W pracy przedstawiono wyniki badań w zakresie estymacji parametrów uogólnionego modelu liniowego, który może być podstawą przetwarzania różnorodnych informacji o terenie. W szczególności, model ten może być pomocny przy wyznaczaniu położenia punktów osnów geodezyjnych, określaniu stanu przemieszczeń i odkształceń obiektów inżynierskich, szacowaniu wartości nieruchomości oraz wyznaczaniu innych parametrów zmieniających się w czasie. Cechą szczególną opracowanego modelu jest możliwość nałożenia na jego postać strukturalną warunków brzegowych, łatwa adaptacja do postaci dynamicznej lub uproszczenie do modeli ogólnie znanych. Estymację parametrów modelu przeprowadzono metodą najmniejszych kwadratów przy uwzględnieniu warunków Gaussa-Markowa dla formy kwadratowej zapisanej za pomocą funkcji Lagrange'a. Warunki konieczne na minimum funkcji Lagrange'a prowadzą do układu równań, którego rozwiązanie przedstawiono za pomocą uogólnionej odwrotności macierzy blokowej 4x4. Analiza rozkładu prawdopodobieństwa zmiennych losowych występujących w modelu oraz rozkładu funkcji zmiennych losowych jest podstawą sformułowanych zasad estymacji przedziałowej i weryfikacji hipotez statystycznych. W końcowej części pracy przedstawiono możliwości praktycznego zastosowania modelu w geodezji inżynieryjnej.
In the paper results of researches of parameters estimation of linear general model, which may be the base for various terrain information, have been showed. Especially this model may by helpful at determination of position of point networks, determination of displacements and deformation status of engineering objects, real estate value taxation and determination the other parameters, changing in time. Particular feature of elaborated model is the possibility of over-laying on its structural shape of boundary conditions, easy adaptation for dynamic form or reduction for generally known models. Model parameters estimation has been done by means of least square methods taking into account Gauss-Markov square form, written down by means of Lagrange function. necessary conditions for Lagrange function minimum lead to set of equations, which solution has been showed by means of general block matrix inversion 4x4. An analysis of probability distribution of random variables taking place in model and function distribution of random variables is the base of formulated rules of interval estimation and statistic hypothesis verification. In the find part of work, practical possibilities of model application on engineering surveying, has been presented.