基礎測量平差法

參數估計有許多不同的統計理論和方法，本書僅介紹在測量及空間資訊領域最常用的最小二乘法原理，並給出間接觀測平差模型（高斯-馬克夫模型)、條件平差模型、綜合平差模型、帶有約制條件的間接觀測平差模型（帶有約制條件的高斯-馬克夫模型)、與帶有約制條件的綜合平差模型等五種基本參數估計之線性平差模型，本書推演這五種基本平差模型，並且提供一些數值例以供演練之參考。 高斯-馬克夫模型是這五種平差模型中最重要的，因為所有其它基本模型均可以轉化為高斯-馬克夫模型，所以，本書在這個模型的章節中，提供了較多的數值例。讀者對於高斯-馬克夫模型宜充分理解。

學習平差學最重要有兩個關鍵，其一是對於誤差及平差原理的觀念要正確，只有觀念正確才不會誤入歧途；其二是要實際演練，特別是平差計算問題更應著手演練，切勿眼高手低。本書是根據作者多年的敎學研究撰寫而成，在作者多年的敎學研究過程中，深知學生的問題所在，因此本書系統性地介紹基本平差模型，推導它們的求解過程與方法。同時也提供許多數值例，並詳細地求解，作為讀者理解的參考。在習題中，有許多題目是作者參與國家考試命題的題目，供讀者閱讀與練習，以增進理解本書內容。初習各個平差模型雖然可以從本書各章的例題開始，透過數值例一步步地演算去理解各平差模型的原理，惟一昧地僅演練例題和習題並不能了解本書所欲傳達的全貌。讀者仍然需要回過頭研讀與理解本書的內容，以建立一個完整的體系。

除此之外，本書著實在平差及誤差的觀念釐清上花了很大的篇幅，對於重要定義力求清晰明確，並輔以說明或數值例。對重要公式均一步步推演，力求正確，由淺入深，使讀者易懂。深深期望讀者除了會應用這些平差模型及其求解公式外，也能明瞭其推演方法。

●啓迪正確的測量誤差觀念。
●應用最小二乘法原理來解算測量及空間資訊領域的五種基本平差模型：
＊高斯-馬克夫平差模型
＊條件平差模型
＊綜合平差模型
＊帶有約制條件的高斯-馬克夫平差模型
＊帶有約制條件的綜合平差模型
●學理推演由淺入深，並配合數值計算例演練，作為讀者理解本書內容的參考。
●提供大量習題供讀者練習，自我驗收學習成效。
●可奠定良好的測量平差學基礎。

尤瑞哲
學歷：德國 Stuttgart 大學博士
現職：國立成功大學測量及空間資訊學系教授