A STUDY ON THE GROSS ERROR DETECTION AND ELIMINATION IN BUNDLE BLOCK ADJUSTMENT

번들블럭조정에 있어서 과대오차 탐색 및 제거에 관한 연구

In this study, the accuracy of three dimensional location was improved by self calibration bundle method with additional parameter, which is to correct systematic error through detection and elimination of the gross error from updated reference variance for observation values in photogram-metry. In this study, with the result of comparing accuracy of each method, correcting systematic error is more effective after gross error detection and when observation values are contained more than two gross error the point with maximum correlation value is detected by masking effect of least square adjustment.

본 연구에서는 사진측량에서의 관측값을 대상으로 과대오차 검출을 용이하게 할 수 있도록 잔차들의 상관관계를 고려하고 최신 분산값(updated reference variance)을 채택하여 기각역을 설정함으로써 여러개의 과대오차를 검출할 수 있고 이들 과대오차를 소거한 후 자체검정 번들 조정법에 정오차 보정을 위한 부가매개변수를 도입하여 3차원 위치결정 정확도를 향상시키고자 하였다. 본 연구에서는 근거리 사진측량의 3차원 위치결정에 있어서 관측값에 대해 순차적 data-snooping 법을 적용하여 과대오차를 제거하고 종래의 번들조정법들과 정확도를 비교 분석한 결과, 과대오차를 제거한 이후에 정오차를 보정하는 것이 바람직함을 알 수 있었으며, 관측값에 두개 이상의 과대오차가 포함되면 최소제곱법의 masking효과에 의해 과대오차가 잔차의 상관성이 가장 큰 점의 검정통계량에 영향을 주기 때문에 상관성이 가장 큰 점을 먼저 탐색하고, 제거한 후 실제 과대오차를 제거하여야 함을 알 수 있었다.