausreißer hervorheben Beobachtungen, deren Nullhypothese durch den Ausreißertest verworfen wurde, werden rot hervorgehoben.
Güte der Kontrolliertheit r der Beobachtungen darstellen Das Maß für die Kontrolliertheit einer Beobachtung ist der Redundanzanteil r. Hierbei handelt es sich um ein normiertes Maß im Intervall zwischen 0-1, welches gelegentlich auch in prozentualer Form zwischen 0-100% angegeben wird. Durch das Festlegen einer unteren ru und einer oberen Grenze ro werden die Datensätze eingefärbt.
Einflussbemessung auf die relative Punktlage EP visualisieren Der Einfluss auf die relative Punktlage gibt an, in wie weit sich ein geschätzter Beobachtungsfehler auf die Punktlage der beteiligten Punkte auswirkt. Hierbei gilt, je größer der Redundanzanteil r ist, desto kleiner sind die zu erwartenden Verschiebungen. Durch das Festlegen einer unteren EPu und einer oberen Grenze EPo werden die Datensätze eingefärbt.
Punktunsicherheiten σm klassifizieren Die mittlere Punktunsicherheit, auch Unsicherheit nach Helmert, ist ein Maß für die Qualität eines Punktes. Je kleiner die geschätzte Unsicherheit ist, desto zuverlässiger ist ein Punkt. Durch das Festlegen einer unteren σu und einer oberen Grenze σo werden die Datensätze eingefärbt.
Beurteilung der Teststatistik Tprio(α) Die Beurteilung der Teststatistiken ermöglicht ein Klassifizieren der Beobachtungen. Häufig finden sich in den Vorschriften eine Einteilung, die auf der normierten Verbesserung NV basiert, etwa NV ‹ 2,0 Kein grober Fehler erkennbar, 2,0 ≤ NV ‹ 3,0 Grober Fehler möglich bzw. 3,0 ≤ NV Grober Fehler sehr wahrscheinlich. Diese Formulierung beschränkt sich jedoch auf terrestrische Beobachtungen und ist daher nicht allgemein. Die Teststatistik einer GNSS-Basislinie könnte mit diesem einfachen Ansatz nicht klassifiziert werden, da die normierte Verbesserung nur für eindimensionale Beobachtungen gilt. Aus diesem Grund ist ein allgemein gültiger Ansatz bei diesem Tabellenschema gewählt worden und die Irrtumswahrscheinlichkeit α zu hinterlegen. Aus der Irrtumswahrscheinlichkeit α lassen sich die entsprechenden Grenzwerte Kprio ableiten und mit Tprio vergleichen. Durch das Festlegen einer unteren αu und einer oberen Grenze αo werden die Datensätze eingefärbt.

Die verfügbaren Analysefunktionen sind in der Tabelle zusammengefasst und kurz erläutert. Abbildung 2 zeigt das eine Beobachtungsgruppe, deren Datensätze nach dem Redundanzanteil hervorgehoben sind.

Hervorhebung von unkontrollierten bzw. schwach-kontrollierten Beobachtungen mittels farblichen Tabellenschemas
Abbildung 2: Hervorhebung von un- bzw. schwach-kontrollierten Beobachtungen mittels Tabellenschema

Punktkongruenz

Gerade bei großen Netzen, bei denen die Aufnahme an mehreren Messtagen stattfand oder von unterschiedlichen Sachbearbeitern durchgeführt wurde, kann es zu uneinheitlich vergebenen Punktnummern für identische Punkte gekommen sein. Um diese doppelten Punkte aufzudecken, kann die Analysefunktion zum Aufsuchen von kongruenten Punkten in JAG3D genutzt werden.

Aufsuchen von kongruenten Punkten im Datenbestand
Abbildung 3: Aufsuchen von kongruenten Punkten im Datenbestand

Die Funktion wird über den Hauptmenüpunkt Analyse aufgerufen und öffnet einen Dialog, wie er in Abbildung 3 zu sehen ist. Auf diesem Dialog ist lediglich der Fangradius zu definieren, der bei der Identitätsprüfung heranzuziehen ist. Der Default-Wert ist 10cm. Alle Punkte, zwischen denen der Abstand kleiner als dieser Grenzwert ist, werden in der darunterliegenden Tabelle nach Abstand sortiert aufgelistet.

Kongruente Subgruppen

Im Rahmen einer Deformationsanalyse werden Objektpunktveränderungen in Relation zu einem stabilen Referenzpunktfeld bestimmt und durch statistische Verfahren bewertet. Liegen keine Vorinformationen über ein mögliches Referenzpunktfeld vor, so kann eine konsekutive Herangehensweise mitunter versagen. Ursache für ein solches Versagen kann eine ungünstige Geometrie aber auch das Vorliegen von extrem großen Deformationen in einer als kongruent angenommenen Punktgruppe sein. Durch die verzerrte Parameterschätzung können u.U. die größten Teststatistiken irrtümlicherweise in einem stabilen Referenzpunkt ausgewiesen werden. Mithilfe des JAG3D-Moduls SubsetSnooping kann eine Voranalyse des Deformationsnetzes auf der Basis invarianter Größen vorgenommen werden, um mögliche stabile Referenzpunktgruppen zu detektieren. Als datumsunabhängige invariante Größe wird hierbei die euklidische Norm verwendet und in Relation zur geschätzten Unsicherheit bewertet.

Auswahl der Dateipfade zu den Daten der Einzelepochenausgleichung
Abbildung 4: Dateipfade zu den Daten der Einzelepochen

Das Modul SubsetSnooping benötigt als Eingangsdatenset die aus den Einzelepochenausgleichungen abgeleiteten Varianz-Kovarianz-Matrizen (*.cxx) und die zugehörigen *.info Dateien, die durch die Option Varianz-Kovarianz-Matrix ins Projektverzeichnis exportieren im Berechnungsprozess entstehen. Werden die Datensätze zweier Epochen eingelesen, vgl. Abbildung 4, so werden die identischen Punktnummern beider Projekte auf der Auswahloberfläche unter dem Reiter Einstellungen dargestellt, vgl. Abbildung 5. Alle Punkte, die in der Punktliste selektiert sind, werden auf konsistente Punktgruppen hin untersucht. Durch die partielle Selektion von Punkten kann der Suchradius und somit die Laufzeit eingeschränkt werden. Dies empfiehlt sich, wenn bspw. von vorneherein bestimmte Punkte als Referenzpunkte nicht in Betracht kommen (sollen).

Einstellungen zum Grenzwert und den zu analysierenden Punkte
Abbildung 5: Einstellungen zum Grenzwert und den zu analysierenden Punkte

Zwischen allen selektierten Punkten wird die Differenz der euklidische Norm der Einzelepochen und die zugehörige Unsicherheit bestimmt und eine normierte Testgröße abgeleitet. Überschreitet diese normierte Größe den voreingestellten Grenzwert, vgl. Abbildung 5, so existiert zwischen den betrachteten Punkten beider Epochen eine Diskrepanz, die auf eine Punktveränderung hindeutet. Da es sich hierbei nur um eine Voranalyse für die eigentliche Deformationsanalyse mittels Beobachtungsmethode handelt, ist von einer zu restriktiven Wahl des Grenzwertes abzuraten. Als praktikabel hat sich ein Wert von 5 erwiesen (vgl. Neitzel 2004). Durch die Auswertung der Differenzen aller berechneten euklidischen Normen lassen sich mögliche kongruente Gruppen detektieren. Die Suchrichtung erfolgt nach dem Top-Down-Prinzip, sodass die gefundenen Gruppen eine möglichst hohe Anzahl an Punkten enthalten. Ist eine kongruente Gruppe gefunden, wird die Suche mit den verbliebenen Punkten fortgesetzt. Auf dem Reiter Ergebnisse werden die gefundenen Gruppen boolesch in einer sortierbaren Tabelle dargestellt, vgl. Abbildung 6.

Gefundene kongruente Gruppen sortiert nach der größten Gruppe
Abbildung 6: Ergebnis der Untersuchung nach kongruenten Gruppen

Diese Gruppen sind geeignete Kandidaten für eine Referenzpunktgruppe in der sich anschließenden Deformationsanalyse. Durch diese Vorauswahl auf der Basis invarianter Größen wird auch der Bearbeitungsaufwand im Rahmen der Deformationsanalyse z.T. erheblich reduziert.

javagraticule3d/gui/analysis.txt · Zuletzt geändert: 21.10.2016 17:32 von Michael Loesler