Detecção de valores aberrantes com o uso de algoritmo RANSAC na transformação de coordenadas rectangulares

AUTOR(ES)
FONTE

Bol. Ciênc. Geod.

DATA DE PUBLICAÇÃO

2014-09

RESUMO

Ao longo de anos elaboraram-se muitos métodos de cálculos que permitem a identificação de erros grosseiros nas observações. Foram desenvolvidos os métodos de estimação robusta no conjunto dos métodos definidos como M-estimações (derivados do método Maximum Likelyhood Estimation) ou R-estimações. Outros métodos são também conhecidos que não se incluem a nenhum desses grupos, e que também, mostram resistência aos erros grossos, por exemplo, Msplit estimação. A proposta neste artigo, que pode se aplicar ao processo de transformação de coordenadas, quando as coordenadas de alguns de pontos podem estar contaminadas por erros grosseiros, é o método denominado de RANSAC algoritmo (Random Sample and Consensus). Os autores apresentam a possibilidade da utilização deste método numérico para a detecção erros grosseiros nas coordenadas de pontos utilizados na estimação dos parâmetros de transformação. Experimentos foram realizados com três cenários de erros nos dados utilizando uma rede real de pontos. Os resultados obtidos nos experimentos realizados com dados simulados foram animadores e confirmam a eficiência do algoritmo proposto grosseiros para verificar a eficácia do método proposto.

ASSUNTO(S)

transformação de coordenadas ransac estimação de parâmetros

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