单像空间后方交会
【武汉大学-摄影测量学-单张相片解析】3.5.5单片空间后方交会
cos
0
s
in
0 0 1 0 0 0
1 0 0
X
YZ
R 1 R
R1
X
Y
Z
Xs
Ys Zs
0 R1 0
1
0 0 0
1X X s
0 0
Y Z
Ys Zs
武汉大学
摄影测量基础
偏导数－2-2
X
YZ
R 1
0 0
1
0 0 0
1 X
0 0
R
YZ
c1
X s
X)
f Z 2 (a1Z a3 X )
1
X
Z
(a1 f
f
Z
a3 )
1 Z
a1 f
a3 (x
x0 )
武汉大学
摄影测量基础
偏导数－1
x X s
1 Z
a1 f
a3(x x0 )
x Ys
1 Z
b1 f
b3(x x0 )
x Z s
1 Z
c1 f
c3(x x0 )
y X s
1 Z
c2 c3
0 0 0
a1 a1
a2 a3
bc11
a2 b2 c2
a3 b3 c3
X Y Z
0
aa23cc11
a1c2 a1c3
a1c2 a2c1 0
a3c2 a2c3
a1c3 a2c3
0
a3c1 a3c2
X
YZ
0 bb32
b3 0
b1
b2 b1
0
X
武汉大学
摄影测量基础
误差方程的建立
☺ 已知值 x0 , y0 , f , m, X, Y, Z ☺ 观测值 x, y
单像空间后方交会名词解释
单像空间后方交会名词解释
单像空间后方交会是摄影测量学中的一个重要概念，它是指利用单个影像进行地物测量和定位的方法。
在单像空间后方交会中，通过对单张影像进行分析，可以确定地面上物体的位置和形状。
这个过程涉及到对影像中的特征点进行识别和匹配，然后利用相机内外参数以及影像上的像点坐标来计算地物的三维坐标。
单像空间后方交会的过程包括以下几个步骤，首先是对影像进行预处理，包括去畸变、影像配准等操作；然后是特征点的提取和匹配，这一步是通过计算机视觉算法来实现的，可以利用角点、边缘等特征来进行匹配；接下来是相机内外参数的标定，这一步是为了将像素坐标转换为实际世界坐标而进行的；最后是利用已知的相机参数和像点坐标来计算地物的三维坐标。
单像空间后方交会在航空摄影、遥感影像解译和地图制图等领域有着广泛的应用。
它可以通过对单张影像的处理，实现对地物的测量和定位，为地理信息系统和地图制图提供了重要的数据基础。
同时，随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，单像空间后方交会的精度和效率也在不断提高，为各种应用领域提供了更加可靠和精确的地物信息。
第五讲 单片空间后方交会
x12 − f (1 + 2 ) f xy − 1 1 f
2 x2 − f (1 + 2 ) f
−
x1 y1 f
y12 − f (1 + 2 ) f − x2 y2 f
x y − 2 2 f
2 x3 − f (1 + 2 ) f
2 y2 − f (1 + 2 ) f
−
x3 y3 f
xy − 3 3 f
Y B
A
C X
利用航摄像片上三个以上像点坐标和对应像 点坐标和对应地面点坐标，计算像片外方位元 素的工作，称为单张像片的空间后方交会。 进行空间后方交会运算，常用的一个基本公 式是前面提到的共线方程。式中的未知数，是 六个外方位元素。由于一个已知点可列出两个 方程式，如有三个不在一条直线上的已知点， 就可列出六个独立的方程式，解求六个外方位 元素。由于共线条件方程的严密关系式是非线 性函数，不便于计算机迭代计算。为此，要由 严密公式推导出一次项近似公式，即变为线性 函数。
（5） 用所取未知数的初始值和控制点的地面坐标，代入共线方程式，逐 ） 用所取未知数的初始值和控制点的地面坐标，代入共线方程式， 点计算像点坐标的近似值 ( x), ( y ) 并计算 lx , l y a ( X − X S ) + b1 (Y − YS ) + c1 ( Z − Z S ) x=−f 1 a3 ( X − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z − Z S ) a ( X − X S ) + b2 (Y − YS ) + c2 ( Z − Z S ) y=−f 2 a3 ( X − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z − Z S ) （6） 组成误差方程式。 ） 组成误差方程式。 7） 计算法方程式的系数矩阵与常数项，组成法方程式。 （7） 计算法方程式的系数矩阵与常数项，组成法方程式。 （8） 解算法方程，迭代求得未知数的改正数。 ） 解算法方程，迭代求得未知数的改正数。
单向空间后方交会名词解释
单向空间后方交会名词解释
单向空间后方交会是指在测量学中用于确定目标位置的一种方法。
它通常用于地理测量、导航和航空航天领域。
在这种方法中，
通过测量目标物体在不同位置的角度和距离，然后利用三角测量原
理来计算目标物体的位置坐标。
这种方法需要至少两个观测点，每
个观测点都测量目标物体与自身的角度和距离，然后通过三角计算
来确定目标物体的位置。
这种方法通常用于需要测量远距离目标位
置的情况，例如在航空航天领域中用于确定飞行器或卫星的位置。
单向空间后方交会方法的优点之一是可以通过简单的测量手段
来确定目标位置，而不需要直接测量目标物体与观测点之间的距离。
这使得它在某些情况下比其他测量方法更为实用和经济。
然而，这
种方法也有一些局限性，例如需要准确的角度测量和观测点之间的
相对位置确定等要求。
同时，由于测量误差的累积，可能会对最终
的位置计算结果产生一定的影响。
总的来说，单向空间后方交会是一种常用的测量方法，它通过
角度和距离测量来确定目标位置，适用于需要测量远距离目标位置
的情况。
然而，在实际应用中需要注意测量精度和误差控制等因素，以确保最终计算结果的准确性。
摄影测量学空间后方交会实验报告
摄影测量学实验报告实验一、单像空间后方交会学院：建测学院班级：测绘082姓名：肖澎学号： 15一．实验目的1.深入了解单像空间后方交会的计算过程；2.加强空间后方交会基本公式和误差方程式，法线方程式的记忆；3.通过上机调试程序加强动手能力的培养。
二．实验原理以单幅影像为基础，从该影像所覆盖地面范围内若干控制点和相应点的像坐标量测值出发，根据共线条件方程，求解该影像在航空摄影时刻的相片外方位元素。
三．实验内容1.程序图框图2.实验数据（1）已知航摄仪内方位元素f＝153.24mm，Xo＝Yo＝0。
限差0.1秒（2）已知4对点的影像坐标和地面坐标：3.实验程序using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;namespace ConsoleApplication3{class Program{static void Main(){//输入比例尺，主距，参与平参点的个数Console.WriteLine("请输入比例尺分母m：\r");string m1 = Console.ReadLine();double m = (double)Convert.ToSingle(m1);Console.WriteLine("请输入主距f：\r");string f1 = Console.ReadLine();double f = (double)Convert.ToSingle(f1);Console.WriteLine("请输入参与平差控制点的个数n：\r");string n1 = Console.ReadLine();int n = (int)Convert.ToSingle(n1);//像点坐标的输入代码double[] arr1 = new double[2 * n];//1.像点x坐标的输入for (int i = 0; i < n; i++){Console.WriteLine("请输入已进行系统误差改正的像点坐标的x{0}值：\r", i+1);string u = Console.ReadLine();for (int j = 0; j < n; j += 2){arr1[j] = (double)Convert.ToSingle(u);}}//2.像点y坐标的输入for (int i = 0; i < n; i++){Console.WriteLine("请输入已进行系统误差改正的像点坐标的y{0}值：\r", i+1);string v = Console.ReadLine();for (int j = 1; j < n; j += 2){arr1[j] = (double)Convert.ToSingle(v);}}//控制点的坐标输入代码double[,] arr2 = new double[n, 3];//1.控制点X坐标的输入for (int j = 0; j < n; j++){Console.WriteLine("请输入控制点在地面摄影测量坐标系的坐标的X{0}值：\r", j+1);string u = Console.ReadLine();arr2[j , 0] = (double)Convert.ToSingle(u);}//2.控制点Y坐标的输入for (int k = 0; k < n; k++){Console.WriteLine("请输入控制点在地面摄影测量坐标系的坐标的Y{0}值：\r", k+1);string v = Console.ReadLine();arr2[k , 1] = (double)Convert.ToSingle(v);}//3.控制点Z坐标的输入for (int p =0; p < n; p++){Console.WriteLine("请输入控制点在地面摄影测量坐标系的坐标的Z{0}值：\r", p+1);string w = Console.ReadLine();arr2[p , 2] = (double)Convert.ToSingle(w);}//确定外方位元素的初始值//1.确定Xs的初始值：double Xs0 = 0;double sumx = 0;for (int j = 0; j < n; j++){double h = arr2[j, 0];sumx += h;}Xs0 = sumx / n;//2.确定Ys的初始值：double Ys0 = 0;double sumy = 0;for (int j = 0; j < n; j++){double h = arr2[j, 1];sumy += h;}Ys0 = sumy / n;//3.确定Zs的初始值：double Zs0 = 0;double sumz = 0;for (int j = 0; j <= n - 1; j++){double h = arr2[j, 2];sumz += h;}Zs0 = sumz / n;doubleΦ0 = 0;doubleΨ0 = 0;double K0 = 0;Console.WriteLine("Xs0,Ys0,Zs0,Φ0,Ψ0,K0的值分别是：{0},{1},{2},{3},{4},{5}", Xs0, Ys0, Zs0, 0, 0, 0);//用三个角元素的初始值按（3-4-5）计算各方向余弦值，组成旋转矩阵,此时的旋转矩阵为单位矩阵I：double[,] arr3 = new double[3, 3];for (int i = 0; i < 3; i++)arr3[i, i] = 1;}double a1 = arr3[0, 0]; double a2 = arr3[0, 1]; double a3 = arr3[0, 2];double b1 = arr3[1, 0]; double b2 = arr3[1, 1]; double b3 = arr3[1, 2];double c1 = arr3[2, 0]; double c2 = arr3[2, 1]; double c3 = arr3[2, 2];/*利用线元素的初始值和控制点的地面坐标，代入共线方程（3-5-2），* 逐点计算像点坐标的近似值*///1.定义存放像点近似值的数组double[] arr4 = new double[2 * n];//----------近似值矩阵//2.逐点像点坐标计算近似值//a.计算像点的x坐标近似值（x）for (int i = 0; i < 2 * n; i += 2){for (int j = 0; j < n; j++){arr4[i] = -f * (a1 * (arr2[j, 0] - Xs0) + b1 * (arr2[j, 1] - Ys0) + c1 * (arr2[j, 2] - Zs0)) / (a3 * (arr2[j, 0] - Xs0) + b3 * (arr2[j, 1] - Ys0) + c3 * (arr2[j, 2] - Zs0)); }}//b.计算像点的y坐标近似值（y）for (int i = 1; i < 2 * n; i += 2){for (int j = 0; j < n; j++){arr4[i] = -f * (a2 * (arr2[j, 0] - Xs0) + b2 * (arr2[j, 1] - Ys0) + c2 * (arr2[j, 2] - Zs0)) / (a3 * (arr2[j, 0] - Xs0) + b3 * (arr2[j, 1] - Ys0) + c3 * (arr2[j, 2] - Zs0)); }}//逐点计算误差方程式的系数和常数项，组成误差方程：double[,] arr5 = new double[2 * n, 6]; //------------系数矩阵（A）//1.计算dXs的系数for (int i = 0; i < 2 * n; i += 2){arr5[i, 0] = -1 / m; //-f/H == -1/m}//2.计算dYs的系数for (int i = 1; i < 2 * n; i += 2){arr5[i, 1] = -1 / m; //-f/H == -1/m}//3.a.计算误差方程式Vx中dZs的系数for (int i = 0; i < 2 * n; i += 2)arr5[i, 2] = -arr1[i] / m * f;}//3.b.计算误差方程式Vy中dZs的系数for (int i = 1; i < 2 * n; i += 2){arr5[i, 2] = -arr1[i] / m * f;}//4.a.计算误差方程式Vx中dΦ的系数for (int i = 0; i < 2 * n; i += 2){arr5[i, 3] = -f * (1 + arr1[i] * arr1[i] / f * f);}//4.a.计算误差方程式Vy中dΦ的系数for (int i = 1; i < 2 * n; i += 2){arr5[i, 3] = -arr1[i - 1] * arr1[i] / f;}//5.a.计算误差方程式Vx中dΨ的系数for (int i = 0; i < 2 * n; i += 2){arr5[i, 4] = -arr1[i] * arr1[i + 1] / f;}//5.b.计算误差方程式Vy中dΨ的系数for (int i = 1; i < 2 * n; i += 2){arr5[i, 4] = -f * (1 + arr1[i] * arr1[i] / f * f);}//6.a.计算误差方程式Vx中dk的系数for (int i = 0; i < 2 * n; i += 2){arr5[i, 5] = arr1[i + 1];}//6.b.计算误差方程式Vy中dk的系数for (int i = 1; i < 2 * n; i += 2){arr5[i, 5] = -arr1[i - 1];}//定义外方位元素组成的数组double[] arr6 = new double[6];//--------------------外方位元素改正数矩阵（X）//定义常数项元素组成的数组double[] arr7 = new double[2 * n];//-----------------常数矩阵（L）//计算lx的值for (int i = 0; i < 2 * n; i += 2)arr7[i] = arr1[i] - arr4[i]; //将近似值矩阵的元素代入}//计算ly的值for (int i = 1; i <= 2 * (n - 1); i += 2){arr7[i] = arr1[i] - arr4[i]; //将近似值矩阵的元素代入}/* 对于所有像点的坐标观测值，一般认为是等精度量测，所以权阵P为单位阵.所以X=(ATA)-1ATL *///1.计算ATdouble[,] arr5T = new double[6, 2 * n];for (int i = 0; i < 6; i++){for (int j = 0; j < 2 * n; j++){arr5T[i, j] = arr5[j, i];}}//A的转置与A的乘积,存放在arr5AA中double[,] arr5AA = new double[6, 6];for (int i = 0; i < 6; i++){for (int j = 0; j < 6; j++){arr5AA[i, j] = 0;for (int l = 0; l < 2 * n; l++){arr5AA[i, j] += arr5T[i, l] * arr5[l, j];}}}nijuzhen(arr5AA);//arr5AA经过求逆后变成原矩阵的逆矩阵//arr5AA * arr5T存在arr5AARATdouble[,] arr5AARAT = new double[6, 2 * n];for (int i = 0; i < 6; i++){for (int j = 0; j < 2 * n; j++){arr5AARAT[i, j] = 0;for (int p = 0; p < 6; p++){arr5AARAT[i, j] += arr5AA[i, p] * arr5T[p, j];}}}//计算arr5AARAT x L，存在arrX中double[] arrX = new double[6];for (int i = 0; i < 6; i++){for (int j = 0; j < 1; j++){arrX[i] = 0;for (int vv = 0; vv < 6; vv++){arrX[i] += arr5AARAT[i, vv] * arr7[vv];}}}//计算外方位元素值double Xs, Ys, Zs, Φ, Ψ, K;Xs = Xs0 + arrX[0];Ys = Ys0 + arrX[1];Zs = Zs0 + arrX[2];Φ = Φ0 + arrX[3];Ψ = Ψ0 + arrX[4];K = K0 + arrX[5];for (int i = 0; i <= 2; i++){Xs += arrX[0];Ys += arrX[1];Zs += arrX[2];Φ += arrX[3];Ψ += arrX[4];K += arrX[5];}Console.WriteLine("Xs,Ys,Zs,Φ,Ψ,K的值分别是：{0},{1},{2},{3},{4},{5}", Xs0, Ys0, Zs0, Φ, Ψ, K);Console.Read();}//求arr5AA的逆矩public static double[,] nijuzhen(double[,] a) {double[,] B = new double[6, 6];int i, j, k;int row = 0;int col = 0;double max, temp;int[] p = new int[6];for (i = 0; i < 6; i++){p[i] = i;B[i, i] = 1;}for (k = 0; k < 6; k++){//找主元max = 0; row = col = i;for (i = k; i < 6; i++){for (j = k; j < 6; j++){temp = Math.Abs(a[i, j]);if (max < temp){max = temp;row = i;col = j;}}}//交换行列，将主元调整到k行k列上if (row != k){for (j = 0; j < 6; j++){temp = a[row, j];a[row, j] = a[k, j];a[k, j] = temp;temp = B[row, j];B[row, j] = B[k, j];B[k, j] = temp;i = p[row]; p[row] = p[k]; p[k] = i; }if (col != k){for (i = 0; i < 6; i++){temp = a[i, col];a[i, col] = a[i, k];a[i, k] = temp;}}//处理for (j = k + 1; j < 6; j++){a[k, j] /= a[k, k];}for (j = 0; j < 6; j++){B[k, j] /= a[k, k];a[k, k] = 1;}for (j = k + 1; j < 6; j++){for (i = 0; j < k; i++){a[i, j] -= a[i, k] * a[k, j];}for (i = k + 1; i < 6; i++){a[i, j] -= a[i, k] * a[k, j];}}for (j = 0; j < 6; j++){for (i = 0; i < k; i++){B[i, j] -= a[i, k] * B[k, j];}for (i = k + 1; i < 6; i++){B[i, j] -= a[i, k] * B[k, j];}for (i = 0; i < 6; i++) {a[i, k] = 0;a[k, k] = 1;}}//恢复行列次序for (j = 0; j < 6; j++){for (i = 0; i < 6; i++) {a[p[i], j] = B[i, j]; }}for (i = 0; i < 6; i++){for (j = 0; j < 6; j++) {a[i, j] = a[i, j];}}return a;}4．实验结果四．实验总结此次实验让我深入了解单像空间后方交会的计算过程，加强了对空间后方交会基本公式和误差方程式，法线方程式的记忆。
单像空间后方交会实习报告
单像空间后方交会实习报告一、引言在我参加实习项目期间，我有幸在测绘工程实践中学习到了单像空间后方交会的相关知识和技能。
本报告旨在总结和详细介绍我在这个项目中所学到的内容，并分享我在实践中的经验和感悟。
二、实习背景实习项目的目标是通过使用单像空间后方交会方法对给定的影像数据进行三维测量，实现对地物位置和形状的准确测绘。
实习过程中，我所参与的任务是基于无人机获取的航片进行测绘，希望能达到较高的准确性和精度。
三、实习内容1. 影像数据获取与准备为了能够进行后方交会，首先我需要获取一组高质量、清晰度较高的影像数据。
在实习项目中，我们使用了专业的无人机拍摄了一系列航测相片。
在选择相机设备、安装和定位无人机方面，我们尽可能保证了影像的质量和准确性。
2. 影像处理和点提取获取到影像数据后，对影像进行预处理以满足后方交会的需要。
这一步骤包括图像的几何校正、色调校正等。
接下来，从影像中手动或者自动提取出具有明显特征点的区域，作为后方交会的控制点。
3. 单像空间后方交会参数计算在进行后方交会之前，需要确定准确的内、外方位元素。
内方位元素包拟化比例分母纸试验、比例尺、转分度仪、坐标尺等设备。
外方位元素的测量利用经纬度、高程等信息，通过空间三角测量的方法来计算。
4. 控制点的标定和精度评定为了保证交会精度，需要至少有三个以上的控制点，同时还需在计算之前对这些控制点进行标定。
控制点的标定首先进行坐标基准的精确定义，然后通过重复测量来评估控制点的精度。
5. 三维坐标的计算根据前面计算得到的内、外方位元素以及控制点的坐标，可以利用单像空间后方交会的方法来计算其它像上点的坐标。
这一步骤主要涉及相对定向和绝对定向的计算，其中相对定向可以通过一些数学模型和算法来实现。
四、实习总结通过参与单像空间后方交会实习项目，我深刻认识到了测绘工程的重要性和挑战性。
在实践中，我学到了很多相关的知识和技能。
首先，我掌握了使用无人机获取影像数据的方法和技巧，了解了影像处理的基本步骤和注意事项。
摄影测量学基础试题1
一、名词解释1摄影测量学 2航向重叠3单像空间后方交会 4相对航高5解析空中三角测量 6外方位元素7核面 8绝对定向元素二、问答题1.写出中心投影的共线方程式并说明式中各参数的含义。
2.指出采用“后方交会+前方交会”和“相对定向+绝对定向”两种方法计算地面点坐标的基本步骤。
3.简述利用光束法（一步定向法）求解物点坐标的基本思想。
4.简述解析绝对定向的基本过程。
5.简述相对定向的基本过程。
6.试述航带网法解析空中三角测量的基本步骤。
二、填空1摄影测量的基本问题，就是将_________转换为__________。
2人眼产生天然立体视觉的原因是由于_________的存在。
3相对定向完成的标志是__________。
三、简答题1两种常用的相对定向元素系统的特点及相对定向元素。
2倾斜位移的特性。
3单航带法相对定向后，为何要进行比例尺归化？怎样进行？4独立模型法区域网平差基本思想。
5何谓正形变换？有何特点？四、论述题1空间后方交会的计算步骤。
2有三条航线，每条航线六张像片组成一个区域，采用光束法区域网平差。
（1）写出整体平差的误差方程式的一般式。
（2）将像片进行合理编号，并计算带宽，内存容量。
（3）请画出改化法方程系数阵结构简图。
参考答案：一、1是对研究的对象进行摄影，根据所获得的构想信息，从几何方面和物理方面加以分析研究，从而对所摄影的对象本质提供各种资料的一门学科。
2供测图用的航测相片沿飞行方向上相邻像片的重叠。
3知道像片的内方位元素，以及三个地面点坐标和量测出的相应像点的坐标，就可以根据共线方程求出六个外方位元素的方法。
4摄影瞬间航摄飞机相对于某一索取基准面的高度。
5将中心投影转换成正射投影时，经过投影变换来消除相片倾斜所引起的像点位移，使它相当于水平相片的构象，并符合所规定的比例尺的变换过程。
6是将建立的投影光束，单元模型或航带模型以及区域模型的数字模型，根据少数地面控制点，按最小二乘法原理进行平差计算，并求加密点地面坐标的方法。
简述单像空间后方交会的程序设计步骤
简述单像空间后方交会的程序设计步骤
单像空间后方交会是一种用于测量摄影点在三维空间中位置的方法。
以下是简述的程序设计步骤：
1.读取摄影测量数据：首先，从摄影测量设备（如相机）中读取图像和相关的内参数据，包括相机的焦距、像点大小等。
2.图像处理：对读取的图像进行预处理。
可能需要进行去畸变操作，校正图像的畸变。
3.特征提取：从图像中提取关键点或特征点。
这些特征点可以是角点、边缘、斑点等。
提取出的特征点用于后方交会计算。
4.求解相机位姿：使用特征点的像素坐标和已知内参数，通过解非线性方程组的方法，计算相机在三维空间中的位姿（即相机的位置和方向）。
5.求解三维点坐标：对于每个特征点，使用单像模型，将像素坐标投影到相机坐标系中。
然后，通过解线性方程组的方法，计算特征点在三维空间中的坐标。
6.误差检测与优化：计算测量误差，并进行误差检测。
可以使用一些优化算法，如最小二乘法，来优化相机位姿和三维点坐标。
7.输出测量结果：将计算得到的三维点坐标输出，可以是数字格式或者可视化结果。
以上是单像空间后方交会的基本程序设计步骤。
每个步骤可能会有不同的具体实现，根据具体的应用场景和需求进行设计和调整。
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像空间辅助坐标系(u,v,w)
坐标原点位于S，但坐标轴不一定与像平 面坐标轴平行，按需要定义。
像空坐标系与像空辅助坐标系之关系
物方坐标系
地面测量坐标系（Xt,Yt,Zt)
义。
地面摄影测量坐标系（X,Y,Z,)
原点位于地面某一已知点，坐标轴按需要定
地面测量坐标系与摄影测量坐标系之关系
确定像片相对S 的位置。 --焦距 --像主点 在像平面坐标系中 的坐标 例
外方位元素
1、确定S在物方空 间坐标系中位置的元 素（直线元素）。 Xs,Ys,Zs 例 Xs=1140.2m Ys=2003.5m Zs=1035.7m
பைடு நூலகம்2、确定像片在
物方空间坐标系中 位置的元素（角 元素）。 1） 角元素
像方坐标系与物方 坐标系之关系
共线方程线性化:
前式具体化:
即有
'
2
'
2
(5-9a)具体化:
写成
即
综合上述推导,有共线方程的线性形式:
式中
二.解算中的具体公式
利用(a)式解求外方位元素时,有6个未知数,须用像 片及地面3个点的3对已知的（X,Y,Z）、（x,y)组6个 方程.实用中为提高精度常取多余点多余观测,为此要按 最小二乘平差计算.则平差算式如下:
分）
单像空间后方交会（第五章部
根据单张航测像片上一定数量的已 知点(像片坐标和地面坐标已知),计算该 像片的外方位元素(摄影中心S的坐标 Xs,Ys,Zs,像片的角元素 ).
知道外方位 元素,可用来恢 复像片在摄影时 的空间位置,重 建像片与被摄地 面之间的相互关 系
内方位元素
( X1 , Y1 , Z1 )
( X 2 , Y2 , Z 2 )
( X 4 , Y4 , Z 4 )
( X 3 , Y3 , Z 3 )
一.解算的基本公式
1.共线方程及其线性化
式中各元素的意义：
像方坐标系
像平面(框标）坐标系（x,y）
以像主点为原点的像平面坐标系与框标的关系
像空间坐标系(x,y,-f)
进而求出外方位元素: Xs,Ys,Zs
由于共线方程的线性形式为近似公式,故1次 解算结果并不精确,为此常采用迭代算法.迭代次数 止于某一限差;即六个外方位元素的精确解为:
三.空间后方交会的计算过程
大的步骤: 1.算出(5-3)式中的系数和常数项;
数
2.组成误差方程组解算出未知数的改正 ;
---主垂面W方向角 ---像片倾角 ---像片旋角(y轴 与主纵线夹角)
（ （
2） 角元素 -像片航向倾角
在uw平面投影）
---像片旁向倾角 在vw平面投影） ---像片旋角(y轴 与Y轴夹角)
例
( x1 , y1 )
( x2 , y 2 )
( x3 , y 3 )
( x4 , y 4 )
已知数据
内方位元素:f=152.77mm =0 H=2000m 控制点物空间坐标: X Y Z 1 24308.m 04582.m 63.0m 2 26008.m 05052.m 57.0m 3 26722.m 04055.m 49.0m 4 24410.m 03095.m 52.0m 5 25292.m 02708.m 50.0m 6 26412.m 02818.m 47.0m =0
像方坐标系
像平面(框标）坐标系（x,y）
以像主点为原点的像平面坐标系与框标的关系
(取近似值的原则:尽量接近精确值)
外方位元素改正数的限差为:解出的 (相当于0.1 分弧度).
算.
实际计算按上述过程编程,用电脑计
编程框图:
算例
元素.
选择6个控制点解算一张像片的外方位
3.循环迭代求未知数Xs,Ys,Zs 精确值.
具体步骤:
(控制点的选择及测量大致同纠正点.应注意 在像片四角都有控制点)
( x1 , y1 )
( x2 , y 2 )
地面测量坐标系与摄影测量坐标系之关系
(像点坐标量测仪后面介绍.像点坐标量测 也可用电脑软件,如Photoshop,CAD等.)
控制点像片坐标: x y 1 -109.515mm 7.113mm 2 -5.523mm 95.813mm 3 76.978 mm 48.100mm 4 -51.693mm -92.860mm 5 22.200mm -91.550mm 6 95.177 mm -47.107mm 限差:角元素限差=0.00002 ,线元素限差=1.0m
解算结果 = 0.002001弧度( = -0.0139713弧度( = -0.4391345弧度(
)
) )
XS= 25532.9m YS= 3895.0m ZS= 2038.5m