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Enregistrement W2484427460 · doi:10.11575/prism/3063

New strategies for combining gnss and photogrammetric data

2009· dissertation· en· W2484427460 sur OpenAlex
Cameron Ellum

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Image Processing and Photogrammetry
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGNSS applicationsPhotogrammetryComputer scienceKalman filterBundle adjustmentKinematicsData processingReal-time computingGeographySystems engineeringComputer visionArtificial intelligenceEngineeringGlobal Positioning SystemTelecommunicationsDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The basic concept of integrating GNSS and photogrammetry dates back more than 30 years and for at least the past decade it has been ubiquitous in both aerial and terrestrial mapping. Throughout all its history the basic technique for integrating the two technologies has been the same: GNSS data is post-processed using a Kalman filter yielding positions and these positions are then used as constraining information in a photogrammetric least-squares bundle adjustment. As evidenced by its long and essentially unaltered use the existing strategy works well, nevertheless it has some drawbacks. From a theoretical perspective, the integration is sub-optimal while the information flow is only in the one direction. From an operational perspective, the current approach is unwieldy: (at least) two processing packages are required. The objective of the research contained within this work is to examine new strategies for integrating GNSS and photogrammetric data that alleviate the aforementioned limitations of the current integration strategy. Specifically, two new integration strategies are introduced, implemented, and tested: (1) Inter-processor communication between a kinematic GNSS Kalman filter and a photogrammetric bundle adjustment. (2) A combined least-squares adjustment of both GNSS and photogrammetric observations. The first strategy introduces two-way communication between the GNSS and photogrammetric processors, while the second strategy introduces measurement-level integration within a single processor. The combined adjustment also allows some more flexible GNSS processing options; for instance, a non-fixed base station or the use of observations when there are less than the 4 normally required. Testing of the inter-processor communication strategy showed that it could help GNSS positioning following signal outages, yet this improvement does not necessarily translate into improved photogrammetric mapping accuracy. Testing of the combined adjustment demonstrated how photogrammetric control could replace a fixed GNSS base station, and how use of use of GNSS observations during partial signal blockages (when they would otherwise be discarded) could help bound the mapping and exposure position error growth. The combined adjustment testing also showed that the exposure positions derived from a typical aerial block of imagery have too much noise to substantially improve the GNSS positioning; consequently, mapping accuracy also does not improve.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle