Deformatiemetingen statistisch juist beoordelen

Gebouwen en kademuren die verzakken, bodem die daalt, bruggen en viaducten die onverwachte breuken en scheuren vertonen, hoe kun je dat tijdig zien aankomen? Landmeters voeren daartoe deformatiemetingen uit en zeggen, dat ze daaruit heel precies kunnen bepalen, wat er beweegt. Maar is dat zo? Een nulmeting en herhalingsmetingen uitvoeren kan heel precies. Hoe precies? De verschillen die worden geconstateerd kunnen veroorzaakt worden door allerlei krachten, maar ook door meetruis en onnauwkeurige definitie van meetpunten en door onnauwkeurigheden in het meetinstrumentarium. Hoe goed zijn de analyses van de verschillen? Richtlijnen worden gegeven door bijvoorbeeld Rijkswaterstaat, het kennisplatform CROW en het Staatstoezicht op de Mijnen. Op deze richtlijnen valt vanuit het vakgebied van de Geodesie veel commentaar te leveren. Een statistisch verantwoorde en betrouwbare analyse is voor wie zich aan deze richtlijnen houdt, helaas niet gegarandeerd. In deze presentatie wordt ingegaan op wat er mis is met deze richtlijnen en, vooral, hoe het beter kan. Basis voor de presentatie is het proefschrift uit 2018 van de presentator, Hiddo Velsink. Getoond wordt de huidige stand van het onderzoek met de software CoDefAn, die gebruikt kan worden om een deformatieanalyse goed uit te voeren. Met de software CoDefAn (COordinate DEFormation ANalysis) is het mogelijk tegelijk één, twee of meer herhalingsmetingen samen met de nulmeting, of zonder de nulmeting, te analyseren in 1D (hoogte), 2D (het horizontale vlak: x,y) of 3D (x,y,z). De deformatie-analyse met CoDefAn is invariant voor de keuze van de rekenbasis en toetst tegelijk zowel de referentiepunten (als die er zijn) als de punten van het deformerende object. De rekenbasis hoeft niet een referentiepunt te zijn en mag zelf een deformerend punt zijn. Hypotheses over deformaties worden opgesteld en getoetst. Een hypothese kan de deformatie veronderstellen van een groep van punten en van verschillende groepen tegelijk. De hypothese wordt statistisch getoetst en getoond wordt hoe goed een hypothese is in vergelijking met andere hypothesen. Bij het opstellen van geschikte hypothesen helpt kunstmatige intelligentie (AI). De resultaten van een getoetste hypothese kunnen worden bekeken in een tabel. Daarin staan de kleinste-kwadratenschattingen van de deformaties en ook de minimaal detecteerbare deformaties (MDD) voor elke punt-tijdsintervalcombinatie. Met het laatste kan bepaald worden, welke deformaties ontdekt kunnen worden met een redelijk grote, door de gebruiker gekozen, kans. Voor elke hypothese wordt een toetsingswaarde berekend en de bijbehorende kritieke waarde. Daarmee wordt bepaald, hoe goed een hypothese is. Op eenvoudige wijze kan een hypothese worden aangepast en opnieuw worden getoetst. De beste hypothese kan aan het rekenmodel worden toegevoegd als onderdeel van de zogenaamde nulhypothese, waarna de berekening laat zien, of het aangepaste rekenmodel tot aanvaarding van de algemene statistische modeltoets leidt. De presentatie begint met een analyse van de richtlijnen van Rijkswaterstaat, kennisplatform CROW en Staatstoezicht op de Mijnen. Wat zijn de kenmerkende eigenschappen van deze richtlijnen? Vervolgens wordt ingegaan op de kenmerkende eigenschappen van de geodetisch verantwoorde methode die Hiddo Velsink in zijn proefschrift heeft ontwikkeld. Met de kennis van deze methode kan de geodetische beoordeling van de genoemde richtlijnen van Rijkswaterstaat, kennisplatform CROW en Staatstoezicht op de Mijnen effectief plaatsvinden en kan eenvoudig worden getoond, wat er mis mee is. De software CoDefAn is een uitwerking van de methode van Hiddo Velsink. Inzet van CoDefAn maakt het mogelijk te bepalen, welke deformaties hebben plaatsgevonden en wat de precisie en betrouwbaarheid van een deformatieanalyse is. De software is gebruikt door studenten van Hogeschool Utrecht tijdens het onderwijs en door landmeters uit de praktijk in cursussen die door Hogeschool Utrecht zijn gegeven. In november 2023 heeft een Hackathon bij ProRail in Utrecht plaatsgevonden. Landmeters van meer dan tien geodetische bedrijven, waaronder Rijkswaterstaat en ProRail, hebben toen de software getest op praktijkmetingen. Dat was succesvol en de ervaringen zijn gebruikt voor verbeteringen van de software. De werking van CoDefAn wordt met een eenvoudige demo getoond, zodat de aanwezigen een gevoel krijgen, hoe een deformatieanalyse met deze software plaatsvindt. Tenslotte wordt ingegaan op de noodzaak tot certificering van geodetische deskundigheid bij deformatieanalyses en certificering van de resultaten van geodetische deformatie-analyses. Dergelijke certificering ontbreekt tot nu toe, waardoor het voor niet-geodetisch geschoolden, zowel leken als technici in civieltechnische, bouwkundige, geofysische en aanverwante vakgebieden, niet mogelijk is de kwaliteit van geodetische deformatieanalyses te beoordelen. De methode, zoals die door de presentator is ontwikkeld, biedt concrete aanknopingspunten om certificering uit te voeren.