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數據探測法在軸線復測中的應用

2013-11-09 06:36:44卞士挺樓立志
山西建筑 2013年24期
關鍵詞:測量方法

卞士挺 樓立志

(同濟大學測繪與地理信息學院,上海 200092)

0 引言

地籍測量中,常會遇到一些圓形建(構)筑物如水塔、水池、儲油罐等,要準確確定其邊界及面積,就必須通過實測圓曲線上若干點來擬合圓方程,即用LS估計求得圓心坐標和圓半徑[1-3]。但是在具體的工程測量中,由于環境或人為因素的影響,使得觀測值難免存在粗差,若不及時處理粗差,將使LS估計結果受到嚴重的扭曲。為此,自20世紀60年代起,對粗差的研究一直是測量數據處理的重要課題之一。

Baarda于1967年~1968年提出了測量可靠性理論和數據探測方法,奠定了粗差理論研究的發展基礎。Baarda所提出的數據探測法,其前提是假設一個平差系統只存在一個粗差,采用統計假設檢驗探測粗差,在剔除第一個粗差后,循環迭代繼續剔除下一個粗差。

本文將數據探測法應用到軸線復測中,應用結果表明,數據探測法對軸線復測的粗差檢測效果非常好。

1 基本原理和過程

在建筑物施工后,原建筑軸線已經被建筑物覆蓋(見圖1),P1,P2為建筑角點,但已經修成承重柱子,所以要想測量P1和P2點坐標已經不可能,可通過測量柱子外圍1個~7個點坐標,通過擬合方法獲得P1,P2點坐標。其本質在于圓曲線擬合。

1.1 圓曲線擬合模型

擬合模型是測量平差中常遇到的一種特殊的函數模型,是一種函數逼近型或統計回歸型模型[4]。

在圓曲線或圓柱上采集若干個點(如圖1所示)作為獨立觀測量,通過求該圓的曲線方程可得出圓心坐標及圓半徑,由于采集點有誤差,各個點并不在同一條圓曲線上,要在這些采集點上擬合出一條最佳圓曲線。

在半徑未知的情況下,設采集點個數為m,以圓心的坐標平差值、半徑平差值和圓心至各采集點的方位角平差值為參數,圓曲線的參數方程為:

將式(1)線性化,得誤差方程為:

式(2)中:

若半徑已知,則誤差方程如下:

1.2 數據探測法

觀測值含有粗差,從其本身來看是無法識別的,要探測和剔除粗差可以根據平差的結果來檢驗。

測量數據處理中,比較簡單的粗差探測方法是殘差檢驗法。

由間接平差原理可知,觀測值的改正數V是偶然誤差,服從正態分布,即,標準化后則有構造統計量,在顯著水平 α 下,拒絕域為若取 95%的置信度,則,所以誤差大于 2σ 的事件是小概率事件,當殘差大于2σ時可認為該觀測值含有粗差。但由于粗差會對平差結果有很大影響,通常情況下會導致驗后單位權中誤差比正常值大得多,各觀測值的殘差都受到影響,雖然含有粗差的觀測值殘差一般會大于沒有粗差的殘差,但往往會出現不超過2σ的情況,因此殘差檢驗法并不能很好地剔除粗差。經實踐驗證,荷蘭Baarda教授提出的數據探測方法能夠有效地探測粗差,已被廣泛應用到測量平差中。

數據探測法的前提是假設一個平差系統只存在一個粗差[5,6],檢驗探測粗差,從而剔除該粗差。根據間接平差原理,誤差方程為:

式(6)中:

改正數的協因數陣為:

式(7)可寫成:

由此可見,R值取決于系數陣B和權陣P,它與觀測值無關。在給定觀測權的情況下,R反映了網形結構。

R與式(6)是研究粗差探測和可靠性理論的一個重要的關系式。

令:

則式(6)可寫成顯式為:

由于|R|=0,所以由上式的n個改正數vi不能解出n個Δi。對式(6)兩邊取數學期望得:

當Δ僅是偶然誤差不含粗差時,E(Δ)=0,故E(V)=0,V是Δ的線性函數,兩者的概率分布相同,因此當Δ是偶然誤差時,V為正態隨機向量,其期望為零,方差為D(V)=。

數據探測法的原假設是H0∶E(vi)=0,即觀測值Li不存在粗差,考慮,于是可作標準正態分布統計量:

利用數據探測法,一次只能發現一個粗差,當要再次發現另一個粗差時,就要先剔除所發現的粗差,重新平差并計算統計量。逐次不斷進行,直至不再發現粗差。

數據探測法并未顧及各改正數之間的相關性,檢驗可靠性受到一定的限制。

2 算例分析

模擬一組均勻分布的軸線復測觀測數據(如圖2所示),采集點為20個,點號順時針依次為i=1,2,3…,采集精度約為±5 mm的數據。

采用以下三種方法進行解算:

方法1:

在沒有粗差的情況下解算。

方法2:

對第1和第12這兩點施加±20 mm的粗差,不經粗差檢驗,采用最小二乘平差進行解算。

方法3:

對第1和第12這兩點施加±20 mm的粗差,采用Baarda數據探測法剔除粗差,重新進行最小二乘解算。

三種方法的解算結果如表1所示。

表1 粗差檢驗擬合精度

圖3反映,在沒施加粗差的平差結果中,各采集點的改正數沒有出現異常大的數值。

圖4反映,當在第1個和第12個點添加粗差后,方法2的解算結果中這兩點的改正數比其他點大了好幾倍。

圖5反映,當在第1個和第12個點添加粗差后,使用數據探測法能發現這兩個點存在粗差并進行剔除,解算結果與沒加粗差的解算結果基本一致。

表1反映,存在粗差的平差結果失真。一般來說,采集點的精度為±5 mm,那么平差后的單位權中誤差應該在±5 mm附近。粗差的存在使得單位權中誤差與圓心點位中誤差過大,經粗差檢驗后,結果恢復正常,由此驗證了數據探測法的可行性。

3 結語

本文將數據探測法應用到軸線復測中,結果表明,數據探測法能夠比較有效地探測出粗差,對檢驗觀測值質量和提高精度有一定的作用,對實際的工程測量數據質量檢測也具有一定的參考意義。

[1]潘國榮,谷 川,施貴剛.空間圓形物體檢測方法與數據處理[J].大地測量與地球動力學,2007(3):28-30.

[2]陳基偉.工程測量中一類參數曲線的擬合[J].大地測量與地球動力學,2007,27(1):100-103.

[3]許正文,姚連璧.基于穩健估計的直接最小二乘橢圓擬合[J].大地測量與地球動力學,2008(2):77-80.

[4]陳乃輝.隨機自變量多項式回歸函數的估計問題[J].系統科學與數學,2009(3):297-308.

[5]彭軍還.L1范估計的巴爾達型檢驗及其可靠性[J].測繪學報,2015(3):208-212.

[6]方 坤,賀 磊,高俊強.巴爾達粗差探測法在地鐵限界測量中的應用[J].測繪工程,2012(2):47-49.

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