Zastosowanie Robust Estimation do analizy korekty w sieciach geodezyjnych z wartościami odstającymi w oryginalnych punktach kontrolnych

W dziedzinie analizy danych, metoda najmniejszych kwadratów była podstawowym podejściem przy radzeniu sobie z pomiarami zawierającymibłędy losowe. Jednak ta metoda pokazuje swoje ograniczenia w obliczu rzeczywistych danych, które oprócz błędów losowychczęsto zawierają błędy grube. Te błędy grube mogą znacznie zniekształcić wyniki, prowadząc do nieprecyzyjnych wniosków, jeśli nie zostanąodpowiednio uwzględnione. W odpowiedzi na to wyzwanie, Robust Estimation pojawiła się jako skuteczna metoda radzenia sobiez błędami grubymi. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, Robust Estimation jest zaprojektowana tak, aby była mniej wrażliwana wartości odstające w danych, dostarczając bardziej niezawodne i precyzyjne oszacowanie poprzez zmniejszenie wpływu błędów grubychna końcowy wynik. Jedną z kluczowych cech Robust Estimation jest jej elastyczność. Wynik każdej metody Robust Estimation mawpływ przez wybór jej funkcji wagowej, co pozwala dostosować metodę do specyficznych cech danych. Ten artykuł stosuje zasady RobustEstimation do analizy sieci geodezyjnych, które często zawierają błędy pierwotnych danych. Robiąc to, ma na celu dostarczenie bardziejprecyzyjnej i niezawodnej analizy tych sieci, przyczyniając się do ich lepszego wykorzystania i zarządzania.