通过最小二乘平差分析宗地 (宗地工具)

汇总

通过在输入宗地中运行最小二乘平差来分析宗地结构测量网络。 最小二乘平差是一种数学过程，该过程使用统计分析来估计测量网络中连接点的最可能坐标。 可以对宗地结构运行最小二乘平差，以评估和改善宗地拐角点位置的空间精度。

了解有关对宗地结构运行最小二乘平差的详细信息

根据宗地结构是在进行空间精度评估，还是在提升空间精度，可选择运行不同类型的平差。

• [Consistency check](../../help/data/parcel-editing/least-squares-parcel-fabric.md#A72）—使用自由网平差检查输入宗地线的测量值（尺寸）是否存在粗差和异常值

• [Weighted adjustment](../../help/data/parcel-editing/least-squares-parcel-fabric.md#CDB）—使用两个或多个固定点或加权控制点，估算输入宗地上点的更新坐标

用法

• 对所选宗地和线运行最小二乘分析。 如果未选择任何宗地，则将在整个宗地结构数据集上运行平差。

  注:

  对大量宗地运行最小二乘平差可能会导致处理时间较长以及占用大量磁盘空间。

• 所选宗地和线均可用作最小二乘分析的输入。 选定宗地后，宗地线的尺寸和宗地线端点的坐标将用作平差的输入。 如果单独选定线或连接线，则线的尺寸及其端点坐标将用作平差的输入。

  提示：

  如果想将它们包含在最小二乘平差中，请选择连接线。

• 使用分析类型参数的一致性检查选项，来评估宗地线尺寸中的错误和异常值。 例如，对新输入的数据运行一致性检查，以在将其与宗地结构集成前检测出错误。

• 使用分析类型参数的加权最小二乘选项，，以更新并提升宗地点坐标的空间精度。 运行加权最小二乘分析的另一个示例是评估新添加的数据对点的空间精度的影响程度。 加权最小二乘分析需要至少两个固定点或控制点。

• 最小二乘分析的结果存储在校正要素类中以用于分析。 在校正要素类中，可以在将平差结果应用于宗地结构点之前查看和分析平差后的数据。 平差结果包括平差后的尺寸和点以及其他统计数据，例如，位置不确定性和误差椭圆。

• 如果加权最小二乘分析的结果可接受，则运行应用宗地最小二乘平差工具，以将最小二乘分析结果应用于宗地结构点。

参数

• Dialog
• Python

标注	说明	数据类型
输入宗地结构	将通过最小二乘平差分析的输入宗地结构。	Parcel Layer
分析类型	指定将在平差中使用的最小二乘分析的类型。 一致性检查—将运行自由网最小二乘平差以检查宗地线上的尺寸是否存在不一致和错误。 将不会使用固定点或加权控制点进行平差。 加权最小二乘法—将运行加权最小二乘平差以计算宗地点的更新坐标。 要进行平差的宗地应连接至少两个固定点或加权控制点。	String
收敛容差 （可选）	容差表示迭代最小二乘平差后预期的最大坐标偏移。 反复（迭代）运行最小二乘平差，直到解收敛为止。 当遇到的最大坐标偏移小于指定的收敛容差时，将该解视为已收敛。 默认值是 0.05 米。	Linear Unit

派生输出

标注	说明	数据类型
已更新宗地结构	经过更新的宗地结构。	Parcel Fabric
已更新的校正点	已更新的 AdjustmentPoints 要素类。	Feature Layer
已更新的校正线	已更新的 AdjustmentLines 要素类。	Feature Layer
已更新的校正向量	已更新的 AdjustmentVectors 要素类。	Feature Layer

环境

此工具不使用任何地理处理环境。

许可信息

• 基本: 否
• 标准: 是
• 高级: 是

相关主题

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