Hallo Eddi,

die entfernungsabhänge Unsicherheit via $\sigma_c$ wird mit zunehmender Distanz schnell klein und spielt bei großen Entfernungen dann keine wesentliche Rolle mehr. Wird $\sigma_b$ verwendet, so ist das Abflachen gedämpfter, sodass der entfernungsabhängige Anteil auch bei längeren Strecken noch erhalten bleibt, siehe die nachfolgende Graphik. Grundsätzlich gilt, dass weder $\sigma_b$ noch $\sigma_c$ verwendet werden müssen.

Bei Streckenmessungen wird üblicherweise ein konstanter und ein entfernungsabhängiger Anteil verwendet und in einem linearen Modell kombiniert. Insbesondere im Nahbereich zeigt sich häufig, dass diese lineare Approximation die tatsächlichen Unsicherheiten nicht abbildet und hier ein komplexeres Modell sachgerechter wäre. Wenn wir hier einer Meinung sind, dann können wir dies auf andere Messungen sinngemäß übertragen: Bei Winkelmessungen stellt die Verwendung von zwei Anteilen demnach auch nur eine erste Näherung dar, die in Grenzbereichen kaum/keine Gültigkeit aufweisen muss.

Die stochastischen Modelle sind in JAG3D alle gleichartig aufgebaut: Es gibt stets einen konstanten Anteil und zwei entfernungsabhängige Anteile, wobei der eine mit dem einfachen Abstand und der andere mit dem quadrierten Abstand an der Varianz beteiligt ist. Die für mich zweckmäßig erscheinenden Größen habe ich mit Defaultwerten versehen. Die übrigen sehe ich eher bei - wie auch immer gearteten - Spezialfällen...

Viele Grüße
Micha