Skip to content

Prajuab Riabroy's Blog

Survey Application – GNSS – UAV – Programing – Python – Dart&Flutter – Rust

Menu
  • Home
  • About Us
  • Survey Application
    • Surveyor Pocket Tools
    • Traverse Pro
    • XSection Plot
    • Geoid Height Pro
    • Spot Fire
    • โปรแกรมงานสำรวจสำหรับเครื่องคิดเลข Casio fx-5800P
    • โปรแกรมงานสำรวจสำหรับเครื่องคิดเลข Casio fx-9860G II SD
  • Download
  • Privacy Policy
Menu

การเล็งสกัดย้อน (Resection) ด้วยการวัดมุมภายใน ระยะทางและและมุมแบริ่งด้วยวิธีการคำนวณแบบ Least Squares (ตอนที่ 1)

Posted on 29/10/2018

จากที่เขียนโปรแกรมสำหรับเครื่องคิดเลขคำนวณเล็งสกัดย้อนสำหรับเครื่องคิดเลข Casio fx-9860G II SD ทำให้นึกถึงวิธีการคำนวณแบบ least squares ที่เป็นพื้นฐานเคยร่ำเรียนมา โดยเฉพาะการรังวัดในปัจจุบันที่การรังวัดระยะทางด้วยกล้องประมวลผลรวมทำได้ง่าย เมื่อรวมกับการรังวัดมุม จะทำให้มีค่าเกินหรือ redundant มาคำนวณในวิธีแบบ least square ได้ การรังวัดแบบเล็งสกัดย้อนบางตำราเรียกว่า free station

การวัดเล็งสกัดย้อนในยุคแรกจะวัดมุมจากหมุดสถานีหลักฐานกันเป็นหลัก และหมุดสถานีหลักฐานต้องมีค่าพิกัดและมีจำนวนอย่างน้อยสามหมุด ดังนั้นการวัดมุมอย่างน้อยสองมุมจะเพียงพอต่อการมาคำนวณ ในบทความนี้ผมจะพาไปทัวร์การคำนวณวิธี least squares ด้วยการใช้การรังวัดผสมประกอบด้วยการวัดมุมภายใน วัดระยะทาง และการวัดมุมแบริ่งหรือการวัดภาคทิศ จากนั้นจะยกตัวอย่างพร้อมทั้งวิธีการคำนวณ ปิดท้ายทดสอบผลลัพธ์การคำนวณด้วยโปรแกรม Microsurvey StarNet

การวัดแบบ 2D

การวัดแบบนี้จะวัดมุมราบและระยะราบก็พอนำมาคำนวณหาค่าพิกัดของ free station ได้ ตัวอย่างที่ผมจะแสดงการคำนวณในลำดับต่อไปจะเป็นการวัดแบบ 2D เพื่อลดความซับซ้อน

การวัดแบบ 3D

การวัดระยะทางจะวัดแบบ Slope distance วัดมุมดิ่ง ถ้าทราบค่าระดับของหมุดสถานีหลักฐานและวัดความสูงของเป้าที่ตั้งบนสถานีหมุดหลักฐาน จากนั้นวัดความสูงกล้อง เมื่อนำมาคำนวณร่วมกับมุมราบแล้วจะได้ค่าพิกัดของ free station รวมทั้งค่าระดับด้วย

แนะนำตำรา

เมื่อผมกลับไปดูวิธีการคำนวณด้วย least square แต่กลับพบกับความนะจังงัง ว่าความรู้ที่รับการประสิทธิประสาทมาบัดนี้ได้คืนท่านอาจารย์ที่มหาวิทยาลัยไปจนหมดแล้วสิ้นเชิง นั่งงงกับการตั้งสมการ Observation Equation อยู่นานพอสมควร เมื่อไม่เป็นผลก็ต้องกลับไปหาตำราค่อยๆพลิกความทรงจำกลับมาใหม่

ตำราที่จะแนะนำให้อ่านเป็นของ Mr.Rod Deakin (Rodney Edwin Deakin) ถ้าดูตามโปรไฟล์ก่อนจะเกษียณเป็นอาจารย์ให้มหาวิทยาลัยสอนเรื่อง Engineering Survey มาก่อน ตำราหรือบทความที่แต่งนั้นมีความหลากหลายมากในเว็บไซต์ส่วนตัวนี้ อ่านง่าย เพลินจนลืมไปว่าเรื่องที่อ่านนั้นยาก

ตามไปดูหน้า least squares ลองเลื่อนไปด้านล่างดูเรื่อง “Notes on Least Squares” คือตำราที่จะมาแนะนำกันมีทั้งหมด 10 บท เนื่องจากผมพอมีพื้นฐานมาบ้างเล็กน้อย จึงไม่ได้อ่านเรียงหน้าตั้งแต่บทที่ 1 แต่อาศัยข้ามไปอ่านบทที่ 7 ก่อน พอเจอเมตริกผมงงก็ข้ามไปอ่าน “Appendix A” เฉพาะเรื่องเมตริก บวก ลบ คูณ อินเวอร์ส แล้วค่อยกลับมาอ่านบทอื่นๆอีกที ดังนั้นคนที่ห่างเรื่องนี้นานๆแนะนำให้ไปดูเรื่องเมตริกอันดับแรก

บทที่ 7 อนุกรมเทเลอร์

สำหรับการคำนวณเล็งสกัดย้อนด้วยวิธี least square ปฐมบทจะอยู่ที่บทที่ 7 เริ่มต้นจากอนุกรมเทเลอร์ เหตุที่เราต้องใช้เพราะว่าสมการที่จะนำมาคิด  resection นั้นไม่ใช่สมการแบบเชิงเส้นหรือ linear equation ดังนั้นจะต้องมีการถอดสมการเชิงเส้นออกมาและอยู่ในรูปอนุกรม เพื่อให้สามารถนำมาคำนวณได้ จะมีตัวอย่างสมการ Observation Equation 2 ตัวอย่างคือ

  • วัดมุม (Measure direction)
  • วัดระยะทาง (Measure distance)

บทที่ 9 คำนวณเล็งสกัดย้อน (Least Squares Resection)

บทนี้จะเริ่มตั้งแต่ตั้งสมการ  Observation Equation (ไม่เชิงเส้น) ของการวัดมุม จาก free station ไปยังหมุดสถานีหลักฐาน จากนั้นจะถอดสมการไม่เชิงเส้นด้วยอนุกรมเทเลอร์ แล้วก็มีตัวอย่างแสดงวิธีการคำนวณ

บทที่ 10 คำนวณเล็งสกัด (Least Squares Bearing Intersection)

ผู้อ่านอาจจะสังเกตสองคำคือเล็งสกัดกับเล็งสกัดย้อน

  • เล็งสกัดย้อน (Resection) คือไปตั้งกล้องที่  free station แล้ววัดมุมภายในไปหาสถานีหมุดหลักฐาน

  • เล็งสกัด (Bearing Intersection) จะเป็นการวัดมุมแบริ่ง ตัวอย่างได้แก่การวัดดาวเหนือในสมัยก่อน คือเราจะมีหมุดคู่เป็น base line ต้องการทราบมุมแบริ่งของ base line นี้ก็ตั้งกล้องที่หมุดตัวแรกแล้วอาศัยวัดดาวเหนือกับหมุดอีกตัวบน base line ดังนั้นถ้าวัดแบริ่งสัก 2 base line ไปตัดกันก็จะได้ค่าพิกัด

การถอดสมการเล็งสกัดย้อนด้วยอนุกรมเทเลอร์

ต่อไปมาลองดูสมการที่เราใช้คำนวณหามุมและระยะทาง โดยที่ทราบค่าพิกัด ซึ่งเป็นสมการพื้นฐานของงานสำรวจ ในที่นี้เป็นสมการไม่เชิงเส้น เราจะมาถอดสมการออกมาเป็นเชิงเส้นด้วยอนุกรมเทเลอร์ แผนผังด้านล่างเป็นงานเล็งสกัดย้อน ตั้งกล้องที่จุด Pi วัดมุมไปหาสถานีหลักฐานที่ทราบค่าพิกัดคือจุด  P1, P2, P3, … Pk

การวัดมุมในทางปฏิบัติจะส่องไปหาสถานีแรก P1 ตั้งมุมราบเป็น 0 แล้วกวาดไปสถานีที่ 2 วัดมุมได αi1 กวาดไปหาสถานีหลักฐาน P2 วัดมุมได้ α12 ทำเช่นนี้เรื่อยๆ จนถึงสถานีหลักฐาน Pk จะได้มุม αik แต่ในงานสำรวจด้านตรีโกณมิติเราจะไม่คำนวณโดยใช้มุมภายในแต่จะใช้มุมอะซิมัท ดังนั้นมุมภายในเหล่านี้ต้องเปลี่ยนเป็นเทอมของมุมอะซิมัททั้งหมด ซึ่งไม่ได้ยุ่งยากอะไร ถ้าทราบมุมอะซิมัทที่ไปหาสถานีแรก P1 ก็จะทราบอะซิมัทสถานีที่เหลือทั้งหมด แต่ในความเป็นจริงเราไม่ทราบ เพราะว่าค่าพิกัด P1 ยังไม่ทราบในตอนนี้

สำหรับสมการคำนวณหาอะซิมัทและระยะทางระหว่างจุด Pi และ Pk เมื่อทราบค่าพิกัดคำนวณได้ดังสมการ

เป็นสมการไม่เชิงเส้นครับ ทำการถอดสมการด้วอนุกรมเทเลอร์สมการมุมอะซิมัทมาได้ดังนี้ หมายเหตุผมจะพาไปแบบรวบรัด รายละเอียดอ่านได้ที่ตำราที่แนะนำไปข้างต้น

โดยที่ E = E0 + ΔE และ N = N0 + ΔN ส่วน E0 และ N0 คือค่าเริ่มต้นเป็นค่าประมาณการ ส่วนค่า ΔE, ΔN เป็นค่าปรับแก้ (correction) ซึ่งสองตัวนี้จะคำนวณได้จากสมการ least squares ที่กำลังจะว่ากันต่อไป และถ้าดูสมการจะเห็นว่าติดค่าอนุพันธ์ (ดิฟ) ซึ่งค่าดิฟหาได้ดังนี้

จากสมการด้านบน aik, bik เรามีค่าประมาณการเริ่มต้น Ei, Ni ดังนั้นสามารถหาค่าพวกนี้ได้ มาดูสมการระยะทางค่าดิฟ หาได้ดังนี้

จากสมการด้านบน cik, dik เรามีค่าประมาณการเริ่มต้น Ei, Ni ดังนั้นสามารถหาค่าพวกนี้ได้เช่นเดียวกัน

ตั้งสมการ Observation Equation สำหรับการวัดมุมภายใน (เล็งสกัดย้อน)

สมการ Observation Equation เป็นสมการที่เป็นหัวใจของการคำนวณ least squares ถ้าตั้งสมการนี้ได้ก็สามารถคำนวณต่อได้ แต่งานรังวัดถ้าวัดเกินมาจะมี residual เป็นส่วนเกิน สมการ Observation Equation ของการวัดมุมอะซิมัทแสดงได้ดังนี้

vik คือ residual คงไม่ลืมกันนะว่า มุมอะซิมัท Øik จากสถานีตั้งกล้องไปยังแต่ละสถานีหมุดหลักฐานเท่ากับ อะซิมัทไปหมุดสถานีหลักฐานตัวแรก Zi บวกด้วยมุมราบที่กวาดไป αik เขียนในรูปอนุกรมเทเลอร์ดังนี้

ในกรณีงานรังวัดเล็งสกัดย้อน ΔNk และ ΔEk ทราบค่าพิกัดดังนั้นเทอมตัวนี้จะเป็นศูนย์ กลายเป็นสมการนี้

ตั้งสมการ Observation Equation สำหรับการวัดระยะทาง

คล้ายๆกับสมการสำหรับการวัดทิศทาง แสดงได้ดังนี้

เขียนในรูปอนุกรมเทเลอร์

ตั้งสมการ Observation Equation สำหรับการวัดแบริ่ง (เล็งสกัด)

ถือว่าเป็นอาหารเสริมก็แล้วกัน สมัยนี้ยุค GNSS  คงหายากแล้วสำหรับการวัดภาคทิศอะซิมัทด้วยการวัดดาว

สมการเดียวกับที่เราใช้เล็งสกัดย้อน แต่ในที่นี้เราทราบค่าพิกัด Nk, Ek  ทำให้ ΔNk และ ΔEk เทอมตัวนี้จะเป็นศูนย์ และสมการจะคงเหลือดังนี้

ตัวอย่างงานรังวัดเล็งสกัดย้อนแบบรวมวัดมุม ระยะทาง และรังวัดภาคทิศ

มาถึงตอนนี้ผู้อ่านบางท่านเห็นสมการแล้วอาจจะงงงวยเหมือนผมในตอนแรกๆ มาลองแก้สมการดูจากตัวอย่างโจทย์ ที่นี้จะทำให้เข้าใจมากขึ้น ดูรูปด้านล่าง ตั้งกล้องที่จุด P ทำการรังวัดโดยที่วัดมุมไปยังสถานีหลักฐาน โจทย์ตัวนี้เป็นโจทย์ที่ผมเจอในอินเทอร์เน็ต เมื่อค้นหาการคำนวณเล็งสกัดย้อนแบบวิธีคำนวณ least square ดูได้ที่ลิ๊งค์นี้ โจทย์ที่จะคำนวณเปิดไปดูได้หน้าท้ายๆ

กำหนดค่าพิกัดหมุดสถานีหลักฐานดังตารางด้านล่าง วัดมุมโดยที่เล็งไปที่สถานี 1 ตั้งมุมราบเป็นศูนย์แล้ววัดมุมไปที่สถานี 2, 4, 5 และ 6 ทำการวัดระยะทางไปที่สถานี 1, 3  และ 5  รังวัดภาคทิศ (วัดดาว) ที่สถานี 1, 3 และ 6 ดังตารางด้านล่าง

คำนวณหาค่าพิกัดจุดตั้งกล้องโดยประมาณ

ผมใช้เครื่องคิดเลข fx 9860 GII SD คำนวณหาค่าพิกัดของ P  ด้วยโปรแกรม Resection ป้อนค่าพิกัดและมุมได้ดังนี้

จุด A, B และ C  ของเครื่องคิดเลขก็คือจุดที่ 1, 2 และ 6 ของโจทย์ด้านบนตามลำดับ

ผมจะใช้ค่าจุด P ที่ค่าพิกัดโดยประมาณ N = 193939.897 E = 110879.464 เพื่อเป็นค่าเริ่มต้นในการคำนวณด้วย least squares

เนื่องจากบทความยาวมาก ติดตามกันตอนที่ 2 ต่อนะครับ

Related

Leave a Reply Cancel reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

August 2026
M T W T F S S
 12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
31  
« Jul    

Blog Stats

  • 885,002 hits

Recent Posts

  • ประสบการณ์ใช้งาน Kimi K3 Code เขมือบแบบสยอง
  • สร้างแพลตฟอร์มดู Point Cloud บนเว็บด้วย Potree + CesiumJS — เรื่องเล่าจากสนามบินอู่ตะเภา
  • เมื่อวิศวกรสำรวจคำนวณเรื่องน้ำ – วิเคราะห์ระบบระบายน้ำบริเวณ RESA
  • แนะนำหนังสือ “จีออเดซี” ที่ยอดเยี่ยมของดร.พุทธิพล
  • ESPrtk ทำให้ ESP32 ใช้ไม่ได้? วิธีกู้คืน
  • กรณีศึกษา – คืนชีพ SDL30 ปี 2000 ด้วย ESP32 และแอพทำเอง SDL30 Collector
  • DIY RTK Base Station (survey-grade) รุ่น V3.21 ด้วย Raspberry Pi 2B + UM980 เมื่อคุณปู่กลับมาเป็นฮีโร่ ตอนที่ 4
  • รีวิวกูปรี (CoPre2) โปรแกรมประมวลผลไลดาร์จากค่าย CHCNav
  • DIY RTK Base Station (survey-grade) รุ่น V3.2 ด้วย Orange Pi 3 Zero + UM980 ตอนที่ 3
  • DIY RTK Base Station (survey-grade) รุ่น V3 ด้วย Orange Pi 3 Zero + UM980 ตอนที่ 2
  • เส้นทางและไทม์ไลน์ของใบรับรองความรู้ความชำนาญในการประกอบอาชีพวิศวกรรม(สำรวจ)ระดับวิศวกรวิชาชีพ
  • มัดแหนมรวมสามโปรแกรมไปใช้บนสโตร์ Snap ฝั่งลีนุกซ์
  • ปัดฝุ่น Traverse Pro เพิ่มรายละเอียดรายการคำนวณใหม่แบบแนวนอน (Landscape) และธีมมืด
  • DIY RTK Base Station (Survey-Grade) ด้วยชิป UM980 และบอร์ด ESP32 ตอนที่ 1
  • สร้าง NTRIP Caster ด้วย BNC บนคลาวด์แบบ DIY สำหรับ RTK Base Station ใช้ CHCNav P5
  • จับ AI มาไตรกรีฬา สร้างตัวติดตั้ง Snap สำหรับ Surveyor Pocket Tools กับประเด็นแฝงเร้นความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
  • ทดสอบรีด QGIS แบบโหดสัสด้วยชุดข้อมูล Open Building V3 โพลีกอน 74 ล้านหลัง
  • เมื่อ AI เป็นพิษชักจูงผู้ใช้ด้วยข้อมูลผิดๆ
  • เมื่อ AI กลายเป็นพิษด้วยอัตตา
  • คอมไพล์ PROJ 9.6.0 สำหรับแอนดรอยด์ แก้ปัญหาเพิ่มขนาด page size 16KB ตามกฎใหม่ของกูเกิ้ล
  • เครื่องมือช่วยออกแบบเส้นโครงแผนที่ความคลาดเคลื่อนต่ำ ด้วย LDP Companion เพื่อนคู่คิดมิตรคู่ใจ (#กำลังพัฒนา #Rust #Slint)
  • #Update แก้บั๊กหลุมดำ Surveyor Pocket Tools
  • ปฐมฤกษ์โปรแกรมเดสก์ท็อปภาษา Rust ด้วย Slint
  • การตั้ง Heading จาก RTK GNSS สองเครื่องใน Hypack
  • วิธีการออกแบบและรังวัดโครงข่าย GNSS ฉบับคนเดินถนน (ตอนที่ 3)

Subscribe to Blog via Email

Enter your email address to subscribe to this blog and receive notifications of new posts by email.

Join 118 other subscribers

Archives

  • August 2026
  • July 2026
  • May 2026
  • April 2026
  • March 2026
  • January 2026
  • December 2025
  • November 2025
  • September 2025
  • August 2025
  • July 2025
  • June 2025
  • May 2025
  • January 2025
  • December 2024
  • November 2024
  • October 2024
  • September 2024
  • July 2024
  • May 2024
  • April 2024
  • January 2024
  • November 2023
  • October 2023
  • September 2023
  • July 2023
  • June 2023
  • May 2023
  • March 2023
  • February 2023
  • January 2023
  • November 2022
  • October 2022
  • September 2022
  • July 2022
  • May 2022
  • December 2021
  • October 2021
  • September 2021
  • August 2021
  • May 2021
  • February 2021
  • January 2021
  • December 2020
  • November 2020
  • October 2020
  • September 2020
  • July 2020
  • June 2020
  • May 2020
  • April 2020
  • March 2020
  • February 2020
  • January 2020
  • December 2019
  • November 2019
  • September 2019
  • August 2019
  • July 2019
  • May 2019
  • April 2019
  • March 2019
  • February 2019
  • January 2019
  • November 2018
  • October 2018
  • September 2018
  • August 2018
  • July 2018
  • June 2018
  • May 2018
  • April 2018
  • March 2018
  • January 2018
  • November 2017
  • July 2017
  • June 2017
  • May 2017
  • April 2017
  • March 2017
  • February 2017
  • January 2017
  • December 2016
  • November 2016
  • October 2016
  • August 2016
  • November 2015
  • March 2015
  • August 2014
  • March 2014
  • January 2014
  • December 2013
  • February 2012
  • January 2012
  • November 2011
  • October 2011
  • August 2011
  • April 2011
  • February 2011
  • December 2010
  • November 2010
  • October 2010
  • September 2010
  • June 2010
  • April 2010
  • March 2010
  • January 2010
  • December 2009
  • November 2009
  • October 2009
  • September 2009
  • August 2009

Recent Comments

  • 63.013_Sor Saimai on การออกแบบเส้นโครงแผนที่ความเพี้ยนต่ำ (Low Distortion Projection) ตอนที่ 2 (กรณีศึกษาออกแบบเส้นโครงแผนที่ความเพี้ยนต่ำสำหรับกรุงเทพมหานครและปริมณฑล)
  • priabroy on แปลงรูปแบบไฟล์แบบจำลองความสูงจีออยด์ TGM2017 เป็น GGF เพื่อใช้ในโปรแกรม Trimble Business Center
  • priabroy on แปลงรูปแบบไฟล์แบบจำลองความสูงจีออยด์ TGM2017 เป็น GGF เพื่อใช้ในโปรแกรม Trimble Business Center
  • Thanom Sriworasa on แปลงรูปแบบไฟล์แบบจำลองความสูงจีออยด์ TGM2017 เป็น GGF เพื่อใช้ในโปรแกรม Trimble Business Center
  • priabroy on ติดปีกเครื่องคิดเลขเทพ Casio fx 9860G II SD ด้วยโปรแกรมภาษาซีบน AddIn ตอนที่ 7 โปรแกรมคำนวณโค้งราบ (Horizontal Curve)
©2026 Prajuab Riabroy's Blog | Design: Newspaperly WordPress Theme