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Books and Book Editorships:

M. Haberler-Weber:
"Einsatz von Fuzzy-Methoden zur Detektion konsistenter Punktbewegung";
in series "Geowissenschaftliche Mitteilungen", series editor: H. Kahmen; issued by: Institut für Geodäsie und Geophysik, Forschungsgruppe Ingenieurgeodäsie; Geowissenschaftliche Mitteilungen, Band 73, Wien, 2005, ISSN: 1811-8380, 110 pages.



English abstract:
Geodetic deformation measurements and the statistical deformation analysis are an important field of work within engineering geodesy. The basics for the evaluation of quasi-static monitoring networks are well-known. A complete set of formulas and rules exists for about 20 years; they are implemented in several software packages to allow for an automated analysis.
To do a detailed interpretation of the calculated displacements, further investigations are necessary. A main task is the determination of blocks, this means the detection of points with a similar pattern of movement representing one consistent body. This procedure is absolutely necessary for investigations on crustal deformations, e.g. finding fault zones or detecting local sliding areas.
The assignment of the monitored points to the several blocks up to now has been performed in a purely visual way, which means that the investigator distinguishes matching points - out of a graphical representation of their displacement vectors - based on their pattern of movement. So, similar vectors are combined to one block in a purely intuitive way, assessing the similarity of the length and the direction of the vectors.
This property of intuitive human thinking can be used to implement an automated detection of consistent point movement. To copy the human thinking process, some modern techniques like knowledge based systems, artificial neural networks and fuzzy systems are available. For the actual problem fuzzy systems are well suited, because the human language with its inherent fuzziness can be mapped to model terms like "similar length" or "similar azimuth". The decision finding is done in a rule-based inference system; here again, the rules of everyday life can directly be used.
Additionally to this "visual" parameters of course some geodetic indicators exist to assess the movement of an object based on the displacement vectors of the monitored points. Here, the strain analysis is used to describe the inner distortions of an object. The derived strain ellipse delivers valuable indicators for the block detection algorithm. These and other parameters used are presented.
Based on three examples, the developped fuzzy system is tested; it turns out that this modern method is suitable for finding points with consistent pattern of movement, both on a local scale (fault zones, sliding areas) as well as for global applications like plate tectonics.

German abstract:
Geodätische Deformationsmessungen und vor allem die statistische Deformations-analyse sind wichtige Teilgebiete der Ingenieurgeodäsie. Die Grundlagen für die Auswertung quasistatischer Überwachungsnetze sind seit langer Zeit bekannt; ein vollständiges und softwaremäßig automatisiertes Regelwerk zur Aufdeckung von signifikanten Punktbewegungen existiert seit über 20 Jahren.
Um die bestimmten Punktbewegungen genauer interpretieren zu können, sind weiterführende Analysen notwendig. Ein Schwerpunkt dabei ist die Bestimmung von Blöcken, d.h. die Zusammenfassung von Punkten mit ähnlichem Bewegungsmuster zu einem konsistenten Teilbereich. Vor allem für die Untersuchung von Krustenbewegungen, d.h. für das Finden von Verwerfungszonen oder Aufdecken von lokalen Rutschungsgebieten, ist eine solche Vorgehensweise absolut notwendig.
Die Zuordnung der überwachten Punkte zu den einzelnen Blöcken geschah und geschieht auch heute noch rein visuell, d.h. der zuständige Bearbeiter erkennt aus einer graphischen Darstellung der Verschiebungsvektoren zusammengehörige Punkte aufgrund ihres Bewegungsmusters, sodaß völlig intuitiv ähnliche Vektoren, also Vektoren mit ähnlicher Länge und ähnlichem Azimut, zusammengefasst werden.
Diese Eigenschaft des intuitiven menschlichen Denkens kann man sich zunutze machen, um eine automatische Detektion konsistenter Punktbewegungen zu implementieren. Zur Nachahmung des menschlichen Denkprozesses stehen einige moderne Verfahren wie wissensbasierende Systeme, künstliche neurale Netzwerke und Fuzzy Methoden zur Verfügung. Für die aktuelle Aufgabenstellung eignen sich besonders die Fuzzy Methoden, da hier die menschliche Sprache mit all ihrer Unschärfe abgebildet werden kann, um Begriffe wie "ähnliche Länge" oder "ähnliches Azimut" zu modellieren. Die Entscheidungsfindung geschieht in einem regelbasierten Inferenzsystem; auch hier werden die Alltagsregeln der menschlichen Sprache fast direkt übernommen.
Zusätzlich zu diesen "visuellen" Parametern existieren natürlich auch geodätische Indikatoren, um das Bewegungsverhalten eines Objekts anhand der Verschiebungs-vektoren der Objektpunkte zu beurteilen. Hier wird die Strainanalyse verwendet, um die inneren Verzerrungen des Objekts beschreiben zu können. Die daraus abgeleitete Verzerrungsellipse liefert ebenfalls wertvolle Indikatoren im Algorithmus zur Blockdetektion. Diese und weitere Parameter werden vorgestellt.
Anhand von drei Beispielen wird das entwickelte Fuzzy System getestet; es zeigt sich, dass diese moderne Methode gut geeignet ist, um Punkte mit ähnlichem Bewegungsmuster zu finden, sowohl im lokalen Bereich bei Verwerfungszonen und Rutschungsgebieten als auch im globalen Anwendungsfall der Plattentektonik.


Electronic version of the publication:
http://publik.tuwien.ac.at/files/PubDat_119938.pdf


Created from the Publication Database of the Vienna University of Technology.