Original paper

Graphical Models in Geodesy and Photogrammetry

Förstner, Wolfgang

Abstract

The paper gives an introduction into graphical models and their use in specifying stochastic models in geodesy and photogrammetry. Basic task in adjustment theory can intuitively be described and analysed using graphical models. The paper shows that geodetic networks and bundle adjustments can be interpreted as graphical models, both as Bayesian networks or as conditional random fields. Especially hidden Markov random fields and conditional random fields are demonstrated to be versatile models for parameter estimation and classification.

Kurzfassung

Der Beitrag gibt eine Einführung in Graphische Modelle und ihren Einsatz zur Erstellung probabilistischer Modelle in der Geodäsie und der Photogrammetrie. Grundaufgaben der Ausgleichungsrechnung lassen sich intuitiv beschreiben und analysieren. Der Beitrag zeigt, wie geodätische/photogrammetrische Netze als Netze oder Markoff-Zufallsfelder interpretiert werden können. Besonders bedingte Zufallsfelder erweisen sich als flexibel für die Modellierung und die Optimierung von Parameterschätz- und Klassifikationsaufgaben.

Keywords

graphical modelsbayesian netsmarkov random fieldsconditional random fieldsgeodetic networksbundle adjustmentiterative conditional modesgauss-seidel iteration