Stochastic Models for Geodesy and Geoinformation Science
En géodésie et en science de l'information géographique, ainsi que dans de nombreuses autres disciplines techniques, il n'est souvent pas possible de déterminer directement les quantités cibles souhaitées. Par conséquent, les paramètres inconnus doivent être reliés aux valeurs mesurées par un modèle mathématique qui se compose d'un modèle fonctionnel et d'un modèle stochastique.
Le modèle fonctionnel décrit la relation géométrique et physique entre les mesures et les paramètres inconnus. Cette relation est suffisamment bien connue pour la plupart des applications. En ce qui concerne le modèle stochastique, deux domaines de problèmes d'importance fondamentale se posent : 1.
comment les modèles stochastiques peuvent-ils être établis de manière aussi réaliste que possible pour les différentes méthodes d'observation géodésique et les systèmes de capteurs ? 2. Comment l'information stochastique peut-elle être prise en compte de manière adéquate dans les modèles d'ajustement des moindres carrés ? D'autres questions portent sur l'interprétation des propriétés stochastiques des valeurs cibles calculées en ce qui concerne la précision et la fiabilité, et sur l'utilisation des résultats pour la détection des valeurs aberrantes dans les données d'entrée (mesures).
Dans ce numéro spécial, les résultats des recherches actuelles sur ces questions générales sont présentés dans dix articles évalués par des pairs. Les résultats fondamentaux peuvent être appliqués à tous les domaines scientifiques techniques dans lesquels les mesures sont utilisées pour déterminer les paramètres décrivant les phénomènes géométriques ou physiques.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)