第3章 3节立体像对空间前方交会
《摄影测量学》课程笔记
《摄影测量学》课程笔记第一章绪论一、摄影测量学的基本概念1. 定义摄影测量学是一种通过分析摄影图像来获取地球表面及其物体空间位置、形状和大小等信息的科学技术。
它结合了光学、数学、计算机科学和地理信息科学等多个领域的知识，为地图制作、资源管理、环境监测和工程建设等领域提供精确的数据。
2. 分类- 地面摄影测量：使用地面上的摄影设备进行的摄影测量，适用于小范围或精细的测量工作。
- 航空摄影测量：利用飞行器（如飞机、无人机）搭载摄影设备进行的摄影测量，适用于大范围的地形测绘。
- 卫星摄影测量：通过卫星搭载的传感器获取地球表面信息，适用于全球或大区域的环境监测和资源调查。
3. 应用领域- 地图制作：制作各种比例尺的地形图、城市规划图和专题地图。
- 土地调查：进行土地分类、土地权属界定和土地使用规划。
- 城市规划：辅助城市设计和基础设施规划。
- 环境监测：监测环境变化，如森林覆盖、水资源和污染状况。
- 灾害评估：评估自然灾害的影响范围和损失。
- 军事侦察：获取敌对地区的地理信息。
二、摄影测量学的发展历程1. 早期摄影测量（19世纪中叶-20世纪初）- 1839年，法国人达盖尔发明了银版照相法，这是摄影技术的起源。
- 1851年，瑞士工程师普雷斯特勒使用摄影方法绘制了第一张地形图。
- 1859年，法国人布洛克发明了立体测图仪，使得通过摄影图像进行三维测量成为可能。
2. 现代摄影测量（20世纪初-20世纪末）- 20世纪初，德国人奥佩尔提出了像片纠正和像片定向的理论，为摄影测量学的理论基础做出了贡献。
- 1930年代，随着航空技术的发展，航空摄影测量开始广泛应用。
- 1950年代，电子计算机的出现为摄影测量数据的处理提供了新的工具。
- 1960年代，数字摄影测量开始发展，利用计算机技术进行图像处理和分析。
3. 空间摄影测量（20世纪末-至今）- 1970年代，卫星遥感技术开始应用于摄影测量，提供了全球范围内的地理信息。
《立体像对前方交会》课件
立体像对分类
分为框架像对和非框架像 对，不同类型的像对在实 践中有不同的应用。
立体像对前方交ห้องสมุดไป่ตู้的原理与方法
1 立体像对前方交会
的原理
通过根据像对的立体几 何关系，利用光学定位 和三角测量的方法进行 交会计算。
2 立体像对前方交会
的步骤
包括像对预处理、特征 提取、像对定位、像对 拼接等多个步骤。
3 交会误差分析
《立体像对前方交会》 PPT课件
# 立体像对前方交会 PPT课件
## 简介
- 本课程主要介绍立体像对前方交会的基本概念和步骤，以及其在地图制图、 遥感等领域的应用。
立体像对学基础知识
立体像对的概念
立体像对是指从不同视点 摄影所得到的两幅或多幅 图像，用于进行测绘和计 算。
立体像对中的基本概念
包括立体观察、基线、视 差等，是理解立体像对前 方交会的基础。
立体像对前方交会的应用
地图制图中的应用
立体像对前方交会在地图制 图中能够提供高精度的地理 信息，用于绘制精确的地图 数据。
遥感中的应用
立体像对前方交会结合遥感 技术，能够提供三维地貌和 地物信息，用于环境监测和 资源管理。
其他领域的应用
立体像对前方交会还可以应 用在建筑、导航、虚拟现实 等领域，为这些领域提供精 确的空间信息。
对交会结果进行误差分 析，评估交会精度，帮 助改进交会算法和流程。
立体像对前方交会的MATLAB实现
实验概述
介绍使用MATLAB进行立 体像对前方交会的实验概 念和目标。
实验流程
详细描述使用MATLAB进 行立体像对前方交会的实 验步骤和流程。
实验结果
展示使用MATLAB实现的 立体像对前方交会的结果， 并分析结果的准确性和效 果。
摄影测量复习整理
摄影测量复习整理第三章：1.像片比例尺：像片比例尺:航摄像片上一线段为l 的影像与地面上相应线段的水平距离L 之比。
2.重叠：航向重叠：同一条航线上相邻两张像片的重叠旁向重叠。
（P=50%~65%）最小53%旁向重叠：相邻航线相邻两像片的重叠度像片倾角。
（q=30%~40%）最小15%。
3.像片倾角：摄影瞬间摄影机的主光轴近似与地面垂直，偏离铅垂线的夹角小于2度～3 度。
4主要的点：（1）像主点：摄影中心S在像片平面上的投影点。
（2）像底点：主垂线与像片面P的交点n称为像底点。
（3）等角点：倾角α的平分线与像片面交于点C称C点为等角点。
.主要的线：（1）主纵线：主垂面W与像平面P的交线称为主纵线W。
（2）等比线：过像主点平行于合线的直线称为等比线。
（3）主横线：主要的面：核面主垂面5.投影：中心投影：投影光线会聚于一点的投影称为中心投影。
正交投影（平行投影）：投影光线相互平行且垂直于投影面6.坐标系：（1）像平面坐标系：是以该像片的像主点为坐标原点的坐标系，用来表示像点在像片面上的位置，在实际应用中，常采用框标连线的交点为坐标原点，称为框标平面坐标系。
X、y轴的方向按需要而定，常取与航线方向一致的连线为x轴，航线方向为正。
（2）像空间坐标系：以摄影中心S为坐标原点，X轴和Y轴分别与像平面直角坐标系的X轴和Y轴平行，Z轴与主光轴重合，向上为正，像点的像空间坐标系表示为（x、y、-f）。
（3）像空间辅助坐标系：其坐标原点是摄影中心S坐标轴依情况而定，通常有三种方法：a、以每一条航线的第一张像片的像空间坐标系作为像空间辅助坐标系。
b、取u、v、w轴系分别平行于地面摄影测量坐标系D-XYZ，这样同一像点a在像空间坐标系中的坐标为x、y、z=（-f），而在像空间辅助坐标系中的坐标为u、v、w。
c、以每个像片对的左片摄影中心为坐标原点，摄影基线方向为u轴，以摄影基线及左片光轴构成的平面作为uw平面，过原点且垂直与uw面（左核面）的轴为v轴构成右手直角坐标系。
立体像对空间前方交会解算流程
立体像对空间前方交会解算流程下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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摄影测量学 第三章 立体像对空间前方交会
Z1
Y2
Y1
X2
s1
Z1
X1
X1
Ztp
Ytp Xs1 M
Zs1 Y1
(XA, YA, ZA) Ys1 Xtp
摄影基线
s2
B
BZ= Zs2 –Zs1 BY= Ys2 –Ys1
s1
BX= Xs2 –Xs1
同名光线投影
S1 A X A X S1 YA YS1 Z A Z S1 N S1a1 X1 Y1 Z1
YA YS1 NY1 YS2 N ' Y2 Z A Z S1 NZ1 Z S2 N ' Z 2
BX X S2 X S1 NX 1 N ' X 2 BY YS2 YS1 NY1 N ' Y2 BZ Z S2 Z S1 NZ1 N ' Z 2
二、立体像对前方交会的定义
z1 y1 S1 Z a1(x1,y1) x1 y2 S2 a2(x2,y2) x2 z2
Y
A(X,Y,Z)
由立体像对 中左右两像 片的内、外 方位元素和 同名像点的 影像坐标量 测值来确定 相应地面点 在物方空间 坐标系中坐 标的方法
X
Z2
三、基本公式
1、点投影系数法
(1)、(3)式 联立求解
BX Z 2 BZ X 2 N X 1Z 2 X 2 Z1 BX Z1 BZ X 1 N' X 1Z 2 X 2 Z1
BX X S2 X S1 BY YS2 YS1 BZx1 Y R y 1 1 1 Z1 f
由外方位角元素计算像空间辅助坐标 计算点投影系数 N1 , N2 计算地面坐标 XA, YA, ZA
立体像对的方位元素和空间前方交会
2.单独像对的相对定向元素
当像空间辅助坐标系的原点选在立体像对中左片的摄站点上，坐标系的X轴向保持与摄影基线B的方向重合，并使坐标系的Z轴落在像片中左片的主核面内。此时有： ，B只决定立体模型的比例尺，不影响相对方位。1，1，2，2，2就是单独法相对定向元素。
1.连续像对的相对定向元素
以左像空间坐标系为基础，右像片相对于左像片的相对方位元素。
左像片：XS1=0 YS1=0，ZS1=0 φ1=ω1=κ1=0；右像片：XS2=bx,YS2=by，ZS2=bz
连续法相对定向元素：By，Bz，，，或：T，V，，，
其中：By ,Bz决定了摄影基线的方向；，，决定了右光束对于左光束的旋转方位。
新课导入
确定一张航摄像片在地面摄影测量坐标系中的位置需要六个外方位元素：Xs、Ys、Zs、φ、ω、κ。确定一个立体像对的两张航摄像片在地面摄影测量坐标系中的方位，需要12个外方位元素。左片：Xs1、Ys1、Zs1、φ1、ω1、κ1；右片：Xs2、Ys2、Zs2、φ2、ω2、κ2。
在解决摄影测量问题时，往往关心的不是整个像对的绝对方位，而是首先考虑两张像片的相对方位，而后再处理整个像对在某一坐标系统中的绝对方位。故，首先确定一个像对中两张像片之间的相对方位；然后确定该像对相对于地面摄影测量坐标系中的绝对方位。
3.已知数据
像点坐标a1(x1、y1、-f)；像空间辅助坐标a1（X1、Y1、Z1）；像空间辅助坐标a2（X2、Y2、Z2）；像点坐标a2(x2、y2、-f)；模型点A在地面摄测坐标系下的坐标（XA，YA，ZA）。
4、建立公式
S2在S1－X1Y1Z1中的坐标（像空间辅助坐标），由摄影基线B的三个坐标分量表示，用外方位元素（直线元素）计算，
武大《摄影测量》课件-第15讲空间前方交会
空间前方交会技术在卫星遥感测 量中同样发挥着重要作用，能够 提高遥感数据的精度和可靠性。
卫星遥感测量的应用范围包括全 球气候变化监测、环境监测、资
源调查、灾害预警等方面。
地面激光雷达测量
地面激光雷达测量是一种主动式测量技 术，通过向地面发射激光束并接收反射 回来的信号，能够快速准确地获取地面
武大《摄影测量》课件第15讲空间前方交会
CATALOGUE
目 录
• 空间前方交会概述 • 空间前方交会的基本步骤 • 空间前方交会在摄影测量中的应用 • 空间前方交会中的问题与解决方案 • 空间前方交会的前沿技术与发展趋
势
01
CATALOGUE
空间前方交会概述
定义与原理
定义
空间前方交会是一种通过处理立 体像对的同名光线，确定地面点 空间位置的方法。
点的三维坐标信息。
空间前方交会技术在地面激光雷达测量 中能够提高对复杂地形的测量精度，尤 其在山区、森林等复杂环境下具有显著
优势。
地面激光雷达测量的应用范围包括地形 测绘、林业调查、考古探测等方面。
04
CATALOGUE
空间前方交会中的问题与解决 方案
误差来源与控制
误差来源
由于测量设备、环境因素和数据处理方法的限制，空间前方 交会中存在多种误差来源，如观测误差、模型误差和匹配误 差等。
精度评估的方法包括比较已知 的真值、重复观测、交叉验证 等，评估指标包括中误差、均 方根误差等。
精度评估的目的是发现和纠正 空间前方交会中可能存在的误 差和问题，提高交会结果的可 靠性和精度。
03
CATALOGUE
空间前方交会在摄影测量中的 应用
航空摄影测量
航空摄影测量是利用航空摄影所获取的影像信息，通过摄影测量技术确 定地面点的三维坐标，为各种地理信息数据采集、地图制作和更新提供 重要依据。
立体像对空间前方交会-共线方程求解法（python实现）
⽴体像对空间前⽅交会-共线⽅程求解法（python实现）⼀、原理⼆、步骤a.⽤各⾃像⽚的⾓元素计算出左右像⽚的旋转矩阵R1和R2。
b.有同名像点列出共线⽅程。
c.将⽅程写为未知数的线性⽅程形式，计算线性系数。
d.写出误差⽅程，系数矩阵与常数项。
e.计算未知点的最⼩⼆乘解。
f.重复以上步骤完成所有点的地⾯坐标的计算。
三、⽰例代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Nov 25 09:38:08 2019@author: L JL"""import numpy as npimport math as mdef r_mat(f,w,k):Rf = np.mat([[m.cos(f), 0, -m.sin(f)],[0, 1, 0],[m.sin(f), 0, m.cos(f)]])Rw = np.mat([[1, 0, 0],[0, m.cos(w), -m.sin(w)],[0, m.sin(w), m.cos(w)]])Rk = np.mat([[m.cos(k), -m.sin(k), 0],[m.sin(k), m.cos(k), 0],[0, 0, 1]])R = Rf*Rw*Rkreturn Rdef l_mat(In,R,coor):l = np.mat(np.zeros((2,3)))f = In[0,2]xo = In[0,0]yo = In[0,1]x = coor[0]y = coor[1]l[0,0] = f*R[0,0] + (x-xo)*R[0,2]l[0,1] = f*R[1,0] + (x-xo)*R[1,2]l[0,2] = f*R[2,0] + (x-xo)*R[2,2]l[1,0] = f*R[0,1] + (y-yo)*R[0,2]l[1,1] = f*R[1,1] + (y-yo)*R[1,2]l[1,2] = f*R[2,1] + (y-yo)*R[2,2]return ldef l_approximate(In,R,coor,Ex):l_app = np.mat(np.zeros((2,1)))f = In[0,2]xo = In[0,0]yo = In[0,1]x = coor[0]y = coor[1]Xs = Ex[0,0]Ys = Ex[1,0]Zs = Ex[2,0]l_app[0,0] = (f*R[0,0]*Xs + f*R[1,0]*Ys + f*R[2,0]*Zs+ (x-xo)*R[0,2]*Xs + (x-xo)*R[1,2]*Ys + (x-xo)*R[2,2]*Zs)l_app[1,0] = (f*R[0,1]*Xs + f*R[1,1]*Ys + f*R[2,1]*Zs+ (y-yo)*R[0,2]*Xs + (y-yo)*R[1,2]*Ys + (y-yo)*R[2,2]*Zs)return l_app#mainleft_HomonymousImagePoints = [0.153,91.798]right_HomonymousImagePoints = [-78.672,89.122]left_In = np.mat([0,0,152.91])left_Ex = np.mat([[970302.448784],[-1138644.971216],[3154.584941],[0.010425],[-0.012437],[0.003380]])right_In = np.mat([0,0,152.91])right_Ex = np.mat([[971265.303768],[-1138634.245942],[3154.784258],[0.008870],[-0.005062],[-0.008703]])R_L = np.mat(np.zeros((3,3)))R_R = np.mat(np.zeros((3,3)))L = np.mat(np.zeros((4,3)))L_app = np.mat(np.zeros((4,1)))R_L = r_mat(left_Ex[3,0],left_Ex[4,0],left_Ex[5,0])R_R = r_mat(right_Ex[3,0],right_Ex[4,0],right_Ex[5,0])L[0:2,:] = l_mat(left_In,R_L,left_HomonymousImagePoints)L[2:4,:] = l_mat(right_In,R_R,right_HomonymousImagePoints)L_app[0:2,0] = l_approximate(left_In,R_L,left_HomonymousImagePoints,left_Ex)L_app[2:4,0] = l_approximate(right_In,R_R,right_HomonymousImagePoints,right_Ex) GPCoordinates = np.mat(np.zeros((3,1)))GPCoordinates = (L.T * L).I * L.T * L_appprint("左影像同名点：",left_HomonymousImagePoints)print("左影像同名点：",right_HomonymousImagePoints)print("地⾯点坐标：\n X=%f,\n Y=%f,\n Z=%f"%(GPCoordinates[0,0],GPCoordinates[1,0],GPCoordinates[2,0]))。
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Z2
二、基本公式
2、点投影系数法
Z1
Y2
Y1 s1
Z1 X1
X2
X1
Ztp
Ytp Xs1 M
Zs1 Y1
Ys1 Xtp
摄影基线
s2
B
s1
BZ= Zs2 –Zs1 BY= Ys2 –Ys1
BX= Xs2 –Xs1
同名光线投影
S1 A X A X s1 YA Ys1 Z A Z s1 N1 S1a1 X1 Y1 Z1
共线条件方程
a1 ( X X s ) b1 (Y Ys ) c1 ( Z Z s ) X x x0 f f a3 ( X X s ) b3 (Y Ys ) c3 ( Z Z s ) Z a2 ( X X s ) b2 (Y Ys ) c2 ( Z Z s ) Y y y0 f f a3 ( X X s ) b3 (Y Ys ) c3 ( Z Z s ) Z
计算过程
获取已知数据x0 , y0 , f , XS1, YS1, ZS1, 1, 1, 1 , XS2, YS2, ZS2 , 2, 2, 2 量测像点坐标 x1,y1 , x2,y2 由外方位线元素计算基线分量 BX, BY, BZ 由外方位角元素计算像空间辅助坐标 X1, Y1, Z1 , X2, Y2, Z2
已知值 x0 , y0 , f , m , Xs, Ys, Zs, , , 观测值 x,y 未知数 X, Y, Z 泰勒级数展开
x x x vx X Y Z x 0 x X Y Z y y y vy X Y Z y 0 y X Y Z
1 YA [(Ys1 N1Y1 ) (Ys 2 N 2Y2 )] 2
BX X s 2 X s1 N1 X 1 N 2 X 2 BY Ys 2 Ys1 N1Y1 N 2Y2 BZ Z s 2 Z s1 N1Z1 N 2 Z 2
BX Z 2 BZ X 2 N1 X 1 Z 2 X 2 Z1 BX Z1 a11X a12Y a13Z x 0 x v y a21X a22Y a23Z y 0 y
垂直摄影情况下，可取＝＝0，保留，则
f cos H f a12 sin H x a13 H a11
f sin H f a12 cos H y a13 H a21
计算点投影系数 N1 , N2
计算地面坐标 XA, YA, ZA
三、利用立体像对确定地面点
• 共线条件严密解 法
• 空间后方交会－ 前方交会解法
本讲参考资料
教材
张剑清，潘励，王树根 编著，《摄影测量学》，武汉大学出版社
参考书
1、李德仁，周月琴 等编，《摄影测量与遥感概论》，测绘出版社 2、李德仁，郑肇葆 编著，《解析摄影测量学》，测绘出版社
s1
Z1 X1
Y1
S2 A X A X s 2 YA Ys 2 Z A Z s 2 N2 S2 a2 X2 Y2 Z2
A
点投影法前方交会
X A X s1 N1 X 1 X s 2 N 2 X 2 YA Ys1 N1Y1 Ys 2 N 2Y2 Z A Z s1 N1Z1 Z s 2 N 2 Z 2
立体像对前方交会
主要内容
一、定义
二、基本公式 三、利用立体像对确定地面点
一、定义
z1 y1 S1 Z a1(x1,y1) x1 y2 S2 z2
a2(x2,y2)
x2
由立体像对 中两张像片 的内、外方 位元素和像 点坐标来确 定相应地面 点在物方空 间坐标系中 坐标的方法
Y
A(X,Y,Z)
X
二、基本公式 1、严密解法
X a1 Y a 2 Z a3
b1 b2 b3
c1 X X s X X s c2 Y Ys R 1 Y Ys Z Z Z Z c3 s s
误差方程