Guten Abend,
Danke für Deine sehr ausführliche Rückmeldung. Ich will nicht auf jeden Punkt eingehen, da wir uns sonst im Kreis drehen. Ich will die Diskussion aber auch nicht abwürgen und ich möchte auch nicht, dass der Eindruck entsteht, dass ich ohne darüber nachzudenken direkt alles abgewürgt habt. Vergleiche zu anderen Applikationen sind legitim und jede Abweichung im Prozedere darf und soll auch hinterfragt werden.
Mir liegt es als *.pdf vor. Wie kann ich dir dies zukommen lassen?
Ich vermute, dass in NeptanGPS die von dir beschriebenen Mehrfachbeobachtungen als ausgeglichener Satz berechnet wird. Ich bin mir da aber nicht sicher.
Du könntest es einfach validieren, indem Du denselben Datensatz mit ganz unterschiedlichen individuellen Messunsicherheiten für die einzelnen Richtungen durch die Routine prozessieren lässt und dann vergleichst, ob die Ergebnisse identisch sind oder voneinander abweichen. Mich würde dies mal interessieren...
Das Handbuch nutzt mir vermutlich nicht viel, da es keine Gleichungen enthält. Um den Datenimport seinerzeit für BEO-Dateien zu realisieren, habe ich das Handbuch von einem Anwender freundlicherweise bereits erhalten. Ich selbst kenne Neptan nicht und habe damit noch nie etwas ausgewertet.
Ich kann keinen Informationsverlust erkennen - auch aus sehr umfangreichen Erfahrungen
Ich hatte Dir drei Quellen aus der Fachliteratur gezeigt, die explizit auf das Vorhandensein von Korrelation hinweisen, die in der weiteren Auswertung sicher in den von Dir genannten Applikationen nicht streng weiterverarbeitet werden. Wenn für die Richtungen nach der Stationsausgleichung noch individuelle Unsicherheiten eingestellt werden, sind praktisch alle stochastischen Informationen verloren gegangen.
So deckt man möglicherweise noch Fehler in den Richtungssätzen auf.
Sollten Messungen in den Sätzen nicht modellkonform sein, werden diese auch ohne Stationsausgleichung aufgedeckt. Du sprichst in Deinen Beispielen immer von einer geringen Überlappung zw. den Sätzen. Insofern wird es nur wenige Kontrollmöglichkeiten geben. Hier sollte das Berücksichtigen von allen Beobachtungen eine deutlich objektivere Bewertung erlauben.
Die zitierte Begründung von Höpcke für die früher(!) durchgeführte Stationsausgleichung lautet: "Wohl hauptsächlich um den Datenumfang herabzusetzen." Hierbei ging es ihm nicht darum, dass der Anwender weniger Beobachtungen bewerten soll, sondern doch eher um den verfügbaren Speicherplatz. Vielleicht noch als Hinweis: Das Buch von Höpcke ist mehr als 40 Jahre alt. In neueren Büchern wie Jäger et al., Niemeier, Benning, usw. findet man die Stationsausgleichung nicht mehr, da sie vermutlich nicht mehr zeitgemäß erscheint.
Ich sehe da einen klaren Vorteil, der für die Berechnung der Standpunktvereinigung spricht. Zumal der jeweilige Nutzer selbst aktiv darüber entscheiden kann, ob er eine Standpunktvereinigung berechnen möchte oder auch nicht - siehe analog dem Modul der Mittelwertbildung.
Die Mittelwertbildung ist in JAG3D nicht gruppenübergreifend sondern berücksichtigt nur Beobachtungen innerhalb einer Gruppe. Für das stochastische Modell gehen wir von normalverteilten Beobachtungen aus, die demnach frei von systematischen Abweichungen sind. Die Mittelwertbildung dient in JAG3D daher nicht primär der Datenreduktion, sondern soll vor allem systematische Abweichungen reduzieren, die bei Messungen in einer Lage noch vorhanden sind. Weiterhin sind die aus mehreren Vollsätzen registrierten Beobachtungen nicht unabhängig voneinander, wie es im stochastischen Modell unterstellt wird.
Die Stationsausgleichung eliminiert keine systematischen Abweichungen, da diese bereits mit dem gemittelten Vollsatz arbeitet. Weiterhin geht aus Deiner Beschreibung hervor, dass diese nachträglich durchgeführten Messungen von früheren Messungen (weitgehend) unabhängig sind, da man Stand- und Zielpunkt(e) neu einrichten muss.
In diesem Zusammenhang möchte ich auch auf die Antwort von Eddi hinweisen, der angemerkt hat, dass man die betreffenden Richtungssätze bereits jetzt schon durch eine individuelle Stationsausgleichung vorprozessieren kann, indem man diese gesondert auswertet.
Du kannst dir das gern noch überlegen. Wenn dies umgesetzt wird, habe ich nicht mehr viele Ideen das Programm zu optimieren...
Es ist doch beruhigend zu wissen, dass nicht alles schlecht ist.
Ein Punkt wäre noch:
Die Ausgabe der Anzahl der Anzielungen/Punkt.
Du meinst die Anzahl der Beobachtungen, die von bzw. zu einem Punkt getätigt wurden? Diese Information gibt es tatsächlich schon aber s e h r versteckt - ich gebe es zu. Wenn Du die Kovarianzmatrix exportierst, wird neben der Matrix eine info-Datei erzeugt. In dieser info-Datei steht die Anzahl drin. Hier mal ein Auszug:
1 X 11.601514379100830 12 19
1 Y 9.002415684860340 13 19
2 X 22.180288458716560 14 19
2 Y 44.012767548506900 15 19
3 X 29.550993206153860 16 4
3 Y 61.867012319848130 17 4
Die Punkte 1 und 2 haben jeweils 19 Beobachtungen, aber der Punkt 3 hat nur 4. Die Anzahl steht in der letzten Spalte. Ich könnte diese Information noch in einer Spalte in der Punkttabellen unterbringen, wenn es das ist, was Du meintest.
Viele Grüße
Micha