第13课：基于遥感的三维重建理论与方法
基于遥感数据的三维温度场参数化分析方法研究
第42卷第11期2020年11月海洋学报Haiyang XuebaoVol.42No.11November2020邢霄波，徐永生，贾永君，等.基于遥感数据的三维温度场参数化分析方法研究卩]•海洋学报，2020,42(11)：39-4&3:10.3969/ j.issn.0253-4193.2020.11.005Xing Xiaobo,Xu Yongsheng,Jia Yongjun,et al.Research on parameterized analysis method of3D temperature field based on remote sensing data[J].Haiyang Xuebao,2020,42(11)：39-4&doi:10.3969/5.issn.0253-4193.2020.11.005基于遥感数据的三维温度场参数化分析方法研究邢霄波53,徐永生12",贾永君4,黄超1,2,3(1.中国科学院海洋研究所，山东青岛266071;2.中国科学院大学，北京100049;3.青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋动力过程与气候功能实验室，山东青岛266237；4.国家卫星海洋应用中心，北京100081)摘要：为了满足海洋研究以及海洋调查的需求，本文基于Argo剖面和海表面温度数据开发了一个新的拟合三维温度场的算法。
选取西北太平洋区域作为验证算法有效的实验海区。
该水域的经纬度范围设定为:30°~40°N,140°〜155。
巴水平分辨率为0.25。
深度方向为从海表到2000m水深，水域划分为29层。
拟合算法首先将Argo温度剖面以5个深度划分为6层，分别为混合层、夹层、温跃层、过渡层、第一深层、第二深层，然后以第一猜想值和线性回归得到的海表面温度作为初始条件重构三维温度场。
重构的三维温度场的剖面与原观测剖面的均方根误差较小，相关性较好，表明该算法是合理有效的。
测绘技术中遥感影像制图数据处理方法与技巧
测绘技术中遥感影像制图数据处理方法与技巧在现代测绘技术中，遥感影像制图数据处理是一项重要的技术工作。
通过遥感影像，我们可以获取到大面积、高精度的地理空间信息，为城市规划、土地利用、环境监测等领域提供了重要支撑。
然而，由于遥感影像数据本身的复杂性和庞大性，如何高效地处理这些数据成为了测绘技术中的难点之一。
本文将介绍几种常用的遥感影像制图数据处理方法和技巧，帮助读者更好地应对这一挑战。
一、影像预处理遥感影像采集后，常常存在噪声、辐射校正、大气校正等问题，需要进行预处理以提高数据质量。
通常的预处理工作包括：影像去噪、几何校正、辐射校正、大气校正等。
1. 影像去噪影像去噪是提高数据质量的重要一环。
我们可以采用滤波算法（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等）来去除影像中的噪声。
其中，中值滤波常用于去除椒盐噪声，而高斯滤波则适用于高斯噪声的去除。
2. 几何校正几何校正是将采集的影像与地面坐标系进行对应，消除由于航线摆动或者传感器畸变引起的影响。
这一步骤通常包括像控点的选取、图像配准、几何变换等。
常用的几何校正方法有最小二乘匹配、数据库匹配和光束法平差等。
3. 辐射校正辐射校正是将影像数字值转化为反射率值，以消除不同时刻、不同传感器等因素引起的辐射量差异。
这一步骤通常包括定标系数的计算、辐射度计算等。
常用的辐射校正方法有直方图匹配法、特征点法和直线递推法等。
4. 大气校正大气校正是消除大气因素对遥感影像的影响，提高影像的可解译性。
这一步骤涉及大气传输模型的选择和参数估计等。
常用的大气校正方法有6S模型、FLAASH模型和QUAC模型等。
二、影像分类与提取影像分类是将遥感影像中的像元划分为不同的类别，并提取出感兴趣的特征。
影像分类可以帮助我们了解地物分布、进行地物量化分析等。
1. 基于像元的分类基于像元的分类是根据单个像元的光谱信息进行分类。
常用的方法包括最大似然分类、最小距离分类、支持向量机等。
这些方法通过计算像元与样本之间的距离或者相似度，将其划分为不同的类别。
基于遥感的三维重建理论和方法
3 3
a7 X 2Y b7 X 2Y
a8 XY 2 a9Y b8 XY 2 b9Y 3
3)
)
❖ 共线方程式法
x f a11 ( Xp Xs) a21 (Yp Ys) a31 (Zp Zs) a13 ( Xp Xs) a23 (Yp Ys) a33 (Zp Zs)
环节二：系数L和物方空间坐标（X,Y,Z）精确解算。
四、单张遥感影像三维重建
（1）、老式旳航空影像及近景影像一般作为建筑物 三维重建旳主要信息源。但是，航空影像因为其高空成 像造成侧面纹理匮乏，且航空、近景影像均需要昂贵旳 仪器、设备。
（2）、对于从立体遥感影像上自动、半自动地进行 建筑物旳提取和重建旳措施,已经有了大量旳研究,在技 术思绪上也已经比较成熟,而且取得旳建筑物几何模型 精度也较高。在有些特定情况下,尤其是在工程摄影测 量、非正规航空摄影旳条件下,不能获取具有要求重叠 度旳立体像对,所以利用单影像进行三维建模也是一种 主要旳途径。
1、单张遥感影像三维重建
原理：RFM （1）角点量测法 （2）阴影量测法
2、单张近景影像三维重建
原理：灭点理论
1、单张影像基于RFM三维重建
RFM
r c
P1 ( X , Y , H )
P2 ( X , Y , H ) P3 ( X , Y , H )
P4 ( X , Y , H )
p1(X ,Y , Z ) a0 a1X a2Y a3Z a4 XY a5 XZ a6YZ a7 X 2 a8Y 2 a9Z 2 a10YXZ a11X 3 a12 XY 2 a13 XZ 2 a14 X 2Y a15Y 3 a16YZ 2 a17 X 2Z a18Y 2Z a19Z 3
测绘技术中的摄影测量与三维重建方法解析
测绘技术中的摄影测量与三维重建方法解析引言：测绘技术的发展与应用已成为现代社会的重要组成部分。
在现代测绘工作中，摄影测量与三维重建是必不可少的技术手段。
本文将对摄影测量与三维重建方法进行解析，探讨其原理、应用和发展前景。
一、摄影测量的原理与应用摄影测量是一种通过摄影器材记录地面现象，并利用像片的几何信息来测量地物空间位置的方法。
它通过测量影像中的光学量、几何量以及物理量，实现了对地物形状、尺寸、位置等信息的获取。
摄影测量广泛应用于陆地测绘、水文测绘、工程测量等领域。
二、摄影测量的方法与技术1. 相对定向方法相对定向是摄影测量的第一步，其主要目的是确定像片的外方位元素，包括像片的旋转角和平移量。
相对定向方法的主要手段有解析法、解算法和优化法。
这些方法根据测量数据的不同类型，选择不同的数学模型和算法来实现相对定向。
2. 绝对定向方法绝对定向是在相对定向进行了基本定位之后，通过与地面控制点进行对比，确定摄影摄像机坐标系与地面坐标系之间的转换关系。
绝对定向的方法包括空间前方交会法、后方交会法和自标定法等。
这些方法通过光束法平差或非线性优化等手段来实现绝对定向。
三、三维重建的原理与应用三维重建是指将二维影像或点云数据转化为三维模型或场景的过程。
三维重建在地理信息系统、虚拟现实、计算机图形学等领域得到广泛应用。
它可以实现对地物的形态、空间关系等信息进行量化和可视化。
四、三维重建的方法与技术1. 基于影像的三维重建基于影像的三维重建是利用一组或多组影像进行三维建模的方法。
它的主要步骤包括特征提取、匹配、三维坐标计算和模型生成等。
基于影像的三维重建可以通过空间前方交会或立体视觉等方式实现。
2. 基于点云的三维重建基于点云的三维重建是利用激光雷达等测量设备获取点云数据，并对点云数据进行处理和重建的方法。
这种方法可以直接获取地物的三维坐标信息，对于纹理较弱或不可见的地物重建效果更好。
五、摄影测量与三维重建的发展前景随着数字摄影技术和计算机图形学的快速发展，摄影测量与三维重建技术正在呈现出更广阔的应用前景。
如何利用高分辨率遥感影像进行城市建筑物高度估算与三维重建
如何利用高分辨率遥感影像进行城市建筑物高度估算与三维重建高分辨率遥感影像已经成为城市规划和建设中不可或缺的工具。
利用这些影像可以进行城市建筑物高度估算和三维重建，为城市设计、交通规划、环境评估等提供重要参考。
本文将介绍如何利用高分辨率遥感影像进行城市建筑物高度估算与三维重建。
一、城市建筑物高度估算利用高分辨率遥感影像进行城市建筑物高度估算，是通过对影像中的建筑物进行几何解译和空间分析来实现的。
首先，我们需要获取高分辨率的遥感影像数据，这可以通过航空摄影或卫星遥感来实现。
然后，利用计算机视觉和图像处理技术，对影像中的建筑物进行边缘检测、分割和识别，获取建筑物的几何外形信息。
在获取了建筑物的几何外形信息后，我们可以利用建筑物的外形与影像中的空间信息进行关联，从而估算建筑物的高度。
一种常用的方法是利用图像的立体几何关系，通过计算建筑物在影像中的投影面积与实际地面面积之比，来估算建筑物的高度。
这种方法需要考虑影像的纵向扩展和建筑物的倾斜度，以获得更准确的估算结果。
此外，还可以利用建筑物影像中的纹理信息来进行高度估算。
建筑物的纹理信息与建筑物的高度存在一定的关系，通过分析纹理在影像中的空间分布和频率特征，可以对建筑物的高度进行估算。
这种方法主要适用于建筑物表面具有明显纹理的情况，如玻璃幕墙、装饰物等。
二、城市建筑物三维重建利用高分辨率遥感影像进行城市建筑物三维重建，是通过将影像信息转化为三维模型来实现的。
首先，我们需要获取高分辨率的遥感影像数据，包括正射影像和倾斜摄影影像。
正射影像可以提供建筑物的平面信息，倾斜摄影影像可以提供建筑物的高程信息。
在获取了影像数据后，我们可以利用计算机视觉和摄影测量技术，对影像进行几何校正和配准，获取精确的建筑物位置和姿态信息。
然后，利用三维重建算法，将影像信息转化为三维点云或三维模型。
常用的三维重建算法包括立体视觉、结构光扫描和激光扫描等。
三维重建算法主要有基于特征匹配和基于点云配准两种方法。
基于图像的三维重建技术研究
基于图像的三维重建技术研究一、本文概述随着科技的不断进步和计算机视觉领域的快速发展，基于图像的三维重建技术已成为当前研究的热点和前沿。
本文旨在对基于图像的三维重建技术进行深入的研究和分析，探讨其原理、方法、应用以及未来的发展趋势。
本文将介绍三维重建技术的基本概念、发展历程和应用领域，为后续研究提供背景和基础。
重点阐述基于图像的三维重建技术的核心原理和方法，包括图像采集、特征提取、相机标定、三维建模等关键步骤，以及近年来出现的深度学习、神经网络等新技术在三维重建中的应用。
本文还将对基于图像的三维重建技术在不同领域的应用进行详细介绍，如文化遗产保护、城市规划、医疗诊断、机器人导航等，以展示其广泛的应用前景和社会价值。
对基于图像的三维重建技术的发展趋势进行展望，提出未来可能的研究方向和应用领域。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供全面的技术参考和启发，推动基于图像的三维重建技术的进一步发展和应用。
二、基于图像的三维重建技术原理基于图像的三维重建技术主要依赖于计算机视觉和图像处理的相关算法和理论，通过从二维图像中提取深度信息，进而恢复出物体的三维形状和结构。
这一过程涉及多个关键步骤，包括特征提取、相机标定、立体匹配和三维模型构建等。
特征提取是三维重建的基础。
通过算法识别图像中的关键点和特征，如角点、边缘等，这些特征在后续的三维重建过程中起着重要的作用。
这些特征点不仅帮助确定图像间的对应关系，也为相机标定和立体匹配提供了依据。
相机标定是确定相机内外参数的过程，包括相机的内参（如焦距、主点等）和外参（如相机的位置和方向）。
准确的相机标定对于后续的三维重建至关重要，因为它直接影响到三维点的计算精度。
接着，立体匹配是基于两幅或多幅图像，通过寻找相同特征点在不同图像中的对应关系，以获取深度信息的过程。
这一步骤依赖于特征提取的准确性和算法的效率。
立体匹配的结果直接影响到后续三维模型的精度和细节。
根据相机参数和立体匹配的结果，可以通过三角测量等方法计算出物体的三维坐标，从而构建出物体的三维模型。
高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法
高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法一、本文概述随着空间技术和遥感科学的迅猛发展，高分辨率卫星遥感已成为地球观测与资源管理的重要手段。
高分辨率卫星遥感立体影像，以其高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的优势，为地表特征提取、环境监测、城市规划等领域提供了丰富而准确的信息源。
如何高效、精确地处理这些立体影像，以充分发挥其应用潜力，是当前遥感领域面临的重要挑战。
本文旨在探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法。
本文将回顾高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展历程，分析现有技术的优缺点。
接着，本文将重点介绍几种先进的处理模型与算法，包括基于深度学习的立体匹配算法、多源数据融合算法以及变化检测算法等。
这些算法不仅提高了影像处理的精度和效率，还拓宽了高分辨率卫星遥感的应用范围。
本文还将探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理技术在实践中的应用案例，如城市规划、灾害监测、环境评估等，以展示这些技术的实际应用价值和潜力。
本文将对未来高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展趋势进行展望，指出可能的研究方向和挑战，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
本文将对高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法进行全面而深入的探讨，旨在推动遥感科学技术的发展，为地球观测与资源管理提供更有效的技术支持。
二、高分辨率卫星遥感技术概述高分辨率卫星遥感技术是指利用卫星搭载的遥感设备获取地球表面的高清晰度图像和数据的技术。
这种技术在地理信息系统、城市规划、农业监测、环境保护、灾害评估和军事侦察等领域具有广泛的应用。
高分辨率卫星遥感技术的关键在于其搭载的传感器和数据处理算法。
传感器必须具备高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率，以确保获取到的图像清晰、详细。
同时，数据处理算法需要能够从这些高分辨率图像中提取有用的信息，进行分类、识别和分析。
立体影像处理是高分辨率卫星遥感技术中的一个重要方面，它涉及到从不同角度获取的两幅或多幅图像中重建地面的三维模型。
建筑物三维模型重建的方法与实现
在灾害救援、事故现场等领域，快速重建 受影响区域的三维模型，为决策者提供实 时分析和指挥支持。
06 结论与展望
当前研究的局限与不足
01
数据获取
目前建筑物三维模型重建主要依赖于高精度的激光扫描和摄影测量技术，
但这些方法在获取数据时仍存在一定的局限性和挑战，如扫描范围、数
据拼接、遮挡物处理等。
数据覆盖
确保采集的数据覆盖整个 建筑物，不留死角。
数据预处理
数据清洗
去除采集数据中的噪声、 冗余和错误信息。
数据配准
将多源数据进行对齐和拼 接，形成完整的数据集。
数据缩放
将数据统一到同一比例尺 和坐标系下，便于后续处 理。
三维模型重建
几何建模
根据采集的数据构建建筑物的几何形状。
纹理映射
将真实世界的纹理信息映射到三维模型上，增强模型的视觉效果。
定义
点云分割是将建筑物点云数据按 照一定的规则划分为多个独立的 子集，每个子集表示建筑物的一
个部分或一个结构。
方法
基于几何和密度的分割方法、基于 聚类的分割方法、基于图割的分割 方法等。
挑战
分割结果要尽可能准确且连续，同 时要考虑到建筑物结构的复杂性和 多样性。
三维模型重建算法
定义
三维模型重建算法是根据点云数据重建出建筑物 的三维模型的过程。
总结词
利用多源数据融合技术
总结词
保护文化遗产
详细描述
通过多角度拍摄、激光扫描和 历史图纸等数据源，融合生成 高精度三维模型，再现历史建 筑的原貌。
详细描述
为历史建筑提供数字化存档， 为文化传承和保护提供技术支 持，促进历史建筑的可持续利
用。
案例二：现代建筑物的三维重建
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p1 ( X , Y , Z ) a0 a1 X a2Y a3 Z a4 XY a5 XZ a6YZ a7 X 2 a8Y 2 a9 Z 2 a10YXZ a11 X 3 a12 XY 2 a13 XZ 2 a14 X 2Y a15Y 3 a16YZ 2 a17 X 2 Z a18Y 2 Z a19 Z 3 p2 ( X , Y , Z ) b0 b1 X b2Y b3 Z b4 XY b5 XZ b6YZ b7 X 2 b8Y 2 b9 Z 2 b10YXZ b11 X 3 b12 XY 2 b13 XZ 2 b14 X 2Y b15Y 3 b16YZ 2 b17 X 2 Z b18Y 2 Z b19 Z 3 p3 ( X , Y , Z ) c0 c1 X c2Y c3 Z c4 XY c5 XZ c6YZ c7 X 2 c8Y 2 c9 Z 2 c10YXZ c11 X 3 c12 XY 2 c13 XZ 2 c14 X 2Y c15Y 3 c16YZ 2 c17 X 2 Z c18Y 2 Z c19 Z 3 p4 ( X , Y , Z ) d 0 d1 X d 2Y d 3 Z d 4 XY d 5 XZ d 6YZ d 7 X 2 d8Y 2 d 9 Z 2 d10YXZ d11 X 3 d12 XY 2 d13 XZ 2 d14 X 2Y d15Y 3 d16YZ 2 d17 X 2 Z d18Y 2 Z d19 Z 3
本 原 理
rr cr
Y Z
未知量
已知量
二、高分辨率遥感影像三维重建
1、高分辨率卫星简介
IKONOS（4m彩色、1m全色卫星影像
Quickbird（快鸟、0.6m）卫星影像
2、高分率遥感影像成像模型
传感器成像模型的建立是进行摄影测量立体定位处理 的基础，一般分为物理和通用传感器模型。
在传统的摄影测量领域，使用较多的是物理传感器模 型，而且使用画幅式相机，这样基于共线方程的立体像对 纠可以实现三维重建。 随着遥感技术和航天技术的发展，在摄影测量领域画 幅式相机逐渐被CCD传感器所取代，如果采用基于共线方 程传感器模型描述，将导致定向参数之间的强相关性，影 响定向的精度和稳定性。同时通用传感器模型与具体的传 感器无关，因而更能适应传感器成像方式多样化的发展要 求，所以通用传感器模型的研究成为当前摄影测量与遥感 领域的一个重要研究方向。
3.常用影像定位方法
间接优化法
利用新增GCPs计算仿射变换系数， 改变像方空间坐标值
新增GCPs用于像 方仿射变换系数 的计算
原始RPC系数
原始像素坐标 新像素坐标
新增GCPs
像方仿射变换系数
3.常用影像定位方法
不同空间坐标系之间的坐标转换
高斯正反算 广义大地坐标微分公式
3.常用影像定位方法
1、单张遥感影像三维重建
原理：RFM
（1）角点量测法
（2）阴影量测法
2、单张近景影像三维重建
原理：灭点理论
1、单张影像基于RFM三维重建
RFM
P ( X ,Y , H ) 1 r P ( X ,Y , H ) 2 P ( X ,Y , H ) 3 c P ( X ,Y , H ) 4
3.常用影像定位方法
有理函数模型 (RFM)
P ( X ,Y , H ) 1 rl P ( X ,Y , H ) 2 P ( X ,Y , H ) 3 cl P ( X ,Y , H ) 4
P ( X ,Y , H ) 1 rr P ( X ,Y , H ) 2 P ( X ,Y , H ) 3 cr P ( X ,Y , H ) 4
三维坐标的解算，如图所示。
a1 ( X X s ) b1 (Y Ys ) c1 ( Z Z s ) rl x0 f a3 ( X X s ) b3 (Y Ys ) c3 ( Z Z S )
a2 ( X X s ) b2 (Y Ys ) c2 (Z Z s ) cl y0 f a3 ( X X s ) b3 (Y Ys ) c3 ( Z Z S )
2、直接线性变换解算
直接线性变换解法的具体解算过程，包括系数L的解 算以及空间坐标（X、Y、Z）的解算共两个步骤： 步骤一：系数L和物方空间坐标（X,Y,Z）近似值的解 算； 步骤二：系数L和物方空间坐标（X,Y,Z）精确解算。
四、单张遥感影像三维重建
（1）、传统的航空影像及近景影像通常作为建筑物 三维重建的重要信息源。但是，航空影像由于其高空成 像造成侧面纹理匮乏，且航空、近景影像均需要昂贵的 仪器、设备。 （2）、对于从立体遥感影像上自动、半自动地进行 建筑物的提取和重建的方法,已经有了大量的研究,在技 术思路上也已经比较成熟,而且获得的建筑物几何模型 精度也较高。在有些特定情况下,特别是在工程摄影测 量、非正规航空摄影的条件下,不能获取具有规定重叠 度的立体像对,因此利用单影像进行三维建模也是一个 重要的途径。
tgB sin L cos L Ne sin B cos B cos L
2
"
0 N e 2 sin B cos B " ( M H )a N (1 e 2 sin 2 B ) a
0 da M (2 e 2 sin 2 B ) sin B cos B " ( M H )(1 a ) d M 2 2 2 (1 e sin B ) sin B 1 a
一、摄影测量基本原理 z
1、共线方程
Z y S(Xs, Ys, Zs) a (x,y) x
Y
A(X,Y,Z)
X
a1 ( X X s ) b1 (Y Ys ) c1 ( Z Z s ) x x0 f a3 ( X X s ) b3 (Y Ys ) c3 ( Z Z S )
a1 ( X X s ) b1 (Y Ys ) c1 ( Z Z s ) rr x0 f a3 ( X X s ) b3 (Y Ys ) c3 (Z Z S )
a2 ( X X s ) b2 (Y Ys ) c2 ( Z Z s ) cr y0 f a3 ( X X s ) b3 (Y Ys ) c3 ( Z Z S ) rl X 基 cl
1、直接线性变换
概念:
直接线性变换（Direct Linear Transformation） 解法是建立像点坐标仪坐标和相应物点物方空间坐标 之间直接的线性关系的算法。
原理：
直接线性变换解法,原则上也是从共线条件方程演绎 而来的。按共线条件方程得出直接线性变换的基本关 系式:
l1 X l2 y l3 Z l4 x 0 l9 X l10Y l11Z 1 l5 X l6 y l7 Z l8 y 0 l9 X l10Y l11Z 1
Байду номын сангаас
共线方程式法
x f y f a11 ( Xp Xs) a 21 (Yp Ys) a31 ( Zp Zs) a13 ( Xp Xs) a 23 (Yp Ys) a33 ( Zp Zs) a12 ( Xp Xs) a 22 (Yp Ys) a32 ( Zp Zs) a13 ( Xp Xs) a 23 (Yp Ys) a33 ( Zp Zs)
a2 ( X X s ) b2 (Y Ys ) c2 (Z Z s ) y y0 f a3 ( X X s ) b3 (Y Ys ) c3 (Z Z S )
2、解算地面点的三维坐标
由共线方程可知，单张像片只能列出两个方程，无法求 解三个未知数（X,Y,Z），所以利用立体像对进行地面点
sin L " dL ( N H ) cos B dB sin B cos L " M H dH cos B cos L tgB cos L sin L 2 Ne sin B cos B sin L " cos L " ( N H ) cos B sin B sin L " M H cos B sin L X 0 cos B " Y0 M H sin B Z 0 0 0 1 X N 2 0 Y e sin B cos B " m M Z N (1 e 2 sin 2 B ) 0
三、近景影像三维重建
近景摄影测量是摄影测量与遥感学科的一个 重要分支，其目的是通过摄影测量的方法，研 究目标物体的外形、尺寸以及运动状态等。通 过近景摄影测量的方式获取物体真实尺寸从而 建立三维景观，满足了中小型用户的可视化需 求。其中直接线性变化（DLT）在近景摄影测 量中应用比较广泛。 直接线性变化解法，因无需内方位元素值和 外方位元素的初始近似值，特别适用于非量测 相机所摄影像的摄影测量处理，故本算法成为 近景摄影量测的重要组成部分。
基于RFM的通用传感器模型
RFM定义：
RFM是将像点坐标（r , c）表示为以相应地面点空间坐标 （X,Y,Z）为自变量的多项式的比值，公式如下：
P ( X ,Y , H ) 1 r P ( X ,Y , H ) 2 P ( X ,Y , H ) 3 c P ( X ,Y , H ) 4
3.常用影像定位方法
多项式法 共线方程式法 直接线性变换法 仿射变换法 有理函数模型法