空间后方交会报告
单像空间后方交会实习报告

摄影测量学单像空间后方交会实习报告一、实习目的1.掌握空间后方交会的定义和实现算法(1)定义:空间后方交会是以单幅影像为基础,从该影像所覆盖地面范围内若干控制点的已知地面坐标和相应点的像坐标量测值出发,根据共线条件方程,解求该影像在航空摄影时刻的外方位元素Xs,Ys,Zs,φ,ω,κ。
(2)算法:由于每一对像方和物方共轭点可列出2个方程,因此若有3个已知地面坐标的控制点,则可列出6个方程,解求6个外方位元素的改正数△Xs,△Ys,△Zs,△φ,△ω,△κ。
实际应用中为了提高解算精度,常有多余观测方程,通常是在影像的四个角上选取4个或均匀地选择更多的地面控制点,因而要用最小二乘平差方法进行计算。
2.了解摄影测量平差的基本过程(1)获取已知数据。
从摄影资料中查取影像比例尺1/m,平均摄影距离(航空摄影的航高)、内方位元素x0,y0,f;获取控制点的空间坐标X,Y,Z。
(2)量测控制点的像点坐标并进行必要的影像坐标系统误差改正,得到像点坐标。
(3)确定未知数的初始值。
单像空间后方交会必须给出待定参数的初始值,在竖直航空摄影且地面控制点大体对称分布的情况下,Xs0和Ys0为均值,Zs0为航高,φ、ω、κ的初值都设为0。
或者κ的初值可在航迹图上找出或根据控制点坐标通过坐标正反变换求出。
(4)计算旋转矩阵R。
利用角元素近似值计算方向余弦值,组成R阵。
(5)逐点计算像点坐标的近似值。
利用未知数的近似值按共线条件式计算控制点像点坐标的近似值(x),(y)。
(6)逐点计算误差方程式的系数和常数项,组成误差方程式。
(7)计算法方程的系数矩阵ATA与常数项ATL,组成法方程式。
(8)解求外方位元素。
根据法方程,解求外方位元素改正数,并与相应的近似值求和,得到外方位元素新的近似值。
(9)检查计算是否收敛。
将所求得的外方位元素的改正数与规定的限差比较,通常对φ,ω,κ的改正数△φ,△ω,△κ给予限差,通常为0.000001弧度,当3个改正数均小于0.000001弧度时,迭代结束。
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、实习目的单像空间后方交会是摄影测量中确定像片外方位元素的重要方法。
通过本次实习,旨在深入理解单像空间后方交会的基本原理和计算过程,熟练掌握相关软件的操作,提高对摄影测量数据处理的实践能力,并培养解决实际问题的思维和方法。
二、实习原理单像空间后方交会的目的是利用像片上的像点坐标以及相应的地面控制点坐标,通过数学模型求解像片的外方位元素(三个线元素 Xs、Ys、Zs 和三个角元素φ、ω、κ)。
其基本原理基于共线条件方程,即摄影中心、像点和相应的地面点位于同一条直线上。
共线条件方程可以表示为:\\begin{align}x x_0&= f\frac{a_1(X X_s) + b_1(Y Y_s) + c_1(Z Z_s)}{a_3(X X_s) + b_3(Y Y_s) + c_3(Z Z_s)}\\y y_0&= f\frac{a_2(X X_s) + b_2(Y Y_s) + c_2(Z Z_s)}{a_3(X X_s) + b_3(Y Y_s) + c_3(Z Z_s)}\end{align}\其中,\((x,y)\)为像点坐标,\((x_0,y_0)\)为主点坐标,\(f\)为摄影机焦距,\((X,Y,Z)\)为地面点的物方空间坐标,\((X_s,Y_s,Z_s)\)为摄影中心的物方空间坐标,\((a_1,b_1,c_1),(a_2,b_2,c_2),(a_3,b_3,c_3)\)为由角元素φ、ω、κ 构成的旋转矩阵的元素。
三、实习数据本次实习使用了一组航空像片,像片比例尺为 1:5000,焦距为152mm,像主点坐标为\((x_0,y_0)=(5000mm,5000mm)\)。
同时,提供了 6 个均匀分布在像片范围内的地面控制点的物方空间坐标和像点坐标。
四、实习步骤1、数据准备整理地面控制点的物方空间坐标和像点坐标,确保数据的准确性。
输入像片的基本参数,如像主点坐标、焦距等。
单像空间后方交会实习报告

单像空间后方交会实习报告摘要本报告旨在总结并评估笔者在单像空间后方交会实习中的经验和收获。
首先,报告介绍了单像空间后方交会实习的目的和背景。
接着,报告详细描述了实习期间所进行的实验和操作步骤。
在实习过程中,笔者遇到了一些挑战,但通过团队合作和专业指导取得了成功。
最后,报告总结了实习对于个人职业发展的重要性,并提出了改进实习体验的建议。
1. 引言单像空间后方交会是测量和分析地球或其他星球上的点的空间坐标的方法之一。
该方法通过将来自不同位置的图像投影到一个共同的平面上,并在该平面上对图像进行测量和分析,以确定点的坐标。
本实习旨在将现实生活中的实地测量和图像处理技术相结合,通过实际操作了解和掌握单像空间后方交会的原理和应用。
2. 实习过程本次实习分为三个步骤:图像获取、图像处理和空间坐标计算。
2.1 图像获取首先,为了进行后续的图像处理和分析,我们需要获取一组具有不同视角的图像。
为了实现这个目标,我们选择了一片公共景区进行实地测量。
在测量过程中,我们使用了专业的测量设备和相机,并按照一定的间隔和角度拍摄了一组图像。
这些图像将被用于后续的图像处理和分析。
2.2 图像处理在图像处理阶段,我们使用了专业的图像处理软件对获取到的图像进行处理。
首先,我们使用了相机标定算法对相机内外参数进行校准,以保证后续测量的精度和准确度。
然后,我们对每张图像进行了特征点提取和匹配,以建立图像之间的对应关系。
最后,根据所获得的对应关系,我们重建了图像场景的三维模型,并将其用于后续的空间坐标计算。
2.3 空间坐标计算在空间坐标计算阶段,我们使用了单像空间后方交会的原理,计算了每个图像特征点的空间坐标。
首先,我们将图像场景的三维模型与图像上的特征点进行对应,以确定特征点在三维空间中的位置。
然后,我们利用三角测量原理计算出特征点的三维坐标。
最后,通过对所有图像特征点的计算,我们可以得到目标点的空间坐标。
3. 实习挑战与解决在实习过程中,我们遇到了一些挑战,如图像质量、算法调优和测量误差等。
单像空间后方交会实习报告

单像空间后方交会实习报告本文是一份单像空间后方交会实习报告,旨在总结和分享本人在这个领域进行实习的经验和所得。
一、实习背景和目的在开始正文之前,首先介绍一下实习的背景和目的。
本次实习是为了深入了解单像空间后方交会的原理和应用,并提升我的实践能力。
通过与团队合作,完成一系列的实习任务和项目,我期望能够在这个领域不断成长和进步。
二、实习内容和方法2.1 实习内容本次实习主要涉及单像空间后方交会的方法和技术。
我通过参与实际项目,了解和学习了从数据采集到数据处理的整个流程,并深入研究了相关的算法和工具。
2.2 实习方法为了能够全面了解单像空间后方交会的知识和技术,我采用了多种实习方法。
首先,我积极参与了团队的讨论和会议,与同事们交流和分享我们的学习和经验。
其次,我通过独立完成一些小型项目和任务,提升了自己的实践能力。
此外,我还阅读了大量的相关文献和资料,深入研究了该领域的理论知识。
三、实习成果和收获3.1 实习成果在实习期间,我完成了几个实践项目任务,并取得了一些成果。
首先,我成功实现了单像空间后方交会的基本原理和方法,并在实际项目中应用。
其次,我编写了一份详尽的实习报告,总结了整个实习过程和所得的经验。
3.2 实习收获通过这次实习,我获得了很多宝贵的经验和收获。
首先,我深入了解并掌握了单像空间后方交会的原理和方法,提升了自己的实践能力。
其次,我学会了如何与团队合作,并通过与他人的交流和合作进一步提升自己。
此外,我还学会了如何独立思考和解决问题,在实践中培养了自己的创新思维能力。
四、实习感悟和建议4.1 实习感悟通过实习,我深刻体会到了理论与实践的结合的重要性。
只有将所学的理论知识应用到实践项目中,才能真正理解和掌握。
在实践中遇到各种困难和挑战,我也学会了如何从失败中总结经验,再次进行尝试。
4.2 实习建议对于即将进行单像空间后方交会实习的同学们,我有几点建议。
首先,要注重理论知识的学习和积累,打好基础。
单向空间后方交会报告

单向空间后方交会程序设计报告课题名称计算单向空间后方交会 姓 名胡小伟 学 号 2009301610207学院、班级 测绘学院0906班方向A2011年 10月18日※※※※※※※※※※※※※※※ 单向空间后方交会程序设计报告(1)编程工具:Matlab R2010a(2)程序代码:已知值及初始值控制点:x(mm) y(mm)-11.00 -13.8010.48 -6.4410.78 8.3122.712 8.32X(m) Y(m) Z(m)500017.19 4185066.00 885.40500452.19 4185197.50 915.82500470.16 4185494.50 928.76500302.16 4185489.00 949.71焦距:28.1359(mm)外方位元素初值:X(m) Y(m) Z(m) phi(rad) omega(rad) kappa(rad) 500215.49 4185301.89 1475.56 0.054882 0.057034 -0.036175%单向空间后方交会clc;%主距mf=28.1359/1000;%像点坐标mxy = [-11.00 -13.8010.48 -6.4410.78 8.3122.712 8.32]/1000;%地面坐标mXYZ = [500017.19 4185066.00 885.40;500452.19 4185197.50 915.82;500470.16 4185494.50 928.76;500302.16 4185489.00 949.71];%比例尺m=(sqrt((XYZ(1,1)-XYZ(2,1))^2+(XYZ(1,2)-XYZ(2,2))^2))/...(sqrt((xy(1,1)-xy(2,1))^2+(xy(1,2)-xy(2,2))^2))%初值XS0=500215.49YS0=4185301.89ZS0=1475.56H=m*fFai0=0.054882Oum0=0.057034Kpa0=-0.036175a1=cos(Fai0)*cos(Kpa0)-sin(Fai0)*sin(Oum0)*sin(Kpa0);a2=-cos(Fai0)*sin(Kpa0)-sin(Fai0)*sin(Oum0)*cos(Kpa0);a3=-sin(Fai0)*cos(Oum0);b1=cos(Oum0)*sin(Kpa0);b2=cos(Oum0)*cos(Kpa0);b3=-sin(Oum0);c1=sin(Fai0)*cos(Kpa0)+cos(Fai0)*sin(Oum0)*sin(Kpa0);c2=-sin(Fai0)*sin(Kpa0)+cos(Fai0)*cos(Oum0)*cos(Kpa0);c3=cos(Fai0)*cos(Oum0);for i=1:4f=28.1359/1000;x(i)=-f*(a1*(XYZ(i,1)-XS0)+b1*(XYZ(i,2)-YS0)+c1*(XYZ(i,3)-ZS0))/...(a3*(XYZ(i,1)-XS0)+b3*(XYZ(i,2)-YS0)+c3*(XYZ(i,3)-ZS0));y(i)=-f*(a2*(XYZ(i,1)-XS0)+b2*(XYZ(i,2)-YS0)+c2*(XYZ(i,3)-ZS0))/...(a3*(XYZ(i,1)-XS0)+b3*(XYZ(i,2)-YS0)+c3*(XYZ(i,3)-ZS0));lx(i)=xy(i,1)-x(i);ly(i)=xy(i,2)-y(i);endxyL=[lx(1);lx(1); lx(2);lx(2);lx(3);lx(3); lx(4);lx(4)]A1=[-f/H 0 -xy(1,1)/H -f*(1+(xy(1,1)^2)/(f^2)) -(xy(1,1))*(xy(1,2)/f) xy(1,2)0 -f/H -(xy(1,2))/H -(xy(1,1))*(xy(1,2)/f) -f*(1+(xy(1,2)^2)/(f^2)) -xy(1,2)]; A2=[-f/H 0 -xy(2,1)/H -f*(1+(xy(2,1)^2)/(f^2)) -(xy(2,1))*(xy(2,2)/f) xy(2,2)0 -f/H -(xy(2,2))/H -(xy(2,1))*(xy(2,2)/f) -f*(1+(xy(2,2)^2)/(f^2)) -xy(2,2)]; A3=[-f/H 0 -xy(3,1)/H -f*(1+(xy(3,1)^2)/(f^2)) -(xy(3,1))*(xy(3,2)/f) xy(3,2)0 -f/H -(xy(3,2))/H -(xy(3,1))*(xy(3,2)/f) -f*(1+(xy(3,2)^2)/(f^2)) -xy(3,2)]; A4=[-f/H 0 -xy(4,1)/H -f*(1+(xy(4,1)^2)/(f^2)) -(xy(4,1))*(xy(4,2)/f) xy(4,2)0 -f/H -(xy(4,2))/H -(xy(4,1))*(xy(4,2)/f) -f*(1+(xy(4,2)^2)/(f^2)) -xy(4,2)]; A=[A1;A2;A3;A4];X=(A'*A)\A'*LXS1=(XS0+X(1))YS1=(YS0+X(2))ZS1=(ZS0+X(3))Fai1=Fai0+X(4)Oum1=Oum0+X(5)Kpa1=Kpa0+X(6)XS1=(XS0+X(1))YS1=(YS0+X(2))ZS1=(ZS0+X(3))jishu=1;while (abs((Fai1-Fai0)>0.000003)||(abs(Oum1-Oum0)>0.000003)...||(abs(Kpa1-Kpa0))>0.000003)jishu=jishu+1XS0=XS1YS0=YS1ZS0=ZS1Fai0=Fai1Oum0=Oum1Kpa0=Kpa1a1=cos(Fai0)*cos(Kpa0)-sin(Fai0)*sin(Oum0)*sin(Kpa0);a2=-cos(Fai0)*sin(Kpa0)-sin(Fai0)*sin(Oum0)*cos(Kpa0);a3=-sin(Fai0)*cos(Oum0);b1=cos(Oum0)*sin(Kpa0);b2=cos(Oum0)*cos(Kpa0);b3=-sin(Oum0);c1=sin(Fai0)*cos(Kpa0)+cos(Fai0)*sin(Oum0)*sin(Kpa0);c2=-sin(Fai0)*sin(Kpa0)+cos(Fai0)*cos(Oum0)*cos(Kpa0);c3=cos(Fai0)*cos(Oum0);for i=1:4f=28.1359/1000;x(i)=-f*(a1*(XYZ(i,1)-XS0)+b1*(XYZ(i,2)-YS0)+c1*(XYZ(i,3)-ZS0))/...(a3*(XYZ(i,1)-XS0)+b3*(XYZ(i,2)-YS0)+c3*(XYZ(i,3)-ZS0));y(i)=-f*(a2*(XYZ(i,1)-XS0)+b2*(XYZ(i,2)-YS0)+c2*(XYZ(i,3)-ZS0))/...(a3*(XYZ(i,1)-XS0)+b3*(XYZ(i,2)-YS0)+c3*(XYZ(i,3)-ZS0));lx(i)=xy(i,1)-x(i);ly(i)=xy(i,2)-y(i);endxyL=[lx(1);lx(1); lx(2);lx(2);lx(3);lx(3); lx(4);lx(4)]A1=[-f/H 0 -xy(1,1)/H -f*(1+(xy(1,1)^2)/(f^2)) -(xy(1,1))*(xy(1,2)/f) xy(1,2)0 -f/H -(xy(1,2))/H -(xy(1,1))*(xy(1,2)/f) -f*(1+(xy(1,2)^2)/(f^2)) -xy(1,2)]; A2=[-f/H 0 -xy(2,1)/H -f*(1+(xy(2,1)^2)/(f^2)) -(xy(2,1))*(xy(2,2)/f) xy(2,2)0 -f/H -(xy(2,2))/H -(xy(2,1))*(xy(2,2)/f) -f*(1+(xy(2,2)^2)/(f^2)) -xy(2,2)]; A3=[-f/H 0 -xy(3,1)/H -f*(1+(xy(3,1)^2)/(f^2)) -(xy(3,1))*(xy(3,2)/f) xy(3,2)0 -f/H -(xy(3,2))/H -(xy(3,1))*(xy(3,2)/f) -f*(1+(xy(3,2)^2)/(f^2)) -xy(3,2)]; A4=[-f/H 0 -xy(4,1)/H -f*(1+(xy(4,1)^2)/(f^2)) -(xy(4,1))*(xy(4,2)/f) xy(4,2)0 -f/H -(xy(4,2))/H -(xy(4,1))*(xy(4,2)/f) -f*(1+(xy(4,2)^2)/(f^2)) -xy(4,2)]; A=[A1;A2;A3;A4];X=(A'*A)\A'*LFai1=Fai0+X(4)Oum1=Oum0+X(5)Kpa1=Kpa0+X(6)XS1=(XS0+X(1))YS1=(YS0+X(2))ZS1=(ZS0+X(3))end(3)运行结果:改正数:X =1.0e-003 *0.880693463596646-0.173862879363425-0.160454437823512-0.0014419260245700.0003069730686500.000107948847312外方位元素:Fai =0.054994013287714Oum =0.056571816845093Kpa =-0.036172713831137XS =5.002154276846778e+005YS =4.185302159274295e+006ZS =1.475497145016308e+003(4)心得体会通过本次编程,我对单向空间后方交会的算法有了直观、深入的了解,并对Matlab的使用有了进一步的认识。
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。
(样本)空间后方交会实验报告

空间后方交会实验报告
1 实习目的:
用Visual C++编写一个完整的单片空间后方交会程序,通过对提供的试验数据进行计算,输出像片的外方位元素并评定精度。
深入理解单片空间后方交会的原理,体会在有多余观测情况下,用最小二乘平差方法编程实现解求影像外方位元素的过程。
通过上机调试程序加强动手能力的培养,通过对实验结果的分析,增强综合运用所学知识解决实际问题的能力。
2实习环境:
2.1硬件环境:window操作系统
2.2软件环境:vc++6.0
略
3实习内容:
利用一定数量的地面控制点,根据共线条件方程求解像片外方位元素:
略
4 数据准备:
4.1 已知航摄仪内方位元素f=153.24mm,Xo=Yo=0。
5实习过程:
5.1学习单张像片空间后方交会的基本理论,掌握其基本思想。
略
5.2在纸上绘出空间后方交会的计算机程序框图。
为了能够在宏观上指导我们编写程序,我们需要在草稿纸上绘出程序框图。
框图如下:
↓
↓
↓
︱
︱
︱
迭
迭
次
数
小↓完
于
限↓
差
否否↓
否︱↓是
︱
输出中间结果和出错信息↓
︱
非正常结束
6. 按照程序框图编写程序。
程序代码如下:必须有注释
7 程序结果显示
(略)
8 实习心得与总结:
略。
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任务已知f=153.24mm,m=10000,限差0.1’各点坐标点号像点坐标地面坐标x(mm)y(mm)X(m)Y(m)Z(m)1 -86.15 -68.99 36589.41 25273.32 2195.172 -53.40 82.21 37631.08 31324.51 728.693 -14.78 -76.63 39100.97 24934.98 2386.504 10.46 64.43 40426.54 30319.81 757.31求近似垂直摄影情况下后方交会解设计任务1、确定未知数的初始值:Φ0 =ω0 =К0 = 0 , 内方位元素,,f=153.24mm。
; = 38437m ;= 27963.16m2、计算旋转矩阵R利用角元素的近似值计算方向余弦值,组成R阵根据《摄影测量学》P32中的公式(3-9),初步计算R阵R[0][0]=cos(Φ)*cos(K)-sin(Φ)*sin(W)*sin(K);R[0][1]=-cos(Φ)*sin(K)-sin(Φ)*sin(W)*cos(K);R[0][2]=-sin(Φ)*cos(W);R[1][0]=cos(W)*sin(K);R[1][1]=cos(W)*cos(K);R[1][2]=-sin(W);R[2][0]=sin(Φ)*cos(K)+cos(Φ)*sin(W)*sin(K);R[2][1]=-sin(Φ)*sin(K)+cos(Φ)*sin(W)*cos(K);R[2][2]=cos(Φ)*cos(W);得初始R阵3、逐点计算近似值(x),(y):带入《摄影测量学》P61的公式(5-1);得4、组成误差方程式:按(5-8);(5-9b)、(5-4)式逐点计算误差方程式的系数和常数项根据Lx=x-(x);Ly=y-(y)得解得A阵为根据公式解除X阵,检验Φ1 、ω1 、К1 并不在限差0.1’之内;利用解得的Φ1 、ω1 、К1,带入2中循环;知道解出合格结果!5、结果,通过C++程序解得结果6、源程序代码#include <iostream>#include <fstream>#include <cmath>#include <string>#include <iomanip>using namespace std;const int n=6;void inverse (double c[n][n]);template<typename T1,typename T2>void transpose (T1*mat1,T2*mat2,int a,int b);template<typename T1,typename T2>void multi(T1*mat1,T2 * mat2,T2 * result,int a,int b,int c);template<typename T>void input (T*mat,int a,int b);template<typename T>void output(T*mat,char*s,int a,int b);int main(){ofstream outFile;cout.precision(5);double x0=0.0, y0=0.0; double fk=0.15324; //内方位元素double m=10000; //估算比例尺double B[4][5]={0.0},R[3][3],XG[6][1],AT[6][8],ATA[6][6],ATL[6][1];input (B,4,5); //从文件中读取控制点的影像坐标和地面坐标,存入数组Bdouble Xs=0.0, Ys=0.0, Zs=0.0,Q=0.0,W=0.0,K=0.0;double X,Y,Z,L[8][1],A[8][6];//确定未知数的出始值for(int i=0;i<4;i++){Xs=Xs+B[i][2];Ys=Ys+B[i][3];Zs=Zs+B[i][4];}Xs=Xs/4; Ys=Ys/4; Zs=Zs/4+m*fk;//cout<<Xs<<" "<<Ys<<" "<<Zs<<endl;//int f=0;do//迭代计算{f++;//组成旋转矩阵R[0][0]=cos(Q)*cos(K)-sin(Q)*sin(W)*sin(K);R[0][1]=-cos(Q)*sin(K)-sin(Q)*sin(W)*cos(K);R[0][2]=-sin(Q)*cos(W);R[1][0]=cos(W)*sin(K);R[1][1]=cos(W)*cos(K);R[1][2]=-sin(W);R[2][0]=sin(Q)*cos(K)+cos(Q)*sin(W)*sin(K);R[2][1]=-sin(Q)*sin(K)+cos(Q)*sin(W)*cos(K);R[2][2]=cos(Q)*cos(W);for(int t=0;t<3;t++){for(int j=0;j<3;j++)cout<<" "<<R[t][j];cout<<endl;}cout<<endl;//计算系数阵和常数项for(int i=0,k=0,j=0;i<=3;i++,k++,j++){X=R[0][0]*(B[i][2]-Xs)+R[1][0]*(B[i][3]-Ys)+R[2][0]*(B[i][4]-Zs);Y=R[0][1]*(B[i][2]-Xs)+R[1][1]*(B[i][3]-Ys)+R[2][1]*(B[i][4]-Zs);Z=R[0][2]*(B[i][2]-Xs)+R[1][2]*(B[i][3]-Ys)+R[2][2]*(B[i][4]-Zs);//L[j][0]=B[i][0]-(x0-fk*X/Z); //l=x-(x)//插入cout<<L[j][0]<<" ";//L[j+1][0]=B[i][1]-(y0-fk*Y/Z); //l=y-(y)//插入cout<<L[j+1][0]<<endl;//j++;A[k][0]=(R[0][0]*fk+R[0][2]*(B[i][0]-x0))/Z;A[k][1]=(R[1][0]*fk+R[1][2]*(B[i][0]-x0))/Z;A[k][2]=(R[2][0]*fk+R[2][2]*(B[i][0]-x0))/Z;A[k][3]=(B[i][1]-y0)*sin(W)-((B[i][0]-x0)*((B[i][0]-x0)*cos(K)-(B[i][1]-y0) *sin(K))/fk+fk*cos(K))*cos(W);A[k][4]=-fk*sin(K)-(B[i][0]-x0)*((B[i][0]-x0)*sin(K)+(B[i][1]-y0)*cos(K))/f k;A[k][5]=B[i][1]-y0;A[k+1][0]=(R[0][1]*fk+R[0][2]*(B[i][1]-y0))/Z;A[k+1][1]=(R[1][1]*fk+R[1][2]*(B[i][1]-y0))/Z;A[k+1][2]=(R[2][1]*fk+R[2][2]*(B[i][1]-y0))/Z;A[k+1][3]=-(B[i][0]-x0)*sin(W)-((B[i][1]-y0)*((B[i][0]-x0)*cos(K)-(B[i][1]-y0)*sin(K))/fk-fk*sin(K))*cos(W);A[k+1][4]=-fk*cos(K)-(B[i][1]-y0)*((B[i][0]-x0)*sin(K)+(B[i][1]-y0)*cos(K)) /fk;A[k+1][5]=-(B[i][0]-x0);k++;}transpose(A,AT,6,8);multi(AT,A,ATA,6,8,6);inverse(ATA);multi(AT,L,ATL,6,8,1);multi(ATA,ATL,XG,6,6,1);Xs=Xs+XG[0][0]; Ys=Ys+XG[1][0]; Zs=Zs+XG[2][0];Q=Q+XG[3][0]; W=W+XG[4][0]; K=K+XG[5][0];//cout<<Q<<"**"<<W<<"**"<<K<<endl;//}while(XG[3][0]>=6.0/206265.0||XG[4][0]>=6.0/206265.0||XG[5][0]>=6.0/206265 .0);cout<<"迭代次数为:"<<f<<endl;//精度评定double AXG[8][1],V[8][1],VT[1][8],VTV[1][1],m0,D[6][6];multi(A,XG,AXG,8,6,1);for( i=0;i<8;i++) //计算改正数V[i][0]=AXG[i][0]-L[i][0];transpose (V,VT,1,8);multi(VT,V,VTV,1,8,1);m0=VTV[0][0]/2;for(i=0;i<6;i++)for(int j=0;j<6;j++)D[i][j]=m0*ATA[i][j];//屏幕输出误差方程系数阵、常数项、改正数output(A,"误差方程系数阵A为:",8,6);output(L,"常数项L为:",8,1);output(XG,"改正数为:",6,1);out("aim.txt",ios::app); //打开并添加aim.txt文件out(10);//以文件的形式输出像片外方位元素、旋转矩阵、方差阵outFile<<"一、像片的外方位元素为:"<<endl<<endl;outFile<<setw(10)<<"Xs="<<Xs<<setw(10)<<"Ys="<<Ys<<setw(10)<<"Zs="<<Zs<<endl;outFile<<setw(20)<<"航向倾角为:"<<Q<<setw(10)<<"旁向倾角为:"<<W<<setw(10)<<"像片旋角为:"<<K<<endl;outFile<<endl<<"二、旋转矩阵R为:"<<endl<<endl;for( i=0;i<3;i++){for(int j=0;j<3;j++)outFile<<setw(25)<<R[i][j]<<setw(25);outFile<<endl;}outFile<<endl;outFile<<setw(0)<<"三、精度评定结果为:"<<endl;out(5);for(i=0;i<6;i++){for(int j=0;j<6;j++)outFile<<setw(14)<<D[i][j]<<setw(14);outFile<<endl;}out();return 0;}template<typename T1,typename T2>void transpose(T1*mat1,T2*mat2,int a,int b){ int i,j;for(i=0;i<b;i++)for(j=0;j<a;j++)mat2[j][i]=mat1[i][j];return;}template<typename T1,typename T2>void multi(T1*mat1,T2 * mat2,T2 * result,int a,int b,int c){ int i,j,k;for(i=0;i<a;i++){for(j=0;j<c;j++){result[i][j]=0;for(k=0;k<b;k++)result[i][j]+=mat1[i][k]*mat2[k][j];}}return;}template <typename T>void input (T*mat,int a,int b){ ifstream inFile;in("控制点坐标.txt");while(!in()){for (int i=0;i<a;i++)for(int j=0;j<b;j++)inFile>>mat[i][j];}in();return;}template<typename T>void output(T*mat,char*s,int a,int b){ cout<<setw(15)<<s<<endl;for(int i=0;i<a;i++){for(int j=0;j<b;j++)cout<<setw(13)<<mat[i][j];cout<<endl;}return;}void inverse(double c[n][n]){ int i,j,h,k;double p;double q[n][12];for(i=0;i<n;i++)//构造高斯矩阵for(j=0;j<n;j++)q[i][j]=c[i][j];for(i=0;i<n;i++)for(j=n;j<12;j++){if(i+6==j)q[i][j]=1;elseq[i][j]=0;}for(h=k=0;k<n-1;k++,h++)//消去对角线以下的数据for(i=k+1;i<n;i++){if(q[i][h]==0)continue;p=q[k][h]/q[i][h];for(j=0;j<12;j++){ q[i][j]*=p;q[i][j]-=q[k][j];}}for(h=k=n-1;k>0;k--,h--) // 消去对角线以上的数据for(i=k-1;i>=0;i--){if(q[i][h]==0)continue;p=q[k][h]/q[i][h];for(j=0;j<12;j++){q[i][j]*=p;q[i][j]-=q[k][j];}}for(i=0;i<n;i++)//将对角线上数据化为1{ p=1.0/q[i][i];for(j=0;j<12;j++)q[i][j]*=p;}for(i=0;i<n;i++) //提取逆矩阵for(j=0;j<n;j++)c[i][j]=q[i][j+6];}7、感想这次摄影测量作业感觉非常难!一开始审题就出现了很大问题,读不懂,不知道要求什么东西。