fa2338/Masterprojekt_V3
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263
Ausgleichungsprogramm.ipynb
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@@ -5,8 +5,8 @@
"id": "2bc687b1b4adb7bd",
"metadata": {
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"text": [
"Es wurden noch keine Instrumente angelegt. Bitte in der folgenden Zelle nachholen und diese Zelle erneut ausführen!\n"
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"<pandas.io.formats.style.Styler at 0x273311d82c0>"
],
"text/html": [
"<style type=\"text/css\">\n",
"</style>\n",
"<table id=\"T_cef2d\">\n",
" <thead>\n",
" <tr>\n",
" <th id=\"T_cef2d_level0_col0\" class=\"col_heading level0 col0\" >InstrumenteID</th>\n",
" <th id=\"T_cef2d_level0_col1\" class=\"col_heading level0 col1\" >Typ</th>\n",
" <th id=\"T_cef2d_level0_col2\" class=\"col_heading level0 col2\" >Bezeichnung</th>\n",
" </tr>\n",
" </thead>\n",
" <tbody>\n",
" <tr>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row0_col0\" class=\"data row0 col0\" >1</td>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row0_col1\" class=\"data row0 col1\" >Tachymeter</td>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row0_col2\" class=\"data row0 col2\" >Trimble S9</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row1_col0\" class=\"data row1 col0\" >2</td>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row1_col1\" class=\"data row1 col1\" >Anschlusspunkte</td>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row1_col2\" class=\"data row1 col2\" >lA</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row2_col0\" class=\"data row2 col0\" >3</td>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row2_col1\" class=\"data row2 col1\" >Nivellier</td>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row2_col2\" class=\"data row2 col2\" >Trimble DiNi 0.3</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row3_col0\" class=\"data row3 col0\" >4</td>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row3_col1\" class=\"data row3 col1\" >GNSS</td>\n",
" <td id=\"T_cef2d_row3_col2\" class=\"data row3 col2\" >GNSS-Rover</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data",
"jetTransient": {
"display_id": null
}
}
],
"execution_count": 4
@@ -119,8 +159,8 @@
{
"metadata": {
"ExecuteTime": {
"end_time": "2026-02-05T12:24:10.710361Z",
"start_time": "2026-02-05T12:24:10.684088Z"
"end_time": "2026-02-05T14:00:39.124168Z",
"start_time": "2026-02-05T14:00:39.112708Z"
}
},
"cell_type": "code",
@@ -148,9 +188,9 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Das Instrument Trimble S9 wurde erfolgreich hinzugefügt.\n",
"Das Instrument Trimble DiNi 0.3 wurde erfolgreich hinzugefügt.\n",
"Das Instrument GNSS-Rover wurde erfolgreich hinzugefügt.\n"
"Das Instrument Trimble S9 ist bereits in der Datenbank vorhanden.\n",
"Das Instrument Trimble DiNi 0.3 ist bereits in der Datenbank vorhanden.\n",
"Das Instrument GNSS-Rover ist bereits in der Datenbank vorhanden.\n"
]
}
],
@@ -159,8 +199,8 @@
{
"metadata": {
"ExecuteTime": {
"end_time": "2026-02-05T12:24:11.161918Z",
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}
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"cell_type": "code",
@@ -172,11 +212,56 @@
"id": "3a90f746c44a1ebb",
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Es wurden noch keine apriori Genauigkeiten zu den Beobachtungsgruppen erfasst. Bitte in der folgenden Zelle nachholen und diese Zelle erneut ausführen.\n"
"data": {
"text/plain": [
"<pandas.io.formats.style.Styler at 0x2733163fe90>"
],
"text/html": [
"<style type=\"text/css\">\n",
"</style>\n",
"<table id=\"T_25de8\">\n",
" <thead>\n",
" <tr>\n",
" <th id=\"T_25de8_level0_col0\" class=\"col_heading level0 col0\" >instrumenteID</th>\n",
" <th id=\"T_25de8_level0_col1\" class=\"col_heading level0 col1\" >beobachtungsart</th>\n",
" <th id=\"T_25de8_level0_col2\" class=\"col_heading level0 col2\" >stabw_apriori_konstant</th>\n",
" <th id=\"T_25de8_level0_col3\" class=\"col_heading level0 col3\" >stabw_apriori_streckenprop</th>\n",
" </tr>\n",
" </thead>\n",
" <tbody>\n",
" <tr>\n",
" <td id=\"T_25de8_row0_col0\" class=\"data row0 col0\" >1</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row0_col1\" class=\"data row0 col1\" >Tachymeter_Richtung</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row0_col2\" class=\"data row0 col2\" >0.000002</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row0_col3\" class=\"data row0 col3\" >nan</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <td id=\"T_25de8_row1_col0\" class=\"data row1 col0\" >1</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row1_col1\" class=\"data row1 col1\" >Tachymeter_Strecke</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row1_col2\" class=\"data row1 col2\" >0.000800</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row1_col3\" class=\"data row1 col3\" >1.000000</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <td id=\"T_25de8_row2_col0\" class=\"data row2 col0\" >1</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row2_col1\" class=\"data row2 col1\" >Tachymeter_Zenitwinkel</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row2_col2\" class=\"data row2 col2\" >0.000002</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row2_col3\" class=\"data row2 col3\" >nan</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <td id=\"T_25de8_row3_col0\" class=\"data row3 col0\" >3</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row3_col1\" class=\"data row3 col1\" >Geometrisches_Nivellement</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row3_col2\" class=\"data row3 col2\" >0.000100</td>\n",
" <td id=\"T_25de8_row3_col3\" class=\"data row3 col3\" >0.300000</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data",
"jetTransient": {
"display_id": null
}
}
],
"execution_count": 6
@@ -184,8 +269,8 @@
{
"metadata": {
"ExecuteTime": {
"end_time": "2026-02-05T12:24:11.784546Z",
"start_time": "2026-02-05T12:24:11.763928Z"
"end_time": "2026-02-05T14:00:40.399822Z",
"start_time": "2026-02-05T14:00:40.386179Z"
}
},
"cell_type": "code",
@@ -215,10 +300,10 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Die Genauigkeitsangabe für Tachymeter_Richtung (Instrument: Trimble S9) wurde erfolgreich hinzugefügt.\n",
"Die Genauigkeitsangabe für Tachymeter_Strecke (Instrument: Trimble S9) wurde erfolgreich hinzugefügt.\n",
"Die Genauigkeitsangabe für Tachymeter_Zenitwinkel (Instrument: Trimble S9) wurde erfolgreich hinzugefügt.\n",
"Die Genauigkeitsangabe für Geometrisches_Nivellement (Instrument: Trimble DiNi 0.3) wurde erfolgreich hinzugefügt.\n"
"Die Genauigkeitsangabe für Tachymeter_Richtung (Instrument: Trimble S9) wurde aktualisiert.\n",
"Die Genauigkeitsangabe für Tachymeter_Strecke (Instrument: Trimble S9) wurde aktualisiert.\n",
"Die Genauigkeitsangabe für Tachymeter_Zenitwinkel (Instrument: Trimble S9) wurde aktualisiert.\n",
"Die Genauigkeitsangabe für Geometrisches_Nivellement (Instrument: Trimble DiNi 0.3) wurde aktualisiert.\n"
]
}
],
@@ -229,8 +314,8 @@
"id": "b28afe0c64aa59d6",
"metadata": {
"ExecuteTime": {
"end_time": "2026-02-05T12:24:12.490480Z",
"start_time": "2026-02-05T12:24:12.356523Z"
"end_time": "2026-02-05T14:00:41.093891Z",
"start_time": "2026-02-05T14:00:40.992896Z"
}
},
"source": [
@@ -262,10 +347,10 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Der Import der Näherungskoordinaten wurde erfolgreich abgeschlossen\n",
"Der Import wurde abgebrochen, weil mindestens ein Teil der Punktnummern aus der Datei Daten\\campsnetz_koordinaten_plus_nachmessungen.csv bereits in der Datenbank vorhanden ist. Bitte in der Datei ändern und Import wiederholen.\n",
"Korrektur erfolgreich abgeschlossen. Ausgabe: Daten\\campsnetz_beobachtungen_plus_nachmessungen_korrigiert.csv\n",
"Ersetzungen in der CSV-Datei (Rundung -> JXL volle Nachkommastellen): {'Hz': 1639, 'Z': 1838, 'SD': 747}\n",
"Der Import der Datei Daten\\campsnetz_beobachtungen_plus_nachmessungen_korrigiert.csv wurde erfolgreich abgeschlossen.\n"
"Der Import wurde abgebrochen, weil die Beobachtungen aus der Datei Daten\\campsnetz_beobachtungen_plus_nachmessungen_korrigiert.csv bereits in der Datenbank vorhanden sind.\n"
]
}
],
@@ -274,8 +359,8 @@
{
"metadata": {
"ExecuteTime": {
"end_time": "2026-02-05T12:24:12.916365Z",
"start_time": "2026-02-05T12:24:12.899749Z"
"end_time": "2026-02-05T14:00:41.667677Z",
"start_time": "2026-02-05T14:00:41.657349Z"
}
},
"cell_type": "code",
@@ -305,7 +390,7 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Der Import der Datei Daten\\Basislinien_ohne0648und10002.asc.txt wurde erfolgreich abgeschlossen.\n"
"Der Import wurde abgebrochen, weil die Beobachtungen aus der Datei Daten\\Basislinien_ohne0648und10002.asc.txt bereits in der Datenbank vorhanden sind.\n"
]
}
],
@@ -316,8 +401,8 @@
"id": "2d8a0533726304a8",
"metadata": {
"ExecuteTime": {
"end_time": "2026-02-05T12:24:14.974452Z",
"start_time": "2026-02-05T12:24:13.540713Z"
"end_time": "2026-02-05T14:00:51.315237Z",
"start_time": "2026-02-05T14:00:42.322654Z"
}
},
"source": [
@@ -337,28 +422,86 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Anzahl verwendete Punkte für die Helmerttransformation: 9\n",
"Anzahl verwendete Punkte für die Helmerttransformation: 68\n",
"Iteration Nr.1 abgeschlossen\n",
"Iteration Nr.2 abgeschlossen\n",
"Iteration Nr.3 abgeschlossen\n",
"Iteration Nr.4 abgeschlossen\n",
"Iteration Nr.5 abgeschlossen\n",
"Iteration Nr.6 abgeschlossen\n",
"Koordinaten berechnet aus Helmerttransformation:\n",
"10001: 3794901.521, 546745.584, 5080065.755\n",
"10002: 3794867.011, 546729.617, 5080092.695\n",
"10003: 3794841.061, 546735.120, 5080111.557\n",
"10004: 3794803.469, 546714.145, 5080141.394\n",
"10005: 3794793.850, 546722.325, 5080147.942\n",
"10006: 3794766.364, 546707.643, 5080169.743\n",
"10007: 3794831.055, 546758.730, 5080116.675\n",
"10008: 3794783.870, 546746.646, 5080152.758\n",
"10009: 3794767.479, 546740.091, 5080165.961\n",
"10010: 3794758.643, 546767.670, 5080169.471\n",
"10011: 3794894.930, 546833.119, 5080061.164\n",
"10012: 3794853.608, 546805.240, 5080094.900\n",
"10013: 3794849.615, 546826.872, 5080095.440\n",
"10014: 3794838.746, 546812.367, 5080105.181\n",
"10015: 3794839.472, 546793.520, 5080106.782\n",
"10016: 3794826.666, 546788.731, 5080116.878\n",
"10017: 3794825.022, 546831.703, 5080113.383\n",
"10018: 3794762.253, 546797.694, 5080163.986\n",
"10019: 3794800.100, 546833.327, 5080131.731\n",
"10020: 3794782.615, 546834.473, 5080145.041\n",
"10021: 3794776.034, 546833.743, 5080150.018\n",
"10022: 3794778.341, 546841.753, 5080147.280\n",
"10023: 3794780.799, 546848.104, 5080144.929\n",
"10024: 3794772.819, 546857.098, 5080149.838\n",
"10025: 3794774.211, 546871.813, 5080147.362\n",
"10026: 3794753.858, 546827.445, 5080167.092\n",
"10027: 3794757.593, 546874.333, 5080159.319\n",
"10028: 3794889.671, 546908.764, 5080056.920\n",
"10029: 3794845.029, 546914.918, 5080089.105\n",
"10030: 3794845.357, 546901.029, 5080090.362\n",
"10031: 3794821.763, 546877.550, 5080110.752\n",
"10032: 3794807.851, 546888.488, 5080119.750\n",
"10033: 3794800.019, 546874.654, 5080127.209\n",
"10034: 3794886.107, 546965.700, 5080053.411\n",
"10035: 3794845.950, 546961.514, 5080084.091\n",
"10036: 3794815.055, 546969.597, 5080106.065\n",
"10037: 3794800.626, 546960.749, 5080117.709\n",
"10038: 3794806.325, 546929.732, 5080116.901\n",
"10039: 3794804.164, 546914.733, 5080120.142\n",
"10040: 3794780.721, 546956.425, 5080133.161\n",
"10041: 3794778.154, 546925.879, 5080138.723\n",
"10042: 3794758.957, 546937.061, 5080151.609\n",
"10043: 3794747.274, 546919.151, 5080162.149\n",
"10044: 3794752.686, 546958.324, 5080154.237\n",
"10045: 3794881.901, 547019.784, 5080050.718\n",
"10046: 3794846.580, 547012.997, 5080077.441\n",
"10047: 3794831.534, 547018.239, 5080088.124\n",
"10048: 3794809.105, 547017.302, 5080105.013\n",
"10049: 3794786.888, 547021.076, 5080121.441\n",
"10050: 3794766.769, 547012.526, 5080137.481\n",
"10051: 3794767.056, 546988.699, 5080139.995\n",
"10052: 3794743.624, 546984.416, 5080157.827\n",
"10053: 3794748.143, 547017.574, 5080150.924\n",
"10054: 3794889.163, 547086.949, 5080038.116\n",
"10055: 3794838.849, 547081.903, 5080075.695\n",
"10056: 3794825.037, 547094.810, 5080084.484\n",
"10057: 3794800.815, 547078.670, 5080104.567\n",
"10058: 3794766.103, 547091.752, 5080129.113\n",
"10059: 3794736.830, 547079.447, 5080152.362\n",
"666: 3794868.128, 547082.279, 5080054.295\n",
"812: 3794850.535, 547010.934, 5080075.089\n",
"816: 3794817.790, 547004.825, 5080100.040\n",
"FH11: 3794853.321, 546973.225, 5080077.224\n",
"FH13: 3794832.559, 546754.704, 5080116.651\n",
"FH14: 3794853.863, 546972.809, 5080076.935\n",
"FH15: 3794794.213, 546870.696, 5080132.914\n",
"FH3: 3794810.977, 547013.441, 5080105.068\n",
"FH4: 3794773.597, 546985.341, 5080135.930\n",
"Streckendifferenzen zwischen Näherungskoordinate aus statischer GNSS-Messung und ergebnis der Helmerttransformation:\n",
"[0.027793, 0.025879, 0.016527, 0.01604, 0.066139, 0.07164, 0.025138, 0.125881, 0.142477]\n",
"[0.027793, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.025879, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.016527, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.01604, 0.0, 0.066139, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.07164, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.025138, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.125881, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.142477, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]\n",
"\n",
"Differenz Schwerpunkt zwischen Näherungskoordinate aus statischer GNSS-Messung und ergebnis der Helmerttransformation::\n",
"Matrix([[3.10e-10], [1.16e-10], [1.03e-10]])\n",
"Matrix([[-2.59e-10], [6.85e-12], [-2.32e-10]])\n",
"Betrag der Schwerpunkt-Differenz zwischen Näherungskoordinate aus statischer GNSS-Messung und ergebnis der Helmerttransformation::\n",
"0.000m\n"
]
@@ -371,8 +514,8 @@
"id": "ed9be38e35cfc619",
"metadata": {
"ExecuteTime": {
"end_time": "2026-02-05T12:24:15.067892Z",
"start_time": "2026-02-05T12:24:15.058891Z"
"end_time": "2026-02-05T14:00:51.354852Z",
"start_time": "2026-02-05T14:00:51.347388Z"
}
},
"source": [
@@ -402,8 +545,8 @@
"id": "2d2156381d974d94",
"metadata": {
"ExecuteTime": {
"end_time": "2026-02-05T12:24:15.151220Z",
"start_time": "2026-02-05T12:24:15.146192Z"
"end_time": "2026-02-05T14:00:51.361580Z",
"start_time": "2026-02-05T14:00:51.354852Z"
}
},
"source": [
@@ -433,8 +576,8 @@
"id": "c2db29680c53f8c4",
"metadata": {
"ExecuteTime": {
"end_time": "2026-02-05T12:24:15.928494Z",
"start_time": "2026-02-05T12:24:15.908077Z"
"end_time": "2026-02-05T14:00:51.372347Z",
"start_time": "2026-02-05T14:00:51.364107Z"
}
},
"source": [
@@ -456,19 +599,9 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Folgende Stand- und Zielpunkte des geometrischen Nivellements werden für die Beobachtungsgruppe ausgeglichen: ['812', '10047', '10046', '10045', '10034', 'FH14', 'FH11', '10035', '10029', '10030', '10031', '10017', '10013', '10012', '10014', '10015', '10016', '10007', 'FH13', '666', '10054', '10056', '10058', '10052', '10043', '10026', '10010', '10006', '816', '10048', 'FH3', '10049', '10053', '10050', '10051', 'FH4', '10040', '10037', '10038', '10039', '10032', 'FH15', '10033', '10025', '10024', '10023', '10022', '10021', '10020', '10019', '10036', '10028', '10011', '10001', '10003', '10008', '10005', '10004', '10002', '10055', '10057', '10059', '10044', '10041', '10042', '10027', '10018', '10009']\n",
"Für folgende Punkte wird aktuell keine Höhe in der Ausgleichung berechnet: ['80001', '80002', '90001', '90002', '90003', '90004', '90005', '90006', '90007', '90008', '90009', '90010', '90011', '90012', '90013', '90014', '70001', '70002', '60001', 'FH5', '60002', '60003', '60004', '60005', '60006', '60007', '60008', '60009', '60010', '30001', '30002', '30003', '30004', '30005', '30006', '30007', '30008']. Bei Bedarf im folgenden Schritt ändern!\n"
"Der Import wurde abgebrochen, weil die Beobachtungen aus der Datei Daten\\Niv_bereinigt.DAT.csv bereits in der Datenbank vorhanden sind.\n",
"Der Import wurde abgebrochen, weil die Beobachtungen aus der Datei Daten\\Niv_bereinigt.DAT.csv bereits in der Datenbank vorhanden sind.\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"'Die Beobachtungen aus der Datei Daten\\\\Niv_bereinigt.DAT.csv wurden erfolgreich importiert.'"
]
},
"execution_count": 13,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"execution_count": 13
@@ -479,7 +612,7 @@
"is_executing": true
},
"ExecuteTime": {
"start_time": "2026-02-05T12:24:17.017690Z"
"start_time": "2026-02-05T14:00:51.377686Z"
}
},
"cell_type": "code",
@@ -827,6 +960,14 @@
"id": "23aa13721f563c90",
"outputs": [],
"execution_count": null
},
{
"metadata": {},
"cell_type": "code",
"outputs": [],
"execution_count": null,
"source": "",
"id": "8525da086619229b"
}
],
"metadata": {

139
Parameterschaetzung.py
View File

@@ -8,7 +8,52 @@ import Datumsfestlegung
import numpy as np
def ausgleichung_global(A, dl, Q_ext, P):
class Iterationen:
"""Iterative Ausgleichung auf Basis des funktionalen und stochastischen Modells.
Die Klasse führt eine iterative Parameterschätzung nach dem Gauss-Markov-Modell durch. Zudem stellt Sie eine Methode zur Verfügung für:
- einmaligen Aufbau der symbolischen Matrizen/Vektoren (Jacobi-Matrix, Näherungs-Beobachtungsvektor, Qll, QAA, Unbekanntenvektor),
- numerische Auswertung je Iteration (A(x_k), l0(x_k), dl_k) und Berechnung des Vektors dx,
- Fortschreibung des Unbekanntenvektors x_{k+1} = x_k + dx,
- Abbruchprüfung über Konvergenzkriterium (max|dx_xyz|) und Stagnation,
- optionaler Export von Zwischenergebnisse als CSV in den Ordner Zwischenergebnisse.
Die Iteration verwendet bei weicher Lagerung eine erweiterte Kovarianzmatrix (Q_ext) inklusive Anschlusspunkten (lA_*),
aus der die Gewichtsmatrix P abgeleitet wird.
"""
def __init__(self, pfad_datenbank: str, pfad_tif_quasigeoidundolation: str, a: float, b: float) -> None:
"""Initialisiert die Iterationssteuerung.
Speichert Datenbankpfade und Ellipsoidparameter, initialisiert das funktionale Modell sowie das stochastische Modell
und legt den Datenbankzugriff an.
:param pfad_datenbank: Pfad zur SQLite-Datenbank.
:type pfad_datenbank: str
:param pfad_tif_quasigeoidundolation: Pfad zum GeoTIFF der Quasigeoidundulation (BKG), benötigt für UTM/Normalhöhen in Transformationen.
:type pfad_tif_quasigeoidundolation: str
:param a: Große Halbachse a des Referenzellipsoids in Meter.
:type a: float
:param b: Kleine Halbachse b des Referenzellipsoids in Meter.
:type b: float
:return: None
:rtype: None
"""
self.pfad_datenbank = pfad_datenbank
self.pfad_tif_quasigeoidundolation = pfad_tif_quasigeoidundolation
self.a = a
self.b = b
self.stoch_modell = Stochastisches_Modell.StochastischesModell(pfad_datenbank)
self.db_zugriff = Datenbank.Datenbankzugriff(pfad_datenbank)
self.fm = Funktionales_Modell.FunktionalesModell(self.pfad_datenbank, self.a, self.b, self.pfad_tif_quasigeoidundolation)
def ausgleichung_global(self, A, dl, Q_ext, P):
"""
Führt eine Ausgleichung nach kleinsten Quadraten durch.
@@ -77,96 +122,6 @@ def ausgleichung_global(A, dl, Q_ext, P):
return dict_ausgleichung, dx
def ausgleichung_lokal(A, dl, Q_ll):
A = np.asarray(A, dtype=float)
dl = np.asarray(dl, dtype=float).reshape(-1, 1)
Q_ll = np.asarray(Q_ll, dtype=float)
# 1) Gewichtsmatrix
P = np.linalg.inv(Q_ll)
# 2) Normalgleichungen
N = A.T @ P @ A
n = A.T @ P @ dl
# 3) Datumsfestlegung
G = Datumsfestlegung.build_G_from_names(x0, Jacobimatrix_symbolisch_liste_unbekannte, liste_punktnummern, mit_massstab=True)
u = A.shape[1]
aktive = Datumsfestlegung.aktive_indices_from_selection(auswahl, Jacobimatrix_symbolisch_liste_unbekannte)
E = Datumsfestlegung.auswahlmatrix_E(u, aktive)
Gi = E @ G
# 3) Zuschlagsvektor dx
dx, k = Datumsfestlegung.berechne_dx_geraendert(N, n, Gi)
# 5) Residuen
v = dl - A @ dx
# 5) Kofaktormatrix der Unbekannten Q_xx
Q_xx = StochastischesModell.berechne_Q_xx(N)
# 6) Kofaktormatrix der Beobachtungen Q_ll_dach
Q_ll_dach = StochastischesModell.berechne_Q_ll_dach(A, Q_xx)
# 7) Kofaktormatrix der Verbesserungen Q_vv
Q_vv = StochastischesModell.berechne_Qvv(Q_ll, Q_ll_dach)
# 8) Ausgabe
dict_ausgleichung = {
"dx": dx,
"v": v,
"P": P,
"N": N,
"Q_xx": Q_xx,
"Q_ll_dach": Q_ll_dach,
"Q_vv": Q_vv,
"Q_ll": Q_ll,
}
return dict_ausgleichung, dx
class Iterationen:
"""Iterative Ausgleichung auf Basis des funktionalen und stochastischen Modells.
Die Klasse führt eine iterative Parameterschätzung nach dem Gauss-Markov-Modell durch. Zudem stellt Sie eine Methode zur Verfügung für:
- einmaligen Aufbau der symbolischen Matrizen/Vektoren (Jacobi-Matrix, Näherungs-Beobachtungsvektor, Qll, QAA, Unbekanntenvektor),
- numerische Auswertung je Iteration (A(x_k), l0(x_k), dl_k) und Berechnung des Vektors dx,
- Fortschreibung des Unbekanntenvektors x_{k+1} = x_k + dx,
- Abbruchprüfung über Konvergenzkriterium (max|dx_xyz|) und Stagnation,
- optionaler Export von Zwischenergebnisse als CSV in den Ordner Zwischenergebnisse.
Die Iteration verwendet bei weicher Lagerung eine erweiterte Kovarianzmatrix (Q_ext) inklusive Anschlusspunkten (lA_*),
aus der die Gewichtsmatrix P abgeleitet wird.
"""
def __init__(self, pfad_datenbank: str, pfad_tif_quasigeoidundolation: str, a: float, b: float) -> None:
"""Initialisiert die Iterationssteuerung.
Speichert Datenbankpfade und Ellipsoidparameter, initialisiert das funktionale Modell sowie das stochastische Modell
und legt den Datenbankzugriff an.
:param pfad_datenbank: Pfad zur SQLite-Datenbank.
:type pfad_datenbank: str
:param pfad_tif_quasigeoidundolation: Pfad zum GeoTIFF der Quasigeoidundulation (BKG), benötigt für UTM/Normalhöhen in Transformationen.
:type pfad_tif_quasigeoidundolation: str
:param a: Große Halbachse a des Referenzellipsoids in Meter.
:type a: float
:param b: Kleine Halbachse b des Referenzellipsoids in Meter.
:type b: float
:return: None
:rtype: None
"""
self.pfad_datenbank = pfad_datenbank
self.pfad_tif_quasigeoidundolation = pfad_tif_quasigeoidundolation
self.a = a
self.b = b
self.stoch_modell = Stochastisches_Modell.StochastischesModell(pfad_datenbank)
self.db_zugriff = Datenbank.Datenbankzugriff(pfad_datenbank)
self.fm = Funktionales_Modell.FunktionalesModell(self.pfad_datenbank, self.a, self.b, self.pfad_tif_quasigeoidundolation)
def iterationen(self, datumfestlegung: str, speichern_in_csv: bool) -> tuple[np.ndarray, list, list, np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray, dict]:
"""Führt die iterative Ausgleichung (Parameterschätzung) aus und gibt die Ergebnisse zurück.
@@ -365,7 +320,7 @@ class Iterationen:
dl_k = np.asarray(dl_k, float)
# Parameterschätzung für die aktuelle Iteration berechnen
ausgabe_parameterschaetzung, dx = Parameterschaetzung.ausgleichung_global(A_matrix_numerisch, dl_k, Q_k, P)
ausgabe_parameterschaetzung, dx = self.ausgleichung_global(A_matrix_numerisch, dl_k, Q_k, P)
dx = np.asarray(dx, float).reshape(-1, 1)
# Matrizen je Iteration als CSV-Datei speichern