Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Advanced Methods of Processing Observation Results
Course of study:
2019/2020
Code:
DGIK-2-106-GN-n
Faculty of:
Mining Surveying and Environmental Engineering
Study level:
Second-cycle studies
Specialty:
Real Estate Taxation and Cadastre
Field of study:
Geodesy, Surveying and Cartography
Semester:
1
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Part-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr hab. inż, prof. AGH Preweda Edward (preweda@agh.edu.pl)
Module summary

W ramach modułu Student nabywa wiedzę i umiejętności z zakresu zaawansowanego przetwarzania wyników obserwacji, w szczególności aproksymacji modeli wielowymiarowych, elementów metod numerycznych, wykrywania obserwacji odstających i rozwiązywania układów źle uwarunkowanych, elementów statystyki matematycznej, weryfikacji hipotez statystycznych, metod wizualizacji wyników obliczeń w różnych środowiskach programistycznych.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence: is able to
M_K001 kierowania oraz tworzenia zespołów opracowujących zaawansowane obliczenia geodezyjne GIK2A_K01, GIK2A_K02 Involvement in teamwork,
Activity during classes
Skills: he can
M_U001 przedstawić model matematyczny reprezentujący zagadnienie geodezyjne, wraz z oceną otrzymanych wyników GIK2A_U04, GIK2A_U07 Project,
Test,
Examination,
Activity during classes
M_U002 przeprowadzić zaawansowane estymacje punktowe i przedziałowe oraz wyciągnąć wnioski z przeprowadzonych analiz statystycznych GIK2A_U12, GIK2A_U09, GIK2A_U10 Involvement in teamwork,
Execution of a project,
Project,
Test,
Examination,
Activity during classes
M_U003 wykonać obliczenia i interpretację zagadnień geodezyjnych w których występują obserwacje odstające lub zadania są źle uwarunkowane GIK2A_U02, GIK2A_U06 Involvement in teamwork,
Project,
Test,
Examination,
Activity during classes
Knowledge: he knows and understands
M_W001 zasady formułowania i aproksymacji przestrzennego modelu matematycznego zjawiska zaobserwowanego metodami geodezyjnymi GIK2A_W05, GIK2A_W01 Involvement in teamwork,
Project,
Test,
Examination,
Activity during classes
M_W002 metody wykrywania obserwacji odstających i rozwiązywania układów równań z defektem GIK2A_W05, GIK2A_W07, GIK2A_W06, GIK2A_W01 Involvement in teamwork,
Project,
Test,
Examination,
Activity during classes
M_W003 podstawy eksploracji danych i metod numerycznych GIK2A_W03, GIK2A_W06, GIK2A_W01 Examination,
Test,
Execution of a project
Number of hours for each form of classes:
Sum (hours)
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
18 9 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Social competence
M_K001 kierowania oraz tworzenia zespołów opracowujących zaawansowane obliczenia geodezyjne - - - + - - - - - - -
Skills
M_U001 przedstawić model matematyczny reprezentujący zagadnienie geodezyjne, wraz z oceną otrzymanych wyników - - - + - - - - - - -
M_U002 przeprowadzić zaawansowane estymacje punktowe i przedziałowe oraz wyciągnąć wnioski z przeprowadzonych analiz statystycznych - - - + - - - - - - -
M_U003 wykonać obliczenia i interpretację zagadnień geodezyjnych w których występują obserwacje odstające lub zadania są źle uwarunkowane - - - + - - - - - - -
Knowledge
M_W001 zasady formułowania i aproksymacji przestrzennego modelu matematycznego zjawiska zaobserwowanego metodami geodezyjnymi + - - - - - - - - - -
M_W002 metody wykrywania obserwacji odstających i rozwiązywania układów równań z defektem + - - - - - - - - - -
M_W003 podstawy eksploracji danych i metod numerycznych + - - - - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 87 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 18 h
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 30 h
Realization of independently performed tasks 32 h
Examination or Final test 2 h
Contact hours 5 h
Module content
Lectures (9h):
  1. Aproksymacja i interpolacja

    Aproksymacja funkcji jednej i wielu zmiennych, z wykorzystaniem metody najmniejszych kwadratów. Poszukiwanie modeli matematycznych najlepiej odzwierciedlających badane zjawisko i ich ocena.

  2. Rozwinięte modele opracowania wyników pomiarów geodezyjnych

    Błędy systematyczne, probabilistyczne modele losowych błędów pomiaru, wynik pomiaru jako funkcja losowa.

  3. Estymacja punktowa i przedziałowa

    Wybrane rodzaje estymacji. Estymacja punktowa i przedziałowa. M-estymatory, estymacja mocna.

  4. Wyrównania odporne na błędy grube

    Metody wyrównania obserwacji z nieuwzględnieniem pseudo-odwrotności oraz funkcji tłumienia.

  5. Uogólniona odwrotność macierzy

    Metody wyrównania sieci geodezyjnych z zastosowaniem pseudoodwrotności. Rozkład SVD. Defekt numeryczny. Wyrównanie swobodne sieci geodezyjnych.

Project classes (9h):
  1. Wyznaczanie charakterystyk zmiennych losowych

    Wybrane rozkłady zmiennych losowych jedno i wielowymiarowych i ich charakterystyki. Estymacja punktowa i przedziałowa wartości oczekiwanej i wariancji.

  2. Aproksymacja

    Aproksymacja funkcji jednej i wielu zmiennych, z wykorzystaniem metody najmniejszych kwadratów. Poszukiwanie modeli matematycznych najlepiej odzwierciedlających badane zjawisko i ich ocena w oparciu o weryfikację hipotez statystycznych. Praktyczna weryfikacja istotności parametrów modeli wielowymiarowych z wykorzystaniem teorii połączonej z praktycznymi obliczeniami w dedykowanych pakietach statystycznych. Ocena zdolności predykcyjnych sformułowanych modeli w oparciu o ocenę dokładności predykcji z zastosowaniem pełnej macierzy kowariancji.

  3. Wykrywanie obserwacji odstających i estymacja mocna

    Metody wykrywania obserwacji odstających. Zaawansowane zastosowanie oprogramowania Statistica i Matlab do wykrywania obserwacji odstających, rozwiązywania układów wielowymiarowych i wizualizacji wyników obliczeń.

  4. Układy równań z defektem

    Rozwiązanie układu równań z zastosowaniem pseudoodwotności Moore’a – Penrose’a. Regularyzacja dyskretna. Zastosowanie rozkładu SVD do rozwiązania słabo uwarunkowanych układów równań. Zastosowanie pakietów Matlab i Statistica do obliczeń i wizualizacji wyników.

Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Lectures: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Project classes: Studenci wykonują zadany projekt samodzielnie, bez większej ingerencji prowadzącego. Ma to wykształcić poczucie odpowiedzialności za pracę w grupie oraz odpowiedzialności za podejmowane decyzje.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Ocena z ćwiczeń projektowych jest średnią arytmetyczną z kartkówek i projektów, pod warunkiem że każdy z projektów został zaliczony na ocenę pozytywną.
Złożenie projektu po wyznaczonym terminie skutkuje obniżeniem oceny o 20%, przy czym projekty mogą być składane najpóźniej na 2 tygodnie przed ostatnimi zajęciami.
Terminem podstawowym zaliczenia jest ostatni dzień zajęć.
Student ma prawo do dwukrotnej poprawy niedostatecznych ocen z kartkówek w terminach poprawkowych, które odbywają się w sesji.
Warunkiem przystąpienia do egzaminu jest wcześniejsze uzyskanie zaliczenia z ćwiczeń projektowych. Egzamin ma formę pisemną.
Uzyskanie pozytywnej oceny końcowej następuje po uzyskaniu pozytywnego wyniku z egzaminu poprzedzonego pozytywnym zaliczeniem ćwiczeń.
Student ma prawo do przystąpienia do egzaminu w terminach poprawkowych na warunkach określonych regulaminem studiów AGH.

Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Project classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci wykonują prace praktyczne mające na celu uzyskanie kompetencji zakładanych przez syllabus. Ocenie podlega sposób wykonania projektu oraz efekt końcowy.
Method of calculating the final grade:

Średnia arytmetyczna z wszystkich ocen (terminów) z zaliczenia ćwiczeń i egzaminów.
Warunkiem uzyskania pozytywnej oceny końcowej jest uzyskanie pozytywnej oceny zaliczenia z ćwiczeń i pozytywnej oceny z egzaminu.

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Obecność na ćwiczeniach projektowych jest obowiązkowa.
Nieobecność na zajęciach może być usprawiedliwiona w przeciągu dwóch tygodni od ich opuszczenia.
Opuszczenie 20% zajęć bez usprawiedliwienia skutkuje brakiem zaliczenia ćwiczeń projektowych.
Studenci nieobecni na zajęciach, po konsultacji z prowadzącym, są zobowiązani do uzupełnienia wskazanego materiału we własnym zakresie.

Prerequisites and additional requirements:

Uporządkowana wiedza zdobyta w ramach modułów Rachunek wyrównawczy i metody statystyczne
oraz Geodezja na poziomie inżynierskim.

Recommended literature and teaching resources:

Baran W. (1999) Teoretyczne podstawy opracowania wyników pomiarów geodezyjnych. PWN Warszawa.
Box G. E. P. and G. M. Jenkins (1983). Analiza szeregów czasowych, PWN, Warszawa.
Osada E. (2000) Geodezja. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej.
Press W. H., S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling and B. P. Flannery (1992). Numerical Recipes in Fortran, The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press.
Preweda E. (2002) Estymacja parametrów kinematycznego modelu przemieszczeń. UWND AGH. Kraków.
Wiśniewski Z. (2005). Rachunek wyrównawczy w geodezji (z przykładami), Wydawnictwa Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie.

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Jasińska E., Preweda E.: Effect the accuracy of benchmarks to establish of the determination of geodetic network. Vilnius Gediminas Technical University Press Technika, Vilnius 2014.
Jasińska E., Preweda E.: Estimation linear model using block generalized inverse of a matrix. 13th SGEM GeoConference on Informatics, Geoinformatics And Remote Sensing. Vol. 2, Geodesy and mine surveying, Sofia 2013.
Preweda E.: Geodezyjne modele kinematyczne. WSI-E Rzeszów 2013.
Preweda E.: Modelowanie informacji o obiektach inżynierskich w aspekcie wyznaczenia przemieszczeń i odkształceń. Geodezja Vol. 3, Nr 2/3. Wydawnictwa AGH, Kraków 2003.
Preweda E.: Estymacja parametrów kinematycznego modelu przemieszczeń. Rozprawy Monografie. AGH Kraków 2002.
Preweda E.: Position and shape parameters of second order surface estimated by points and intervals. Perelmuter Workshop on Dynamic Deformation Models, Haifa 1994.

Additional information:

-