Идентификација грубих грешака у геодетским мерењима применом различитих метода

Čenge Mihalji

doi:10.24867/35KG02Mihalji

Geodetsko inženjerstvo

God. 41 Br. 07 (2026): Зборник радова Факултета техничких наука

Идентификација грубих грешака у геодетским мерењима применом различитих метода

Čenge Mihalji

35KG02Mihalji.pdf

DOI:: https://doi.org/10.24867/35KG02Mihalji
Predato: November 2, 2026
Objavljeno: 2026-07-15

Apstrakt

У раду је обрађена област идентификације грубих грешака у геодетским мрежама, са посебним освртом на методу FSME. Након теоријског приказа основа Гаус-Марковљевог модела посредног изравнања, као и класичних и робусних метода откривања грубих грешака представљен је концепт FSME методе. Ова метода омогућава директну идентификацију грубих грешака током процеса изравнања путем проширења модела увођењем додатних непознатих параметара. Практични део рада обухвата примену FSME методе на примеру једнодимензионалне геодетске мреже, и упоређивање методе са класичном и робусном методом ради упоредне анализе добијених резултата.

Reference

[1] Батиловић, М. (2020). Робусна оцена деформација у слободним геодетским мрежама применом еволутивних оптимизационих алгоритама (Докторска дисертација). Нови Сад: Факултет техничких наука, Универзитет у Новом Саду.
[2] Batilović, M., Sušić, Z., Marković, M., Vujinović, M., Nikolić, G., & Ninkov, T. (2018). The efficiency of different outlier detection approaches in geodetic networks: case study for Pobednik statue. Geodetski Vestnik, 62(02), 293–305.
[3] Durdağ, U. M. (2024). Minimum-variance-based outlier detection method using forward-search model error in geodetic networks. Geoscientific Model Development, 17(6), 2187–2196.
[4] Сушић, З., Нинков, Т., Батиловић, М., Булатовић, В., Сабадош, И., & Петковић, М. (2016). Примена геометријске анализе деформационих мерења у праћењу геодинамичких процеса. Нови Сад: Факултет техничких наука, Универзитет у Новом Саду.
[5] Марковић, М. (2018). Метода одређивања деформација грађевинских структура применом фибер оптичких сензора (Докторска дисертација). Нови Сад: Факултет техничких наука, Универзитет у Новом Саду.
[6] Wang, J., Chen, X., Shi, C., & Liu, J. (2023). Robust M-estimation-based ICKF for GNSS outlier mitigation in GNSS/SINS navigation applications. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement.
[7] Erdogan, B., Hekimoğlu, S., Durdağ, U. M., & Öcalan, T. (2014). Empirical estimation of the power of test in outlier detection problem. Studia Geophysica et Geodaetica, 58(2), 262–279.
[8] Hekimoğlu, S., & Koch, K. R. (1999). How can reliability of the test for outliers be measured? Allgemeine Vermessungsnachrichten, 106(11–12), 423–431.
[9] Hekimoğlu, S., Erdogan, B., & Butterworth, S. (2010). Increasing the efficacy of the conventional deformation analysis methods: An alternative strategy. Journal of Surveying Engineering, 136(1), 3–12.
[10] Hekimoğlu, S., Erdogan, B., Soycan, M., & Durdağ, U. M. (2011). A univariate approach for detecting outliers in geodetic networks. Journal of Surveying Engineering, 137(1), 1–10.

[1] [1] Батиловић, М. (2020). Робусна оцена деформација у слободним геодетским мрежама применом еволутивних оптимизационих алгоритама (Докторска дисертација). Нови Сад: Факултет техничких наука, Универзитет у Новом Саду.

[2] [2] Batilović, M., Sušić, Z., Marković, M., Vujinović, M., Nikolić, G., & Ninkov, T. (2018). The efficiency of different outlier detection approaches in geodetic networks: case study for Pobednik statue. Geodetski Vestnik, 62(02), 293–305.

[3] [3] Durdağ, U. M. (2024). Minimum-variance-based outlier detection method using forward-search model error in geodetic networks. Geoscientific Model Development, 17(6), 2187–2196.

[4] [4] Сушић, З., Нинков, Т., Батиловић, М., Булатовић, В., Сабадош, И., & Петковић, М. (2016). Примена геометријске анализе деформационих мерења у праћењу геодинамичких процеса. Нови Сад: Факултет техничких наука, Универзитет у Новом Саду.

[5] [5] Марковић, М. (2018). Метода одређивања деформација грађевинских структура применом фибер оптичких сензора (Докторска дисертација). Нови Сад: Факултет техничких наука, Универзитет у Новом Саду.

[6] [6] Wang, J., Chen, X., Shi, C., & Liu, J. (2023). Robust M-estimation-based ICKF for GNSS outlier mitigation in GNSS/SINS navigation applications. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement.

[7] [7] Erdogan, B., Hekimoğlu, S., Durdağ, U. M., & Öcalan, T. (2014). Empirical estimation of the power of test in outlier detection problem. Studia Geophysica et Geodaetica, 58(2), 262–279.

[8] [8] Hekimoğlu, S., & Koch, K. R. (1999). How can reliability of the test for outliers be measured? Allgemeine Vermessungsnachrichten, 106(11–12), 423–431.

[9] [9] Hekimoğlu, S., Erdogan, B., & Butterworth, S. (2010). Increasing the efficacy of the conventional deformation analysis methods: An alternative strategy. Journal of Surveying Engineering, 136(1), 3–12.

[10] [10] Hekimoğlu, S., Erdogan, B., Soycan, M., & Durdağ, U. M. (2011). A univariate approach for detecting outliers in geodetic networks. Journal of Surveying Engineering, 137(1), 1–10.