空间后方交会编程c语言,单像空间后方交会(python实现)

本文介绍了空间后方交会的原理,通过C语言和Python实现。利用3个控制点的地面坐标和像坐标,解算影像的外方位元素。通过最小二乘法处理多余观测方程,提高解算精度。文中提供了一个Python代码示例,展示了如何计算外方位元素的过程。

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原理: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。

算法:由于每一对像方和物方对应点可列出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。

在不考虑控制点误差和内方位元素误差、像点观测值视为等权的情况下,视、、、φ,ω,κ为待定参数(未知数),列出线性化误差方程式如下:

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步骤:

1)获取数据。

2)确定Xs、Ys、Zs、φ,ω,κ的初值。

3)计算旋转矩阵R。

4)逐点计算像点坐标的近似值、。

5)逐点计算误差方程式的系数和常数项。

6)计算法方程的系数和常数项。

7)解求未知数Xs、Ys、Zs、φ,ω,κ的改正数。

8)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。否则用近似值加上改正数作为新的近似值,重复3)至7)步的计算。如果迭代次数超过某一规定的次数,则停止迭代,认为不收敛,输出中间结果和出错信息。

9)评定精度,计算单位权中误差,其中v为观测值的残差。

<think>好的,我现在需要回答用户关于空间后方交会程序设计的具体步骤。首先,我得先理解什么是空间后方交会空间后方交会是通过已知的影像坐标和对应的地面控制点坐标,解算影像的外方位元素的过程。向可能指的是幅影像的处理,对吧? 接下来,我需要回忆相关的算法步骤。通常,空间后方交会需要用到共线方程,通过迭代方法解算外方位元素,比如线元素(Xs, Ys, Zs)和角元素(φ, ω, κ)。用户可能希望知道如何将这些数学原理转化为程序设计的步骤。 首先,程序需要输入数据,比如控制点的影像坐标和地面坐标,还有内方位元素如焦距f和像主点坐标(x0, y0)。然后初始化外方位元素,可能需要用近似值开始迭代。之后,构建误差方程,线性化共线方程,形成系数矩阵和常数项矩阵,解算改正数,更新外方位元素,直到满足收敛条件。 在编程实现时,需要注意矩阵运算,比如使用最小二乘法求解线性方程组。可能还需要处理数值计算的稳定性问题,比如矩阵求逆时的奇异情况。此外,迭代终止条件,如改正数的阈值或最大迭代次数,也需要设置。 用户提供的引用中提到了逐步集成和一次集成,这可能与程序设计的模块化有关,但不太确定是否直接相关。引用中的C语言例子可能对编程结构有参考,比如输入输出的处理,但空间后方交会更侧重于算法实现。 需要确保回答的结构清晰,分步骤说明,同时结合数学公式和编程要点。还要生成相关问题,可能涉及算法优化、误差分析或应用场景等。 现在需要组织语言,分步骤详细说明,并正确使用LaTeX格式。同时检查是否有遗漏的步骤,比如是否需要考虑畸变改正,或者是否需要引入权重矩阵。不过根据基础的空间后方交会,可能不需要这些高级内容,但可以简要提及可能的扩展。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步学习,比如关于共线方程的推导、迭代方法的选择、程序调试技巧等。</think>### 空间后方交会程序设计步骤 空间后方交会是通过影像上已知的控制点像方坐标$(x,y)$和对应的物方坐标$(X,Y,Z)$,解算影像的外方位元素(线元素$X_S,Y_S,Z_S$和角元素$\phi,\omega,\kappa$)的过程[^1]。程序设计步骤如下: --- #### **1. 数据输入与初始化** - **输入参数**: - 控制点的影像坐标$(x_i,y_i)$和地面坐标$(X_i,Y_i,Z_i)$,至少需要3个控制点 - 内方位元素(焦距$f$,像主点$(x_0,y_0)$) - **初始化外方位元素**: - 线元素$X_S^0,Y_S^0,Z_S^0$可通过粗略定位或近似值设定 - 角元素$\phi^0,\omega^0,\kappa^0$初始化为0或小角度值 --- #### **2. 构建共线方程** 利用共线条件方程建立误差方程: $$ \begin{cases} x_i - x_0 = -f \cdot \frac{a_1(X_i - X_S) + b_1(Y_i - Y_S) + c_1(Z_i - Z_S)}{a_3(X_i - X_S) + b_3(Y_i - Y_S) + c_3(Z_i - Z_S)} \\ y_i - y_0 = -f \cdot \frac{a_2(X_i - X_S) + b_2(Y_i - Y_S) + c_2(Z_i - Z_S)}{a_3(X_i - X_S) + b_3(Y_i - Y_S) + c_3(Z_i - Z_S)} \end{cases} $$ 其中旋转矩阵$R$由$\phi,\omega,\kappa$通过方向余弦矩阵计算得到,例如$a_1 = \cos\phi\cos\kappa - \sin\phi\sin\omega\sin\kappa$[^2]。 --- #### **3. 线性化与迭代求解** 1. **线性化误差方程**:对共线方程进行泰勒展开,得到线性方程组 $$ V = A \cdot \Delta - L $$ 其中$\Delta = [\Delta X_S, \Delta Y_S, \Delta Z_S, \Delta\phi, \Delta\omega, \Delta\kappa]^T$为外方位元素改正数,$A$为系数矩阵,$L$为常数项矩阵。 2. **最小二乘解算**:通过法方程$A^TA\Delta = A^TL$求解$\Delta$,更新外方位元素: $$ X_S^{k+1} = X_S^k + \Delta X_S, \quad \phi^{k+1} = \phi^k + \Delta\phi \quad \text{等} $$ 3. **收敛判断**:当改正数$\Delta$的绝对值小于阈值(如$10^{-6}$)或达到最大迭代次数时停止。 --- #### **4. 程序设计关键代码(伪代码)** ```python def spatial_resection(control_points, f, x0, y0, max_iter=100, tol=1e-6): Xs, Ys, Zs = initial_XYZ() # 初始化线元素 phi, omega, kappa = 0, 0, 0 # 初始化角元素 for _ in range(max_iter): A = [] L = [] for (xi, yi), (Xi, Yi, Zi) in control_points: R = compute_rotation_matrix(phi, omega, kappa) # 计算旋转矩阵 # 计算系数矩阵A和常数项L的具体元素(需展开泰勒级数) # ... A.append(row_coeffs) L.append(residuals) delta = np.linalg.lstsq(A, L, rcond=None)[0] # 最小二乘解算 # 更新外方位元素 Xs += delta[0] Ys += delta[1] Zs += delta[2] phi += delta[3] omega += delta[4] kappa += delta[5] if np.max(np.abs(delta)) < tol: break return Xs, Ys, Zs, phi, omega, kappa ``` --- #### **5. 注意事项** - **控制点分布**:需均匀分布以提高解算精度 - **数值稳定性**:矩阵求逆时需避免奇异矩阵(可通过正则化处理) - **扩展性**:可加入畸变改正模型(如径向畸变)提升精度 ---
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