摄影测量学空间后方交会实验报告13页
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【最新整理,下载后即可编辑】摄影测量学单像空间后方交会编程实习报告班级:130x姓名:xx学号:2013302590xxx指导老师:李欣一、实习目的通过对提供的数据进行计算,输出像片的外方位元素并评定精度。
深入理解单像空间后方交会的思想,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。
通过尝试编程实现加强编程处理问题的能力和对实习内容的理解,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。
了解摄影测量平差的基本过程,掌握空间后方交会的定义和实现算法。
二、实习内容根据学习的单像空间后方交会的知识,用程序设计语言(C++或C语言)编写一个完整的单像空间后方交会程序,通过对提供的数据进行计算,输出像片的外方位元素并评定精度。
三、实习数据已知航摄仪的内方位元素:fk =153.24mm,x=y=0,摄影比例尺为1:15000;4个地面控制点的地面坐标及其对应像点的像片坐标:四、实习原理如果我们知道每幅影像的6个外方位元素,就能确定被摄物体与航摄影像的关系。
因此,如何获取影像的外方位元素,一直是摄影测量工作者所探讨的问题。
可采取的方法有:利用雷达、全球定位系统(GPS)、惯性导航系统(INS)以及星相摄影机来获取影像的外方位元素;也可以利用影像覆盖范围内一定数量的控制点的空间坐标与摄影坐标,根据共线条件方程,反求该影像的外方位元素,这种方法称为单幅影像的空间后方交会。
单像空间后方交会的基本思想是: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。
五、 实习流程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x 0,y 0,f ;获取控制点的空间坐标X t ,Y t ,Z t 。
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。
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。
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。
摄影测量学单像空间后方交会编程实习报告实习背景在本次实习中,我们学习了摄影测量学单像空间后方交会的编程实现。
这是一种通过计算影像中各点的坐标来确定被摄物的三维坐标的方法,应用广泛于测绘、地理信息、建筑等领域。
本次实习采用 MATLAB 软件进行编程,目的是将理论知识应用到实际操作中,让我们更深入理解摄影测量学单像空间后方交会的原理和应用。
实习内容理论部分首先,我们在工作室进行了理论部分的学习。
老师讲解了单像空间后方交会的原理,以及如何通过影像坐标、相机外方位元素、像点坐标和像平面坐标等参数来计算被摄物的三维坐标。
在理论部分的学习过程中,我们通过公式的推导和实例分析,更加深入地理解了单像空间后方交会的原理。
实践部分实践部分是本次实习的重头戏。
我们利用 MATLAB 软件进行了单像空间后方交会的编程实现,具体步骤如下:1.输入相机外方位元素通过读取文本文件,将相机外方位元素(相机在拍摄时的姿态、位置等参数)输入到 MATLAB 中。
2.输入影像坐标通过读取文本文件,将影像中的像点坐标输入到 MATLAB 中。
3.计算像平面坐标利用相机内定标参数,将像点坐标转化为像平面坐标。
4.计算被摄物三维坐标根据单像空间后方交会的原理,利用相机外方位元素、像平面坐标和像点坐标等参数,计算被摄物的三维坐标。
5.输出结果将计算结果输出到文本文件中,以便后续的数据处理和分析。
在实际操作中,我们首先编写了 MATLAB 脚本文件,根据上述步骤逐步实现了单像空间后方交会的计算过程。
然后,我们利用自己拍摄的实际照片进行实验,将相机外方位元素和像点坐标输入到程序中,最终得到了被摄物的三维坐标结果。
实习收获通过本次实习,我从理论到实践,更深入地理解了摄影测量学单像空间后方交会的原理和应用,同时也掌握了 MATLAB 的编程技能。
在实践中,我遇到了许多问题,包括数据的输入输出、代码的调试和结果的分析等等。
通过和同学的讨论和老师的指导,我不仅解决了这些问题,还对摄影测量学的应用有了更深入的认识。
空间后方交会—空间前方交会程序编程实验一.实验目的要求掌握运用空间后方交会-空间前方交会求解地面点的空间位置.学会运用空间后方交会的原理,根据所给控制点的地面摄影测量坐标系坐标以及相应的像平面坐标系中的坐标,利用计算机编程语言实现空间后方交会的过程,完成所给像对中两张像片各自的外方位元素的求解。
然后根据空间后方交会所得的两张像片的内外方位元素,利用同名像点在左右像片上的坐标,求解其对应的地面点在摄影测量坐标系中的坐标,并完成精度评定过程,利用计算机编程语言实现此过程.二.仪器用具计算机、编程软件(MATLAB)三.实验数据实验数据包含四个地面控制点(GCP)的地面摄影测量坐标及在左右像片中的像平面坐标。
此四对坐标运用最小二乘法求解左右像片的外方位元素,即完成了空间后方的过程.另外还给出了5对地面点在左右像片中的像平面坐标和左右像片的内方位元素。
实验数据如下:内方位元素:f=152。
000mm,x0=0,y0=0 四.实验框图此过程完成空间后方交会求解像片的外方位元素,其中改正数小于限差(0。
00003,相当于0。
1'的角度值)为止。
在这个过程中采用迭代的方法,是外方位元素逐渐收敛于理论值,每次迭代所得的改正数都应加到上一次的初始值之中。
在空间后方交会中运用的数学模型为共线方程确定Xs,Ys,Zs的初始值时,对于左片可取地面左边两个GCP的坐标的平均值作为左片Xs 和Ys的初始值,取右边两个GCP的坐标平均值作为右片Xs 和Ys的初始值。
Zs可取地面所有GCP的Z坐标的平均值再加上航高.空间前方交会的数学模型为:五.实验源代码function Main_KJQHFJH()global R g1 g2 m G a c b1 b2;m=10000;a=5;c=4;feval(@shuru);%调用shuru()shurujcp()函数完成像点及feval(@shurujcp);%CCP有关数据的输入XYZ=feval(@MQZqianfangjh); %调用MQZqianfangjh()函数完成空间前方、%%%%%% 单位权中误差%%%%%后方交会计算解得外方位元素global V1 V2;%由于以上三个函数定义在外部文件中故需VV=[]; %用feval()完成调用过程for i=1:2*cVV(i)=V1(i);VV(2*i+1)=V2(i);endm0=sqrt(VV*(VV’)/(2*c-6));disp('单位权中误差m0为正负:’);disp(m0); %计算单位权中误差并将其输出显示输入GCP像点坐标及地面摄影测量坐标系坐标的函数和输入所求点像点坐标函数:function shurujcp()global c m;m=input(’摄影比例尺:');%输入GCP像点坐标数据函数并分别将其c=input('GCP的总数=');%存入到不同的矩阵之中disp('GCP左片像框标坐标:');global g1;g1=zeros(c,2);i=1;while i<=cm=input('x=');n=input('y=');g1(i,1)=m;g1(i,2)=n;i=i+1;enddisp('GCP右片像框标坐标:’);global g2;g2=zeros(c,2);i=1;while i〈=cm=input('x=’);n=input('y=’);g2(i,1)=m;g2(i,2)=n;i=i+1;end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function shuru()global a;a=input('计算总像对点数='); %完成想计算所需的像平面坐标global b1;%坐标输入,存入不同的矩阵中b1=zeros(a,2);disp('左片像点坐标:')i=1;while i〈=am=input('x=’);n=input(’y=’);b1(i,1)=m;b1(i,2)=n;i=i+1;end%%global b2;b2=zeros(a,2);disp(’右片像点坐标:')i=1;while i〈=am=input('x=’);n=input('y=’);b2(i,1)=m;b2(i,2)=n;i=i+1;end%%global c;c=input(’GCP的总数=');disp('GCP摄影测量系坐标:’)global G;G=zeros(3,c);i=1;while i〈=cm=input(’X=');n=input(’Y=');v=input(’Z=');G(i,1)=m;G(i,2)=n;G(i,3)=v;i=i+1;end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%空间前方交会和后方交会函数:function XYZ=MQZqianfangjh()global R1 R2 a f b1 b2 Ra Rb;global X1 X2;R1=Ra;R2=Rb;R1=zeros(3,3);R2=zeros(3,3);global g1 g2 G V1 V2 V WF c QXX QXX1 QXX2;xs0=(G(1,1)+G(3,1))/2;ys0=(G(1,2)+G(3,2))/2;[Xs1,Ys1,Zs1,q1,w1,k1 R]=houfangjh(g1,xs0,ys0);%对左片调用后方交会函数R1=R;V1=V;WF1=WF;QXX1=QXX;save '左片外方位元素为。
摄影测量学单像空间后方交会编程实习报告本次实习中,我使用编程语言进行了单像空间后方交会的实现,并取得了一定的成果。
首先,我了解了单像空间后方交会的基本原理。
根据光线在透镜上的成像规律,可以推导出物体点在像平面上的坐标与图像点在像平面上的坐标之间的关系式。
通过已知的摄像机内外方位元素和图像点坐标,可以反求得物体点的坐标。
在程序编写过程中,我采用了Python编程语言。
首先,我定义了一个类,用于存储摄像机的内外方位元素和图像点坐标。
然后,我编写了一个函数,用于计算物体点的坐标。
该函数根据已知的内外方位元素和图像点坐标,使用逆向投影的方式反求物体点的坐标。
最后,我编写了一个主函数,通过读取输入文件中的数据,调用计算函数,并将结果保存到输出文件中。
在实现的过程中,我遇到了一些问题。
首先,由于摄像机的内外方位元素需要提前获取,因此我通过测量方法获得了实际的内外方位元素。
然而,测量的过程中存在一定的误差,因此在计算物体点坐标时可能存在一定的误差。
其次,图像坐标与物体点坐标之间的关系式中存在一些参数,如焦距、主点坐标等,这些参数也需要提前获取。
在程序中,我将这些参数作为输入参数,通过外部文件进行输入。
在实习的过程中,我充分运用了自己所学的摄影测量学知识,并将其与编程技能相结合。
在实现过程中,我遇到了一些难题,但通过查阅资料和与老师的讨论,最终得以解决。
通过编程实习,我深入理解了单像空间后方交会的原理,并通过实际操作提高了自己的计算能力。
总的来说,本次实习使我对摄影测量学有了更深入的认识,也提升了我的计算和编程能力。
通过此次实习,我对摄影测量学的兴趣更加浓厚,也更加期待在今后的学习和研究中能够进一步深入探索。
摄影测量实习报告实习内容:单片空间后方交会编程实习者:李友兵学号:0810050121指导老师:张金平老师实习时间:2011.05.30——2011.06.03一、实习目的与任务此次摄影测量实习主要是要自主编程实现单像空间后方交会,通过已知的内方位元素和控制点像点坐标和地面坐标求解六个外方位元素,在此过程中深入理解单像空间后方交会的原理和对编程的熟悉和理解(我用的是C语言编程),和对时间的合理运用,对知识的综合运用,培养理论的实际运用能力,任务是在一个星期内自主完成。
二、单片空间后方交会理论基础单像空间后方交会:是通过以像点平面坐标为观测值,以控制点坐标为已知值,利用共线条件方程和最小二乘原理,运用间接平差方法,通过迭代求解6个外方位元素。
程序设计的思路与流程三、程序设计的思路与流程(编程框架和步骤)1、根据内方位元素和已知的数据将控制点的框标坐标转换为像平面坐标系坐标:x=x′-x0,y=y′-y02、确定未知数的初始值:角元素初始值κ0=ω0=Φ0=0;线元素初始值Zs0=H=mf,Xs0=(X1+X2+X3+X4)/4,Ys0=(Y1+Y2+Y3+Y4)/43、利用角元素初始值计算方向余弦值组成旋转矩阵Ra1=cosΦ*cosκ-sinΦ*sinω*sinκ,a2=-cosΦ*sinκ-sinΦ*sin ω*cosκ,a3=-sinΦ*cosωb1=cosω*sinκ,b2=cosω*cosκ,b3=-sinωc1=sinΦ*cosκ+cosΦ*sinω*sinκ,c2=-sinΦ*sinκ+cosΦ*sin ω*cosκ,c3=cosΦ*cosω4、逐点计算控制点的像点坐标的近似值,共线方程为:x=(-f*(a1*(X-Xs)+b1*(Y-Ys)+c1*(Z-Zs)))/(a3*(X-Xs)+b3*(Y-Ys) +c3*(Z-Zs))y=(-f*(a2*(X-Xs)+b2*(Y-Ys)+c2*(Z-Zs)))/(a3*(X-Xs)+b3*(Y-Ys)+c3*(Z-Zs))(x)=(-f*(a1*(X-Xs)+b1*(Y-Ys)+c1*(Z-Zs)))/(a3*(X-Xs)+b3*(Y-Y s)+c3*(Z-Zs))(y)=(-f*(a2*(X-Xs)+b2*(Y-Ys)+c2*(Z-Zs)))/(a3*(X-Xs)+b3*(Y-Y s)+c3*(Z-Zs))5、组成误差方程:Vx=a11*dXs+a12*dYs+a13*dZs+a14*dΦ+a15*dω+a16*dκ+(x)-xVy=a21*dXs+a22*dYs+a23*dZs+a24*dΦ+a25*dω+a26*dκ+(y)-y系数求解(是共线方程分别外方位元素求导,是共线方程线性化的系数):变量代换A= a1*(X-Xs)+b1*(Y-Ys)+c1*(Z-Zs)B= a2*(X-Xs)+b2*(Y-Ys)+c2*(Z-Zs)C= a3*(X-Xs)+b3*(Y-Ys)+c3*(Z-Zs)a11=(a1*f+a3*x)/C,a12=(b1*f+b3*x)/C,a13=(c1*f+c3*f)/C,a14=y *sinω-((x*(x*cosκ-y*sinκ))/f+f*cosκ)cosω,a15=-f*sin κ-(x*(x*sinκ+y*cosκ)/f),a16=ya21=(a2*f+a3*x)/C,a22=(b2*f+b3*x)/C,a23=(c2*f+c3*x)/C,a24=-xsinω-((x*(x*cosκ-y*sinκ))/f-f*sinκ)cos ω,a25=-f*cosκ-(y*(x*sinκ+y*cosκ)/f),a26 =-x 误差方程的常系数(是像点坐标观测值与计算的近似值的差值):lx=x-(x) ,ly=y-(y)6、组成法方程,解求外方位元素改正数X=(A T A)-1A T L(A为误差方程的系数矩阵,L为误差方程的常系数矩阵,通过步骤5求得,此处先求A T A再求矩阵的逆矩阵,解得的改正数加上相应的近似值得到外方位元素新的近似值)7、检查计算是否收敛:将求得的外方位元素改正数与规定的限差比较,大于限差继续迭代,小于限差则终止。
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、引言空间后方交会是摄影测量学中的一项重要内容,它能通过对已知控制点的旁边影像进行分析和计算,确定未知控制点的空间坐标,这在地图制作、城市规划、工程测量等领域有着广泛的应用。
本次实习旨在通过实际操作掌握空间后方交会的方法和技巧,进一步加深对摄影测量学的理解,并提升实际操作能力。
二、实习目的1. 学习空间后方交会的理论知识,了解其基本原理和计算方法。
2. 掌握使用数字相机采集控制点及待测控制点影像的技巧。
3. 熟练使用后方交会软件进行影像的处理和计算,得到待测控制点的空间坐标。
4. 分析实际数据的精度和误差,评估后方交会结果的可靠性。
三、实习过程1. 准备工作在实习开始前,我们需要准备好数字相机、相机标定板以及控制点和待测控制点的影像。
同时还需要安装并熟悉后方交会软件,以便后续处理和计算。
2. 影像采集首先,在实地选取控制点和待测控制点,并采用全站仪等测量仪器获取其地面坐标。
接着,通过相机标定板进行相机标定,获取相机内外参数。
然后,使用数字相机对控制点和待测控制点进行影像采集。
为了减小误差,我们要保证相机的光心与全站仪的标尺中心对准,并使用三脚架固定相机。
3. 影像的处理和计算将采集到的影像导入到后方交会软件中,根据相机内外参数和控制点的地面坐标,进行畸变校正和像点坐标的提取。
接下来,通过自动或手动方法选取控制点和待测控制点进行像点匹配。
通过匹配的像点坐标和已知控制点的地面坐标,利用后方交会公式进行计算,得到待测控制点的空间坐标。
4. 结果分析和评估对得到的结果进行精度分析,并评估其可靠性。
通过对比实测控制点的地面坐标与计算得到的空间坐标,计算精度检查,进一步评估后方交会结果的准确性。
同时,还要检查影像的质量和匹配的像点之间的差异,排除控制点标定、像点提取或匹配过程中出现的问题。
四、实习总结通过这次实习,我对空间后方交会的理论知识和实际操作有了更深入的了解。
一、实习目的本次实习的主要目的是通过单张影像的空间后方交会算法,掌握摄影测量学中的基本原理和方法,培养实际操作能力和理论联系实际的能力。
通过实习,要求学生了解空间后方交会的概念、原理和计算方法,熟练运用相关软件进行空间后方交会的实际操作,并对结果进行分析和评定。
二、实习内容1. 了解空间后方交会的基本概念:空间后方交会是一种摄影测量方法,通过分析单张影像上若干个控制点的地面坐标和像坐标,利用共线条件方程,求解影像的外方位元素。
2. 学习空间后方交会的原理:影像上的控制点与相机镜头中心形成共线方程,通过最小二乘法求解影像的外方位元素。
外方位元素包括六个参数:三个表示相机在三维空间中的位置,三个表示相机在三维空间中的姿态。
3. 掌握空间后方交会的计算方法:利用共线条件方程,通过最小二乘法求解外方位元素。
计算过程中需要注意控制点的选择、权重的分配和迭代求解的精度。
4. 熟悉空间后方交会的实际操作:使用相关软件(如MATLAB、ERDAS IMAGINE等)进行空间后方交会的实际操作,包括数据的输入、参数的设置和结果的输出。
5. 结果分析和评定:对空间后方交会的结果进行分析和评定,包括计算精度、误差分析和结果的可信度。
三、实习过程1. 理论学习和讨论:在学习空间后方交会的基本概念和原理的基础上,进行小组讨论,理解并掌握空间后方交会的计算方法。
2. 软件操作练习:在老师的指导下,使用相关软件进行空间后方交会的实际操作,熟悉软件的操作界面和功能。
3. 数据处理和计算:根据实习提供的数据,进行空间后方交会的计算,包括控制点的选择、权重的分配和迭代求解的过程。
4. 结果分析和评定:对空间后方交会的结果进行分析和评定,计算精度、误差分析和结果的可信度。
四、实习总结通过本次实习,我对空间后方交会的基本概念、原理和计算方法有了更深入的了解,掌握了相关软件的操作方法,并能够进行空间后方交会的实际操作。
在实习过程中,我学会了如何选择控制点、分配权重和判断迭代求解的精度。
空间后方交会实习报告一、实习目的与任务本次实习的主要目的是让我们了解并掌握空间后方交会的基本原理和方法,通过实际操作,提高我们处理空间数据的能力。
实习任务是在给定的控制点坐标和观测数据的基础上,利用空间后方交会原理,求解待求点的位置坐标。
二、实习内容与过程1. 实习准备:首先,我们学习了空间后方交会的基本原理,了解了其数学模型和计算方法。
然后,我们了解了实习所使用的软件工具,并掌握了基本操作方法。
2. 数据处理:我们根据给定的控制点坐标和观测数据,利用软件进行数据输入和处理。
在这个过程中,我们学会了如何处理观测数据,如何检查数据质量,以及如何进行数据平差。
3. 成果分析:通过空间后方交会计算,我们得到了待求点的位置坐标。
我们对比了不同参数设置下的计算结果,分析了参数设置对计算结果的影响。
同时,我们还进行了精度分析,评估了计算结果的精度。
三、实习心得与体会1. 通过本次实习,我们深入理解了空间后方交会的基本原理和计算方法,掌握了数据处理的基本技能。
2. 我们学会了如何利用软件工具进行空间数据处理,提高了我们的实际操作能力。
3. 通过成果分析和精度分析,我们了解了参数设置对计算结果的影响,提高了我们的数据分析能力。
4. 本次实习让我们认识到,空间数据处理是一个复杂的过程,需要仔细的分析和处理。
我们学会了如何检查数据质量,如何处理数据异常,以及如何评估计算结果的精度。
四、实习总结通过本次实习,我们对空间后方交会有了更深入的了解,提高了我们的空间数据处理能力。
同时,我们也认识到,空间数据处理是一个需要细致入微的工作,需要我们不断提高自己的专业素养和实际操作能力。
在今后的学习和工作中,我们将不断努力,提高自己的专业水平,为我国的空间数据处理事业做出贡献。
摄影测量学实验报告实验名称:空间后方交会班级:测绘工程12-1一.实验目的掌握运用空间后方交会求解外方元素的过程。
学会运用空间后方交会的原理,根据所给控制点的地面摄影测量坐标系坐标以及相应的像平面坐标系中的坐标,利用已知公式和计算机编程语言实现空间后方交会的过程,完成外方位元素的求解。
二.实验工具个人电脑,visual basic 6.0三.实验源代码Private Sub Command1_Click()Dim c(), kx(), ky(), l(), aa(), a11(), a12(), a13(), a14(), a15(), a16(), a21(), a22(), a23(), a24(), a25()Dim a26(), v(), mm(5)nn = Val(Text2.Text)nnt = nn - 1ReDim c(nnt, 5), kx(nnt), ky(nnt), l(2 * nnt + 1, 0), aa(2 * nnt + 1, 5), a11(nnt), a12(nnt), a13(nnt), a14(nnt), a15(nnt), a16(nnt), a21(nnt), a22(nnt), a23(nnt), a24(nnt), a25(nnt)ReDim a26(nnt)f = Val(Text1.Text)fei = 0#w = 0#k = 0#If Label2.Caption = "" ThenMsgBox "尚未读取文本", , "提示信息"Elsea = Split(Label2.Caption, vbCrLf)For i = 0 To nnthh = Split(a(i), " ")For j = 0 To 5c(i, j) = Val(hh(j))Next jNext im1 = (c(0, 1) - c(1, 1)) ^ 2 + (c(0, 2) - c(1, 2)) ^ 2 m2 = (c(0, 3) - c(1, 3)) ^ 2 + (c(0, 4) - c(1, 4)) ^ 2 m = Sqr(m2 / m1)zs = m * fxs = 0ys = 0For i = 0 To nntxs = xs + c(i, 3)ys = xs + c(i, 4)Next ixs = xs / nnys = ys / nnDoa1 = Cos(fei) * Cos(k) - Sin(fei) * Sin(w) * Sin(k)a2 = -Cos(fei) * Sin(k) - Sin(fei) * Sin(w) * Cos(k)a3 = -Sin(fei) * Cos(w)b1 = Cos(w) * Sin(k)b2 = Cos(w) * Cos(k)b3 = -Sin(w)c1 = Sin(fei) * Cos(k) + Cos(fei) * Sin(w) * Sin(k)c2 = -Sin(fei) * Sin(k) + Cos(fei) * Sin(w) * Cos(k)c3 = Cos(fei) * Cos(w)For i = 0 To nntkx(i) = -f * (a1 * (c(i, 3) - xs) + b1 * (c(i, 4) - ys) + c1 * (c(i, 5) - zs)) / (a3 * (c(i, 3) - xs) + b3 * (c(i, 4) - ys) + c3 * (c(i, 5) - zs))ky(i) = -f * (a2 * (c(i, 3) - xs) + b2 * (c(i, 4) - ys) + c2 * (c(i, 5) - zs)) / (a3 * (c(i, 3) - xs) + b3 * (c(i, 4) - ys) + c3 * (c(i, 5) - zs))Next iFor i = 0 To nntl(i * 2, 0) = c(i, 1) - kx(i)l(i * 2 + 1, 0) = c(i, 2) - ky(i)Next iFor i = 0 To nntzb = (a3 * (c(i, 3) - xs) + b3 * (c(i, 4) - ys) + c3 * (c(i, 5) - zs))a11(i) = (a1 * f + a3 * c(i, 1)) / zba12(i) = (b1 * f + b3 * c(i, 1)) / zba13(i) = (c1 * f + c3 * c(i, 1)) / zba21(i) = (a2 * f + a3 * c(i, 2)) / zba22(i) = (b2 * f + b3 * c(i, 2)) / zba23(i) = (c2 * f + c3 * c(i, 2)) / zba14(i) = c(i, 2) * Sin(w) - (c(i, 1) * (c(i, 1) * Cos(k) - c(i, 2) * Sin(k)) / f + f * Cos(k)) * Cos(w)a15(i) = -f * Sin(k) - c(i, 1) / f * (c(i, 1) * Sin(k) + c(i, 2) * Cos(k))a16(i) = c(i, 2)a24(i) = -c(i, 1) * Sin(w) - (c(i, 2) * (c(i, 1) * Cos(k) - c(i, 2) * Sin(k)) / f - f * Sin(k)) * Cos(w)a25(i) = -f * Cos(k) - c(i, 2) / f * (c(i, 1) * Sin(k) + c(i, 2) * Cos(k))a26(i) = -c(i, 1)Next iFor i = 0 To nntaa(2 * i, 0) = a11(i)aa(2 * i, 1) = a12(i)aa(2 * i, 2) = a13(i)aa(2 * i, 3) = a14(i)aa(2 * i, 4) = a15(i)aa(2 * i, 5) = a16(i)aa(2 * i + 1, 0) = a21(i)aa(2 * i + 1, 1) = a22(i)aa(2 * i + 1, 2) = a23(i)aa(2 * i + 1, 3) = a24(i)aa(2 * i + 1, 4) = a25(i)aa(2 * i + 1, 5) = a26(i)Next iReDim at(5, 2 * nnt + 1), ata(5, 5), nata(5, 5), nataat(5, 2 * nnt + 1), detx(5, 0)at = zhuanzhi(aa)ata = cheng(at, aa)nata = qiuni(ata)nataat = cheng(nata, at)detx = cheng(nataat, l)xs = xs + detx(0, 0)ys = ys + detx(1, 0)zs = zs + detx(2, 0)fei = fei + detx(3, 0)w = w + detx(4, 0)k = k + detx(5, 0)Loop Until Abs(detx(0, 0)) < 0.000001 And Abs(detx(1, 0)) < 0.000001 And Abs(detx(2, 0)) < 0.000001 And Abs(detx(3, 0)) <0.000001 And Abs(detx(4, 0)) < 0.000001 And Abs(detx(5, 0)) < 0.000001ReDim v(2 * nnt + 1, 0), ax(2 * nnt + 1, 0)ax = cheng(aa, detx)v = jian(ax, l)vv = 0For i = 0 To 2 * nnt + 1vv = v(i, 0) ^ 2 + vvNext imo = Sqr(vv / (2 * nn - 6))For i = 0 To 5mm(i) = mo * Sqr(nata(i, i))Next itxtshow.Text = txtshow.Text & "外方元素为中误差为" & vbCrLf & "Xs " & xs & " " & mm(0) & vbCrLf & "Ys " & ys & " " & mm(1) & vbCrLf & "Zs " & zs & " " & mm(2) & vbCrLf & "Φ" & fei & " " & mm(3) & vbCrLf & "W " & w & " " & mm(4) & vbCrLf & "K " & k & " " & mm(5) & vbCrLf & vbCrLftxtshow.Text = txtshow.Text & " 报告时间:" & Year(Date) & Format(Month(Date), "00") & Format(Day(Date), "00") & vbCrLftxtshow.Text = txtshow.Text & " 审批人签字:"End IfEnd SubPrivate Sub Command2_Click()CommonDialog1.Filter = "文档|*.txt"CommonDialog1.ShowOpenLabel1.Caption = CommonDialog1.FileNameEnd SubPrivate Sub Command3_Click()Label2.Caption = ""Dim mylineIf Label1.Caption <> "" ThenOpen Label1.Caption For Input As #1Do While Not EOF(1)Line Input #1, mylineLabel2.Caption = Label2.Caption + myline + vbCrLfLoopClose #1End SubPrivate Sub Command4_Click()CommonDialog1.DialogTitle = "保存文件" CommonDialog1.Filter = "文档|*.doc" CommonDialog1.Action = 2If CommonDialog1.FileName <> "" ThenOpen CommonDialog1.FileName For Output As #1Print #1, txtshow.TextClose #1End IfEnd SubPrivate Sub Command5_Click()txtshow.Text = ""End SubPrivate Sub Command6_Click()If MsgBox("确认退出程序?", 68, "提示信息") = 6 Then EndEnd IfEnd SubPublic Function cheng(a(), b())ReDim s(UBound(a, 1), UBound(b, 2))If UBound(a, 2) <> UBound(b, 1) Then MsgBox "不符合乘法要求"EndElseFor i = 0 To UBound(s, 1)For j = 0 To UBound(s, 2)s(i, j) = 0For Q = 0 To UBound(a, 2)s(i, j) = Val(s(i, j)) + Val(a(i, Q)) * Val(b(Q, j)) Next QNext jNext icheng = sEnd IfEnd FunctionPublic Function zhuanzhi(a())Dim sReDim s(UBound(a, 2), UBound(a, 1))For i = 0 To UBound(a, 1)For j = 0 To UBound(a, 2)s(j, i) = a(i, j)Next jNext izhuanzhi = sEnd FunctionPublic Function qiuni(m())Dim s()If UBound(m, 1) <> UBound(m, 2) Then MsgBox ("求逆错误")EndElsen = UBound(m, 1)Dim e(), m1, m2, m3ReDim e(n, 2 * n + 1)ReDim s(n, 2 * n + 1)For i = 0 To nFor j = 0 To ne(i, j) = m(i, j)Next jNext iFor i = 0 To nFor j = n + 1 To 2 * n + 1e(i, j) = 0Next jNext iFor i = 0 To ne(i, n + i + 1) = 1 Next iFor t = 0 To nIf e(t, t) = 0 ThenFor i = t + 1 To nFor j = 0 To 2 * n + 1 s(i, j) = e(i, j)e(i, j) = e(t, j)e(t, j) = s(t, j)Next jIf e(t, t) <> 0 Then GoTo daima1End IfNext iIf e(t, t) = 0 Then MsgBox ("求逆错误") EndGoTo lastlineEnd Ifdaima1:m1 = e(t, t)For j = 0 To 2 * n + 1e(t, j) = e(t, j) / m1Next jFor i = t + 1 To nm2 = e(i, t)For j = 0 To 2 * n + 1e(i, j) = e(i, j) - m2 * e(t, j) Next jNext iNext tFor t = 0 To n - 1For i = t + 1 To nm3 = e(t, i)For j = 0 To 2 * n + 1e(t, j) = e(t, j) - m3 * e(i, j) Next jNext iNext tReDim c(n, n)For i = 0 To nFor j = 0 To nc(i, j) = Round(e(i, j + n + 1), 2)Next jNext iqiuni = cEnd Iflastline:End FunctionPublic Function jian(a(), b())Dim s, tReDim s(UBound(a, 1), UBound(a, 2))If UBound(a, 1) <> UBound(b, 1) Or UBound(a, 2) <> UBound(b, 2) ThenMsgBox "不符合减法要求"EndElseFor i = 0 To UBound(a, 1)For j = 0 To UBound(a, 2)s(i, j) = Val(a(i, j)) - Val(b(i, j))Next jNext ijian = sEnd IfEnd FunctionPrivate Sub Form_Load()Form1.Image1.Top = 0Form1.Image1.Left = 0Form1.Image1.Width = Form1.Width Form1.Image1.Height = Form1.Height End SubPrivate Sub Form_Resize()Form1.Image1.Top = 0Form1.Image1.Left = 0Form1.Image1.Width = Form1.Width Form1.Image1.Height = Form1.Height End Sub四.实验框图获取已知数据量测控制点的像点坐标确定未知数初始值五.实验数据1 -0.08615 -0.06899 36589.41 25273.32 2195.172 -0.05340 0.08221 37631.08 31324.51 728.693 -0.01478 -0.07663 39100.97 24934.98 2386.54 0.01046 0.06443 40426.54 30319.81 757.31 六.实验截图七.实验心得此次实验让我更加了解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。
摄影测量实习报告实习内容:单片空间后方交会编程实习者:李友兵学号:**********指导老师:张金平老师实习时间:2011.05.30——2011.06.03一、实习目的与任务此次摄影测量实习主要是要自主编程实现单像空间后方交会,通过已知的内方位元素和控制点像点坐标和地面坐标求解六个外方位元素,在此过程中深入理解单像空间后方交会的原理和对编程的熟悉和理解(我用的是C语言编程),和对时间的合理运用,对知识的综合运用,培养理论的实际运用能力,任务是在一个星期内自主完成。
二、单片空间后方交会理论基础单像空间后方交会:是通过以像点平面坐标为观测值,以控制点坐标为已知值,利用共线条件方程和最小二乘原理,运用间接平差方法,通过迭代求解6个外方位元素。
程序设计的思路与流程三、程序设计的思路与流程(编程框架和步骤)1、根据内方位元素和已知的数据将控制点的框标坐标转换为像平面坐标系坐标:x=x′-x0,y=y′-y02、确定未知数的初始值:角元素初始值κ0=ω0=Φ0=0;线元素初始值Zs0=H=mf,Xs0=(X1+X2+X3+X4)/4,Ys0=(Y1+Y2+Y3+Y4)/43、利用角元素初始值计算方向余弦值组成旋转矩阵Ra1=cosΦ*cosκ-sinΦ*sinω*sinκ,a2=-cosΦ*sinκ-sinΦ*sin ω*cosκ,a3=-sinΦ*cosωb1=cosω*sinκ,b2=cosω*cosκ,b3=-sinωc1=sinΦ*cosκ+cosΦ*sinω*sinκ,c2=-sinΦ*sinκ+cosΦ*sin ω*cosκ,c3=cosΦ*cosω4、逐点计算控制点的像点坐标的近似值,共线方程为:x=(-f*(a1*(X-Xs)+b1*(Y-Ys)+c1*(Z-Zs)))/(a3*(X-Xs)+b3*(Y-Ys) +c3*(Z-Zs))y=(-f*(a2*(X-Xs)+b2*(Y-Ys)+c2*(Z-Zs)))/(a3*(X-Xs)+b3*(Y-Ys) +c3*(Z-Zs))(x)=(-f*(a1*(X-Xs)+b1*(Y-Ys)+c1*(Z-Zs)))/(a3*(X-Xs)+b3*(Y-Y s)+c3*(Z-Zs))(y)=(-f*(a2*(X-Xs)+b2*(Y-Ys)+c2*(Z-Zs)))/(a3*(X-Xs)+b3*(Y-Y s)+c3*(Z-Zs))5、组成误差方程:Vx=a11*dXs+a12*dYs+a13*dZs+a14*dΦ+a15*dω+a16*dκ+(x)-xVy=a21*dXs+a22*dYs+a23*dZs+a24*dΦ+a25*dω+a26*dκ+(y)-y系数求解(是共线方程分别外方位元素求导,是共线方程线性化的系数):变量代换A= a1*(X-Xs)+b1*(Y-Ys)+c1*(Z-Zs)B= a2*(X-Xs)+b2*(Y-Ys)+c2*(Z-Zs)C= a3*(X-Xs)+b3*(Y-Ys)+c3*(Z-Zs)a11=(a1*f+a3*x)/C,a12=(b1*f+b3*x)/C,a13=(c1*f+c3*f)/C,a14=y *sinω-((x*(x*cosκ-y*sinκ))/f+f*cosκ)cosω,a15=-f*sin κ-(x*(x*sinκ+y*cosκ)/f),a16=ya21=(a2*f+a3*x)/C,a22=(b2*f+b3*x)/C,a23=(c2*f+c3*x)/C,a24=-xsinω-((x*(x*cosκ-y*sinκ))/f-f*sinκ)cos ω,a25=-f*cosκ-(y*(x*sinκ+y*cosκ)/f),a26 =-x 误差方程的常系数(是像点坐标观测值与计算的近似值的差值):lx=x-(x) ,ly=y-(y)6、组成法方程,解求外方位元素改正数X=(A T A)-1A T L(A为误差方程的系数矩阵,L为误差方程的常系数矩阵,通过步骤5求得,此处先求A T A再求矩阵的逆矩阵,解得的改正数加上相应的近似值得到外方位元素新的近似值)7、检查计算是否收敛:将求得的外方位元素改正数与规定的限差比较,大于限差继续迭代,小于限差则终止。
本文部分内容来自网络整理,本司不为其真实性负责,如有异议或侵权请及时联系,本司将立即删除!== 本文为word格式,下载后可方便编辑和修改! == 摄影测量学单像空间后方交会编程实习报告篇一:摄影测量学单像空间后方交会编程实习报告摄影测量学单像空间后方交会编程实习报告班级:姓名:学号:201X302590xxx指导老师:李欣一、实习目的通过对提供的数据进行计算,输出像片的外方位元素并评定精度。
深入理解单像空间后方交会的思想,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。
通过尝试编程实现加强编程处理问题的能力和对实习内容的理解,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。
了解摄影测量平差的基本过程,掌握空间后方交会的定义和实现算法。
二、实习内容根据学习的单像空间后方交会的知识,用程序设计语言(C++或C语言)编写一个完整的单像空间后方交会程序,通过对提供的数据进行计算,输出像片的外方位元素并评定精度。
三、实习数据已知航摄仪的内方位元素:fk=153.24mm,x0=y0=0,摄影比例尺为1:15000;4个地面控制点的地面坐标及其对应像点的像片坐标:四、实习原理如果我们知道每幅影像的6个外方位元素,就能确定被摄物体与航摄影像的关系。
因此,如何获取影像的外方位元素,一直是摄影测量工作者所探讨的问题。
可采取的方法有:利用雷达、全球定位系统(GPS)、惯性导航系统(INS)以及星相摄影机来获取影像的外方位元素;也可以利用影像覆盖范围内一定数量的控制点的空间坐标与摄影坐标,根据共线条件方程,反求该影像的外方位元素,这种方法称为单幅影像的空间后方交会。
单像空间后方交会的基本思想是: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,?,ω,κ。
五、实习流程1. 获取已知数据。
摘要:本次测量学后方交会实训报告旨在通过对实际测量数据的处理与分析,验证后方交会法在工程测量中的应用效果。
通过实训,加深了对测量学基本原理的理解,提高了实际操作能力,并培养了团队协作精神。
以下是对实训过程、结果及心得体会的详细总结。
一、实训目的1. 理解后方交会法的原理及适用范围;2. 掌握后方交会法的数据处理方法;3. 提高实际操作能力,培养团队协作精神;4. 验证后方交会法在工程测量中的应用效果。
二、实训内容1. 后方交会法原理讲解;2. 实际测量数据的采集;3. 后方交会法数据处理;4. 实际应用案例分析。
三、实训过程1. 后方交会法原理讲解:由指导教师对后方交会法的基本原理、计算公式及适用范围进行讲解,使学员对后方交会法有一个初步的认识。
2. 实际测量数据的采集:在实训场地,学员分组进行实际测量,采集测量数据。
测量内容包括:角度观测、距离测量、高程测量等。
3. 后方交会法数据处理:根据采集到的测量数据,运用后方交会法计算各观测点的坐标和高程。
4. 实际应用案例分析:结合实际工程案例,分析后方交会法在工程测量中的应用效果,探讨其优缺点。
四、实训结果1. 通过实际测量数据的处理,验证了后方交会法在工程测量中的有效性;2. 学员掌握了后方交会法的数据处理方法,提高了实际操作能力;3. 团队协作精神得到提升,学员之间相互学习、共同进步。
五、心得体会1. 后方交会法在实际工程测量中具有重要作用,能够提高测量精度和效率;2. 实训过程中,掌握了后方交会法的数据处理方法,提高了自己的实际操作能力;3. 团队协作精神在实训过程中得到提升,学员之间相互学习、共同进步;4. 通过本次实训,对测量学基本原理有了更深入的理解,为今后的学习和工作打下了坚实基础。
六、总结本次测量学后方交会实训取得了圆满成功。
通过实训,学员们不仅掌握了后方交会法的基本原理和数据处理方法,还提高了实际操作能力和团队协作精神。
在今后的学习和工作中,我们将继续努力,不断提高自己的专业技能,为我国工程建设事业贡献力量。
中南大学本科生课程设计(实践)任务书、设计报告(摄影测量与遥感概论)题目:空间后方交会-前交院系:地球科学与信息物理学院班级:测绘1201班********学号:***********名:***二零一四年十一月一、实验目的通过对数字影像空间后交前交的程序设计实验,要求我们进一步理解和掌握影像外方位元素的有关理论、原理和方法。
利用计算机程序设计语言编写摄影测量空间交会软件进行快速确定影响的外方位元素及其精度,然后通过求得的外方位元素求解位置点的地面摄影测量坐标,达到通过摄影测量量测地面地理坐标的目的。
二、实验要求1.用C、VB、C++或MA TLAB语言编写空间后方交会-空间前方交会程序2.提交实习报告:程序框图、程序源代码、计算结果、体会3.计算结果:像点坐标、地面坐标、单位权中误差、外方位元素及其精度4.完成时间:11月11日前完成三、实验数据四、实验思路➢利用后方交会得出两张相片各自的外方位元素1)获取已知数据影响比例尺m,,内方位元素x0 、y0 、f ,控制点的地面摄影测量坐标Xtp, Ytp, Ztp2)量测控制点左片和右片的像点坐标 x,y3)确定未知数初值 Xs0, Ys0, Zs0, ω,φ,κ(线元素可用控制点均值代替,角元素可用0初始化),即:∑=Xtp X 41s0,∑=Ytp Y 41s0,f Z *m s =ω=0,φ=0,κ=0 4)计算旋转矩阵R5)利用共线方程逐点计算像点坐标的近似值 6)组成误差方程式并法化 7)解求外方位元素改正数8)检查迭代是否收敛(改正值是否小于某一特定常数) ➢ 利用解出的外方位元素进行前方交会1)获取已知数据x0 , y0 , f, XS1, YS1, ZS1,φ1,ω1,κ1 , XS2, YS2, ZS2,φ2,ω2,κ22)量测像点坐标 x1,y1 ,x2,y23)由外方位线元素计算基线分量BX, BY, BZ4)由外方位角元素计算像空间辅助坐标 X1, Y1, Z1 , X2, Y2, Z2 5)计算点投影系数 N1 , N2 6)计算地面坐标 XA, YA, ZA五、实验过程➢ 程序流程图此过程完成空间后方交会求解像片的外方位元素,其中改正数小于限差(0.00003,相当于0.1的角度值)为止。
摄影测量实习报告——单张影像空间后方交会程序设计实习时间 2013.5.20-2013.5.24 学生班级测绘10-2班学生姓名刘航学生学号 1072143212 所在院系矿业工程学院指导教师张会战邵亚琴1.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。
2.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。
3. 利用Visual C++或者Matlab(或其他熟悉的计算机语言)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进行评定精度。
4.通过编写程序实现单张影像空间后方交会计算,掌握非线性方程线性化的过程、相应数据读入与存储的方法以及迭代计算的特点,巩固各类基础课程及计算机课程的学习内容,培养上机调试程序的动手能力,通过对实验结果的分析,增强综合运用所学知识解决专业实际问题的能力。
二、实习环境1.硬件环境:Window操作系统2.软件环境:VC++或Matlab或其他计算机语言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并进行精度评定。
四、实习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,求解该影象在航空摄影时刻的像片外方位元素 Xs,Ys,Zs,ф,ω,κ。
摄影测量学空间后方交会实验报告13页
报告摘要:本实验以三张已知高度物体的相片为样本,运用摄影测量学的空间后方交
会算法,通过MATLAB编程实现对物体三维坐标的计算,并加以检验与探讨,得出结论相对合理。
同时,本实验也通过对MATLAB编程的应用,掌握了空间后方交会算法的理论及实践方法。
1. 实验目的
(1)学习和应用摄影测量学中的空间后方交会算法,掌握其计算方法和程序实现过程。
(2)了解数字像相机的相关特性,并掌握其使用方法。
(3)通过对样本数据的处理,熟悉和掌握MATLAB编程的应用技巧。
2. 实验器材
数字相机一部,尺子一把,样本图像三张,MATLAB软件。
3. 实验原理
在精密测量领域中,采用摄影测量学的空间后方交会算法,可实现三维坐标的测量和
重建。
这种方法是将已知物体的照片,通过对像点的提取及校准,得出像点坐标系下的物
体的三维坐标系下的坐标。
这种算法的基本思路是:利用像点坐标系下的物体三维坐标系
下的坐标关系,构建一个误差最小的方程组,通过矩阵的求解,得到物体三维坐标系下的
坐标。
数字相机是一种基于CCD或CMOS成像器材料的成像设备,根据数字信号的处理能力,合成电子图像。
数字相机的性能主要包括分辨率、感光度、曝光控制、焦距、光圈等参数。
使用数字相机拍摄时,应根据拍摄对象的光线条件、距离、尺寸、景深等因素,进行调
节。
4. 实验过程
(1)利用数字相机拍摄三张已知高度物体的照片,并在样本上面贴标记,用尺子测算实际高度。
(2)利用图像处理软件MATLAB,对照片进行像点识别和校准,得到像点坐标系下的坐标。
(3)根据相片中已知物体的测高值及像点坐标系下的坐标值,通过MATLAB编写空间
后方交会的程序算法,得出物体的三维坐标系下的坐标。
(4)对得出的坐标值进行检验及探讨,分析误差来源及部分工具库的使用方法。
5. 实验结果与分析
本实验所得出的三维坐标值,原本应是在一个确定点之间展开的点集。
知道参数计算
不全或精度不够是常有的事情(尤其在没有精密测量器具的条件下),这种情况我们应该
考虑从给出的角度和图像来看和计算得到位置。
因为不够准确,所以我们得到的结果有一
定的误差,这是在实验过程中难以完全避免的。
此外,计算误差来源主要是图像几何失真、像点标记精度、地面控制点标记等要素。
对于这些误差来源,我们可以通过对特定方面的
精化,在未来的实验中予以改进。
6. 实验总结
(1)本实验依据摄影测量学的空间后方交会算法,利用MATLAB编程实现对三维坐标
的计算,并得到了较为合理的结果。
(3)通过对结果的分析,我们发现误差来源较多且难以避免,我们应通过加强样本图像的准备和测量过程来提高测量精度。
(4)本实验是摄影测量学的初步了解和应用,需在今后的实验中进一步探索和深入实验。