• Medientyp: E-Book; Dissertation; Sonstige Veröffentlichung; Elektronische Hochschulschrift
  • Titel: Fortgeschrittene Methoden und Algorithmen für die computergestützte geodätische Datenanalyse
  • Beteiligte: Alkhatib, Hamza [VerfasserIn]
  • Erschienen: Hannover : Leibniz Universität Hannover, 2020
  • Erschienen in: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover;367
  • Ausgabe: published Version
  • Sprache: Deutsch
  • DOI: https://doi.org/10.15488/10342
  • ISSN: 0174-1454
  • Schlagwörter: B-Spline Modelle ; rekursive Zustandsschätzung ; Bootstraping ; EM-Algorithmus ; Recursive State Estimation ; Georeferencing ; Classical and Robust Parameter Estimation ; Monte Carlo Techniken ; B-Spline Models ; Klassische und robuste Parameterschätzung ; Monte Carlo Techniques ; Bayessche Inferenz ; Georeferenzierung ; EM-Algorithm ; Student-Verteilung ; Bayesian Inference ; Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement ; Student Distribution
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: Die fortschreitende Digitalisierung mit ihren innovativen Technologien stellt zunehmende Anforderungen an Wirtschaft, Gesellschaft und Verwaltungen. Digitale Daten gelten als Schlüsselressource, die hohe Ansprüche u.a. an die Datenverarbeitung stellt, wie z. B. hohe Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit. Besondere Bedeutung sind digitalen Daten mit Raumbezug beizumessen. Digitale Daten stammen im Bereich der Geodäsie und Geoinformatik von Multi-Sensor-Systemen, Satellitenmissionen, Smartphones, technischen Geräten, Computern oder von Datenbanken unterschiedlichster Institutionen und Behörden. „Big Data“ heißt der Trend und es gilt die enormen Datenmengen so breit und so effektiv wie möglich zu nutzen und mit Hilfe von computergestützten Tools, beispielsweise basierend auf künstlicher Intelligenz, auszuwerten. Um diese großen Datenmengen statistisch auszuwerten und zu analysieren, müssen laufend neue Modelle und Algorithmen entwickelt, getestet und validiert werden. Algorithmen erleichtern Geodätinnen und Geodäten seit Jahrzehnten das Leben - sie schätzen, entscheiden, wählen aus und bewerten die durchgeführten Analysen. Bei der geodätisch-statistischen Datenanalyse werden Beobachtungen zusammen mit Fachkenntnissen verwendet, um ein Modell zur Untersuchung und zum besseren Verständnis eines datengenerierenden Prozesses zu entwickeln. Die Datenanalyse wird verwendet, um das Modell zu verfeinern oder möglicherweise ein anderes Modell auszuwählen, um geeignete Werte für Modellterme zu bestimmen und um das Modell zu verwenden, oder um Aussagen über den Prozess zu treffen. Die Fortschritte in der Statistik in den vergangenen Jahren beschränken sich nicht nur auf die Theorie, sondern umfassen auch die Entwicklung von neuartigen computergestützten Methoden. Die Fortschritte in der Rechenleistung haben neuere und aufwendigere statistische Methoden ermöglicht. Eine Vielzahl von alternativen Darstellungen der Daten und von Modellen können untersucht werden. Wenn bestimmte statistische Modelle mathematisch nicht realisierbar ...
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