摄影测量实习空间后方交会
—. 后方交会解算程序。
（1）原程序：
D=input('请输入地面点坐标:')
Y=input('请输入影像坐标点:')/1000
f=input('请输入主距:')/1000
C=input('请输入像主点坐标初始值:')
J=input('请输入外方位角初始值:')
i=size(Y,1);
Y=[Y;Y(1,:)];
D=[D;D(1,:)];
Xs=0;
Ys=0;
for j=1:i
m=sqrt(((D(j,1)-D(j+1,1)).^2+(D(j,2)-D(j+1,2)).^2)/((Y(j,1)-Y(j+1,1)).^2+(Y(j,2)-Y(，2)).^2))/(i-1);
Xs=Xs+D(j,1)/i;
Ys=Ys+D(j,2)/i;
end
Zs=m*f;
for j=1:1000
R(1,1)=cos(J(1))*cos(J(3))-sin(J(1))*sin(J(2))*sin(J(3));
R(1,2)=-cos(J(1))*sin(J(3))-sin(J(1))*sin(J(2))*cos(J(3));
R(1,3)=-sin(J(1))*cos(J(2));
R(2,1)=cos(J(2))*sin(J(3));
R(2,2)=cos(J(2))*cos(J(3));
R(2,3)=-sin(J(2));
R(3,1)=sin(J(1))*cos(J(3))+cos(J(1))*sin(J(2))*sin(J(3));
R(3,2)=-sin(J(1))*sin(J(3))+cos(J(1))*sin(J(2))*cos(J(3));
R(3,3)=cos(J(1))*cos(J(2));
for n=1:i
Xp(n)=R(1,1)*(D(n,1)-Xs)+R(2,1)*(D(n,2)-Ys)+R(3,1)*(D(n,3)-Zs);
Yp(n)=R(1,2)*(D(n,1)-Xs)+R(2,2)*(D(n,2)-Ys)+R(3,2)*(D(n,3)-Zs);
Zp(n)=R(1,3)*(D(n,1)-Xs)+R(2,3)*(D(n,2)-Ys)+R(3,3)*(D(n,3)-Zs);
xc(n)=-f*Xp(n)/Zp(n);
yc(n)=-f*Yp(n)/Zp(n);
A(2*n-1,1)=(R(1,1)*f+R(1,3)*xc(n))/Zp(n);
A(2*n-1,2)=(R(2,1)*f+R(2,3)*xc(n))/Zp(n);
A(2*n-1,3)=(R(3,1)*f+R(3,3)*xc(n))/Zp(n);
A(2*n,1)=(R(1,2)*f+R(1,3)*yc(n))/Zp(n);
A(2*n,2)=(R(2,2)*f+R(2,3)*yc(n))/Zp(n);
A(2*n,3)=(R(3,2)*f+R(3,3)*yc(n))/Zp(n);
A(2*n-1,4)=yc(n)*sin(J(2))-(xc(n)/f*(xc(n)*cos(J(3))-yc(n)*sin(J(3)))+f*cos(J(3)))*c os(J(2));
A(2*n-1,5)=-f*sin(J(3))-xc(n)*(xc(n)*sin(J(3))+yc(n)*cos(J(3)))/f;
A(2*n-1,6)=yc(n);
A(2*n,4)=-xc(n)*sin(J(2))-
(yc(n)/f*(xc(n)*cos(J(3))-yc(n)*sin(J(3)))-f*sin(J(3)))*cos(J(2));
A(2*n,5)= -f*cos(J(3))-yc(n)*(xc(n)*sin(J(3))+yc(n)*cos(J(3)))/f;
A(2*n,6)=-xc(n);
L(2*n-1,1)=Y(n,1)-xc(n);
L(2*n,1)=Y(n,2)-yc(n);
end
X=inv(A'*A)*A'*L;
Xs=Xs+X(1);
Ys=Ys+X(2);
Zs=Zs+X(3);
J(1)=J(1)+X(4);
J(2)=J(2)+X(5);
J(3)=J(3)+X(6);
M=max(abs(X));
if M<=0.001
Xs
Ys
Zs
R
break;
end
end
二．运行实例（课本p-44 习题24）
27.已知四队点的影像坐标和地点坐标如下：
试计算近似垂直摄影情况下空间后方交会的解。假设内方位元素已知：f=153.24mm,x0=y0=0.
（3）运行结果：请输入地面点坐标:[36589.41 25273.32 2195.17;37631.08 31324.51 728.69;39100.97 24934.98 2386.50;40426.54 30319.91 757.31]
D =
1.0e+004 *
3.6589 2.5273 0.2195
3.7631 3.1325 0.0729
3.9101 2.4935 0.2387
4.0427 3.0320 0.0757
请输入影像坐标点:[-86.15 -68.99;-53.40 82.21;-14.78 -76.63;10.46 64.43] Y =
-0.0862 -0.0690
-0.0534 0.0822
-0.0148 -0.0766
0.0105 0.0644
请输入主距:[153.24]
f =
0.1532
请输入像主点坐标初始值:[0 0 ]
C =
0 0 0
请输入外方位角初始值:[0 0 0]
J =
0 0 0
Xs =
3.9795e+004
Ys =
2.7477e+004
Zs =
7.5728e+003
R =
0.9977 0.0675 0.0039
-0.0675 0.9977 -0.0021
-0.0041 0.0018 1.0000
二．Moravec点特征提取算法程序。
（1）原程序
G=input('请输入搜索区灰度矩阵：')
w=input('请输入窗口大小（象元表示;）：')
s=size(G);
if max(s) disp('搜索区太小或窗口太大!'); pause; return; end k=fix(w/2); for r=k+1:s(1)-k for c=k+1:s(2)-k v1=sum(diff(G(r,c-k:c+k)).^2); v2=sum(diff(diag(G(r-k:r+k,c-k:c+k))).^2); v3=sum(diff(G(r-k:r+k,c)).^2); v4=sum(diff(diag(flipud(G(r-k:r+k,c-k:c+k)))).^2); iv(r-k,c-k)=min([v1 v2 v3 v4]); end end L=nan*ones(s); L(k+1:s(1)-k,k+1:s(2)-k)=iv y=input('请输入经验阈值:') [r,c]=find(L>y) （2）运行实例（自由编辑一组灰度值） [45 56 87 98 98 26 34 54 55;23 54 67 87 42 32 33 65 44;43 87 98 44 22 44 33 55 54 ;26 34 76 43 75 83 84 98 23;25 65 87 87 33 32 43 54 63] （3）运行结果：请输入搜索区灰度矩阵：[45 56 87 98 98 26 34 54 55;23 54 67 87 42 32 33 65 44;43 87 98 44 22 44 33 55 54 ;26 34 76 43 75 83 84 98 23;25 65 87 87 33 32 43 54 63] G = 45 56 87 98 98 26 34 54 55 23 54 67 87 42 32 33 65 44 43 87 98 44 22 44 33 55 54 26 34 76 43 75 83 84 98 23 25 65 87 87 33 32 43 54 63请输入窗口大小（象元表示;）：4 w = 4 L = Columns 1 t hr ough 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1966 1405 2481 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN Columns 6 through 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1573 1090 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 请输入经验阈值:1500 y = 1500 r = 3 3 3 c = 3 5 6 二．Mar ove r算子的点特征提取 原程序: clear; G=input('请输入搜索区灰度矩阵：') w=input('请输入窗口大小（象元表示;（如5*5，则输入5）：') s=s ize(G); if ma x(s) dis p('搜索区太小或窗口太大!'); pause; retur n; end k=f ix(w/2); for r=k+1:s(1)-k for c=k+1:s(2)-k v1=s um(diff(G(r,c-k:c+k)).^2); v2=s um(diff(dia g(G(r-k:r+k,c-k:c+k))).^2); v3=s um(diff(G(r-k:r+k,c)).^2); v4=s um(diff(dia g(f lipud(G(r-k:r+k,c-k:c+k)))).^2); iv(r-k,c-k)=min([v1 v2 v3 v4]); end end L=nan*ones(s); L(k+1:s(1)-k,k+1:s(2)-k)=iv y=input('请输入阈值:') [r,c]=f ind(L>y); for i=1:s ize(r) Z(i,:)=[r(i),c(i)]; end dis p('特征点坐标表示（如点（2，3）则表示为2 3）如下：'); Z 运行实例： 已知一灰度距阵（计算中的边界点可视为2）如下： 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 10 2 6 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 试用morve r算子提取其中的特征点。 运行结果：> 请输入搜索区灰度矩阵：[2 2 2 2 2;2 2 2 2 2;2 10 2 6 2;2 2 2 2 2;2 2 2 2 2] G = 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 10 2 6 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 请输入窗口大小（象元表示;（如5*5，则输入5）：3 w = 3 L = NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 0 NaN NaN 128 0 32 NaN NaN 0 0 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 请输入阈值:32 y = 32 特征点坐标表示（如点（2，3）则表示为2 3）如下： Z = 3 2 三Wong-Tr inder圆点定位算子 原程序: W=input('请输入灰度矩阵:') s=s ize(W); T=(min(min(W))+mea n(mean(W)))/2; G=W>T; M=s um(sum(G.*W)); M=s um(sum(G.*W)); I=re pma t(1:s(2),s(1),1); J=repmat((1:s(1))',1,s(2)); x=round(s um(s um(I.*G.*W))/M); y=round(s um(s um(J.*G.*W))/M); dis p('目标重心坐标(x,y)'); dis p([x y]); 运行实例：运用MATLAB软件自动生成一个9*8的距阵，作为目标矩阵。运行结果：; 请输入灰度矩阵:f ix(rand(9,8)*20) W = 3 13 4 0 1 5 13 11 1 2 14 8 6 7 8 3 2 13 10 13 8 16 16 3 2 1 6 7 5 15 15 8 13 10 2 14 3 7 3 14 9 10 11 7 16 4 17 16 3 17 5 13 8 15 19 15 9 9 0 14 17 18 10 6 2 7 15 8 7 6 17 10 1 目标重心坐标(x,y) 4 5 四移动曲面曲面 原程序：clear; D=xlsread('hu.xlsx') %DEM高程数据 C=input('请输入待求高程点坐标[x y]:') %待求高程坐标 w=input('请输入拟合点下标(例如输入[1 2 3 4 5 6 7]):') %按半径大小选取所需点 D1=[D(:,1)-C(1) D(:,2)-C(2) D(:,3)]; %坐标重心化 W1=D1(:,1).^2 +D1(:,2).^2; %求距离平方大小并排序 [W2,index]=sort(W1); for i=1:size(index) W3(i,1:3)=D1(index(i),1:3); %经排序后的坐标 end k=0; for i=1:size(D,1) if size(find(w==i),2)==0 %未代入的点即检验点k=k+1; Q(k,1:3)=W3(i,1:3); end end W4=W3(w,:); n=size(w,2); M=[W4(:,1).^2 W4(:,1).*W4(:,2) W4(:,2).^2 W4(:,1) W4(:,2) ones(n,1)] %求M Z=[W4(:,3)] %求Z P=diag(1./[W4(:,1).^2+W4(:,2).^2]) %求权阵P X=(M'*P*M)\M'*P*Z; disp('曲面方程式各系数:'); disp(' A B C D E F'); disp(X'); X(6) Zp=X(1).*Q(1:k,1).^2+X(2).*Q(1:k,1).*Q(1:k,2)+X(3).*Q(1:k,2).^2+X(4).*Q(1:k,1)+X(5).*Q(1: k,2)+X(6); %求实际精度 disp('检测点理论高程与实际高程差值:'); Zp(:,1)-Q(:,3) %理论与实际差值 O=sum((Zp(:,1)-Q(:,3)).^2 %求精度plot(D(:,1),D(:,2),'*'); %画出实际图形grid on; hold on; plot(C(1),C(2),'h'); ima=sprintf('(x-%d)^2+(y-%d)^2-%d',C(1),C(2),W2(n)); ezplot(ima,[C(1)-sqrt(W2(n)),C(1)+sqrt(W2(n)),C(2)-sqrt(W2(n)),C(2)+sqrt(W2(n))]); axis equal; axis square; （2）运行实例 已知点的坐标为： 求待定点(110 110)的坐标 （3）运行结果： 文件（sun.xls）的内容 数据为： D = 102 110 15 109 113 18 105 115 19 103 103 17 108 105 21 105 108 15 115 104 20 118 108 15 116 113 17 113 118 22 请输入待求高程点坐标[x y]:[110 110] C = 110 110 请输入拟合点下标(例如输入[1 2 3 4 5 6 7]):[1:6 7] 注释:可以按半径大小序号动态选点插值. w = 1 2 3 4 5 6 7 M = 1 -3 9 -1 3 1 4 10 2 5 -2 -5 1 25 10 4 -5 -2 1 36 18 9 6 3 1 25 -25 25 -5 5 1 25 -30 36 5 -6 1 64 0 0 -8 0 1 Z = 18 21 15 17 19 20 15 P = 0.1000 0 0 0 0 0 0 0 0.0345 0 0 0 0 0 0 0 0.0345 0 0 0 0 0 0 0 0.0222 0 0 0 0 0 0 0 0.0200 0 0 0 0 0 0 0 0.0164 0 0 0 0 0 0 0 0.0156 曲面方程式各系数: A B C D E F -0.0368 0.0395 0.1984 -0.0288 0.1046 15.8433 ans = 15.8433 检测点理论高程与实际高程差值: ans = -1.7874 7.9072 8.1669 O = 44.1392 图像为： 再次运行检验上次的结果： D = 102 110 15 109 113 18 105 115 19 103 103 17 108 105 21 105 108 15 115 104 20 118 108 15 116 113 17 113 118 22 请输入待求高程点坐标[x y]:[110 110] C = 110 110 请输入拟合点下标(例如输入[1 2 3 4 5 6 7]):[1:4 7 8] w = 1 2 3 4 7 8 M = 1 -3 9 -1 3 1 4 10 2 5 -2 -5 1 25 10 4 -5 -2 1 36 18 9 6 3 1 64 0 0 -8 0 1 64 -16 4 8 -2 1 Z = 18 21 15 17 15 15 P = 0.1000 0 0 0 0 0 0 0.0345 0 0 0 0 0 0 0.0345 0 0 0 0 0 0 0.0222 0 0 0 0 0 0 0.0156 0 0 0 0 0 0 0.0147 曲面方程式各系数: A B C D E F 0.0068 -0.0313 0.3435 -0.0829 0.2740 13.9030 ans = 13.9030 检测点理论高程与实际高程差值: ans = 6.2263 5.3176 15.1397 11.1950 O = 105.3957 结果分析： 待求点(110,110)的高程为: 13.9030 实际精度为: 105.3957 用圆圈圈住的点为检测点. 可见拟合结果和拟合点的个数及拟合点的与待求点的位置有很大关系. ( 实习报告) 单位：____________________ 姓名：____________________ 日期：____________________ 编号：YB-BH-023077 摄影测量学实习报告Practice report of Photogrammetry 摄影测量学实习报告 【摄影测量学实习报告】 在本学期的第13周，我们开始了摄影测量学的实习。通过实习我认识到摄影测量学是通过获取立体影像来研究和确定被摄物体的形状、大小、空间位置、性质和相互关系的一门信息科学与技术。摄影测量教学实习是“摄影测量学”课程教学的重要组成部分。 通过实习将课堂理论与实践相结合，使学生深入掌握摄影测量学基本概念和原理，加强摄影测量学的基本技能训练，培养学生分析问题和解决问题的实际动手能力。通过实际使用数字摄影测量工作站，了解数字摄影测量的内定向、相对定向、绝对定向、测图过程及方法;编制数字影像分割程序，使学生掌握数字摄影测量基本方法与实现，为今后从事有关应用遥感立体影像和数字摄影测量打下坚实基础。 我们本周实习的是数字摄影测量工作站的操作，数字摄影测量系统是基于数字影像与摄影测量的基本原理，应用计算机技术、数字影像处理、影像匹配、模式识别等多学科的理论与方法，提取所摄对象用数字方式表达的几何与物理信息，从而获得各种形式的数字产品和目视化产品。 数字摄影测量系统是摄影测量自动化的必然产物。数字摄影测量系统为用 户提供了从自动空中三角测量到测绘地形图的全套整体作业流程解决方案，大大改变了我国传统的测绘模式。VirtuoZo 大部分的操作不需要人工干预，可以批处理地自动进行，用户也可以根据具体情况灵活选择作业方式，提高了行业的生产效率。它不仅是制作各种比例尺的4D 测绘产品的强有力的工具，也为虚拟现实和GIS 提供了基础数据，是3S 集成、三维景观和城市建模等最强有力的操作平台。本次实习是采用VirtuoZo 数字摄影测量系统(教学版) 。 实习目的：了解数字摄影测量系统，掌握操作过程。 实习主要内容： 1.数据准备，包括摄影比例尺、相机内方位元素、航高、航带数、像片排列、控制点分布等; 2. 建立测区、设置测区参数; 3. 建立模型、设置模型参数; 4. 模型定向，包括内定向、相对定向、绝对定向方法与步骤。其基本步骤是：建立测区、引入影象、建立模型、检查(修改)影象参数、建立相机参数文件、建立加密点文件、设置成果输出参数、模型影象内定向、模型的相对定向、模型的绝对定向、核线影象生成、匹配预处理、影象匹配、匹配结果的编辑、DEM 生成、DOM 及等高线影象生成、叠加影象生成、矢量测图、图廓整饰等。 通过本次实习使学生掌握摄影测量的内涵、摄影测量的基础知识、解析摄影测量原理与方法、双像解析摄影测量，了解并能够理论与实际相联系，解决实际生产中的问题。在完成以上的内容后，我们紧接着要做的是编写K 平均区域分割程序，其基本原理是将图像初步分成K 个区域，计算每个区域的灰度平均值，将图像中每一像素分别与K 个区域灰度平均值进行比较，差值最小 空间后方交会的解算 一． 空间后方交会的目的 摄影测量主要利用摄影的方法获取地面的信息，主要是是点位信息，属性信息，因此要对此进行空间定位和建模，并首先确定模型的参数，这就是空间后方交会的目的，用以求出模型外方位元素。 二． 空间后方交会的原理 空间后方交会的原理是共线方程。 共线方程是依据相似三角形原理给出的，其形式如下 111333222333()()() ()()() ()()()()()()A S A S A S A S A S A S A S A S A S A S A S A S a X X b Y Y c Z Z x f a X X a Y Y a Z Z a X X b Y Y c Z Z y f a X X a Y Y a Z Z -+-+-=--+-+--+-+-=--+-+- 上式成为中心投影的构线方程， 我们可以根据几个已知点，来计算方程的参数，一般需要六个方程，或者要三个点，为提高精度，可存在多余观测，然后利用最小二乘求其最小二乘解。 将公式利用泰勒公式线性化，取至一次项，得到其系数矩阵A ；引入改正数（残差）V ，则可将其写成矩阵形式： V AX L =- 其中 111333222333[,]()()()()()()()()()()()()()()T x y A S A S A S x A S A S A S A S A S A S y A S A S A S L l l a X X b Y Y c Z Z l x x x f a X X a Y Y a Z Z a X X b Y Y c Z Z l y y y f a X X a Y Y a Z Z =-+-+-=-=+-+-+--+-+-=-=+-+-+- 则1()T T X A A A L -= X 为外方位元素的近似改正数， 由于采用泰勒展开取至一次项，为减少误差，要将的出的值作为近似值进行迭代，知道小于规定的误差 三． 空间后方交会解算过程 1. 已知条件 近似垂直摄影 数字摄影测量实习指导书 辽宁工大测绘学院摄影测量与遥感教研室 2012年11月 目录 一、实习目的 (3) 二、实习任务和时间安排 (3) 三、实习仪器及软件 (3) 四、实习内容和方法 (3) （一）摄影测量航片调绘 (3) （二）地形图数字化 (4) 五、实习提交成果 (10) 六、实习成绩评定 (10) 七、实习注意事项 (10) 一、实习目的 1)、理解航片外业调绘生产流程； 2)、掌握地形图数字化方法。 二、实习任务和时间安排 1)、每组外业调绘航片一幅； 2)、每人利用CASS软件数字化比例尺为1：500栅格图一张； 3) (2)、数字化图答疑时间：周二、周四上午 三、实习仪器及软件 AUTOCAD2004、CASS7.0软件 四、实习内容和方法 （一）摄影测量航片调绘 1）判读 利用判读特征、形状、大小、色调、阴影、相关位置及纹理等，了解像片所在的测区地形、地貌情况，可利用室内判读法和室外判读法，熟记判读特征。 要领：a．定好像片方位； b．选立足点； c．由远渐近，由小到大，由易到难； d．边走边判： 2）调绘 ●基本要求 a．综合取舍 图上所绘地物地貌元素不缺、不漏、不错，做到位置准确、重点突出、主次分明、图面清晰易读。 b．调绘中使用简化符号 遵循规范、图式和技术设计的技术要求。 c．补测新增地物 ●作业过程 a．熟悉像片，选野外调绘路线。 b．野外调绘 （二）地形图数字化 1）CASS7.0界面 图1 CASS7.0 界面 2）插入图框 图框设置 打开CASS 7.0，选择菜单“文件”->“CASS参数配置”，在弹出的CASS7.0参数设置对话框中选择“图框设置”选项卡，根据扫描图廓内容分别填写测绘单位、成图日期、坐标系、高程基准、图式、测量员、绘图员、检查员、密级，如图2。 摄影测量原理 单张影像后方交会实习 目录 一实习目的 (3) 二实习原理 (3) 1. 间接平差 (3) 2. 共线方程 (3) 3. 单向空间后方交会 (4) 三计算流程 (4) 1. 求解步骤 (4) 2.计算机框图 (4) 四程序实现 (5) 五结果分析 (6) 1.外方位元素 (6) 2.误差 (6) 3.旋转矩阵R (7) 六实习体会 (7) 1. 平台的选择 (7) 2.问题的解决 (7) 3.心得体会 (8) 七代码展示 (8) 一实习目的 为了增强同学们对后方交会公式的理解，培养同学们对迭代循环编程的熟悉感，本次摄影测量课间实习内容定为用C语言或其他程序编写单片空间后方交会程序，最终输出像点坐标、地面坐标、单位权中误差、外方位元素及其精度。 已知四对点的影像坐标和地面坐标如下。内方位元素fk=153.24mm，x0=y0=0。 本次实习，我使用了matlab2014进行后方交会程序实现。结果与参考答案一致，精度良好。 二实习原理 题干中有四个控制点在地面摄影测量坐标系中的坐标和对应的像点坐标，由此可列出8个误差方程，存在2个多余观测（n=2）。故可利用间接平差的最小二乘法则求解。 由于共线方程是非线性函数模型，为了方便计算，需要将其“线性化”。但如果仅取泰勒级数展开式的一次项，未知数的近似值改正是不精确的。因此必须采用迭代趋近法计算，直到外方位元素的改正值小于限差。 1.间接平差 间接平差为平差计算最常用的方法。在确定多个未知量的最或然值时，选择它们之间不存在任何条件关系的独立量作为未知量组成用未知量表达测量的函数关系、列出误差方程式，按最小二乘法原理求得未知量的最或然值的平差方法。 在一个间接平差问题中，当所选的独立参数X个数与必要观测值t个数相等时，可将每个观测值表达成这t个参数的函数，组成观测方程。 函数模型为：L = BX + d。 2.共线方程 共线方程是中心投影构像的数学基础，也是各种摄影测量处理方法的重要理论基础。 式中： x，y 为像点的像平面坐标； x0，y0，f 为影像的内方位元素； XS，YS，ZS 为摄站点的物方空间坐标； XA，YA，ZA 为物方点的物方空间坐标； ai，bi，ci （i = 1,2,3）为影像的3 个外方位角元素组成的9 个方向余弦。 单张相片后方交会 目录 ●作业任务 (3) ●解算原理 (3) ●具体过程 (4) ●算法描述及程序流程 (4) ●计算结果 (7) ●结果分析 (8) ●心得体会及建议 (8) ●参考文献 (9) 一，作业任务 已知摄影机主距f=153.24mm，四对点的像点坐标与相应地面坐标列入下表： 表1-1 计算近似垂直摄影情况下后方交会解。 二，解算原理 【关键词1】中心投影构像方程 在摄影测量学中，最重要的方程就是中心投影构像方程（图2-1）。这个方程 将地面点在地面摄影测量坐标系中的坐标（物方坐标）和地面点对应像点的像平 面坐标联系起来。在解析摄影测量与数字摄影测量中是极其有用的。在以后将要 学习到的双像摄影测量光束法、解析测图仪原理及数字影像纠正等都要用到该 式。 图2-1 在上述公式中：x和y分别为以像主点为原点的像点坐标，相应地面点坐标 为X,Y,Z，相片主距f以及外方位元素Xs，Ys，Zs，ψ，ω，κ。 而在此次作业中，就是已知四个地面控制点的坐标以及其对应的像点坐标， 通过间接平差原理来求解此张航片的外方位元素。 【关键词2】间接平差 在一个平差问题中，当所选的独立参数X的个数等于必要观测值t时，可将 每个观测值表达成这t个参数的函数，组成观测方程，然后依据最小二乘原理求 解，这种以观测方程为函数模型的平差方法，就是间接平差方法 间接平差的函数模型为： 随机模型为： 平差准则为：VtPV=min 【关键词3】单像空间后方交会 利用至少三个已知地面控制点的坐标A（Xa，Ya，Za）、B（Xb，Yb，Zb）、Z（Xc， Yc，Zc），与其影像上对应的三个像点的影像坐标a（xa，ya）、b（xb，yb）、c（xc，yc），根据共线方程，反求该像点的外方位元素Xs，Ys，Zs，ψ，ω，κ。这种解算方法是以单张像片为基础，亦称单像空间后方交会。 在此次作业中，就是已知四个控制点在地面摄影测量坐标系中的坐标和对应的像点坐标。由此可以列出8个误差方程，存在两个多余观测数，则n=2。故可利用间接平差里，依据最小二乘法则，进行求解。由于共线条件方程是非线性函数模型，为了便于计算，需把非线性函数表达式用泰勒公式展开成现行形式，即“线性化”。而又因为仅取泰勒级数展开式的一次项，未知数的近似值改正是粗略的，所以必须计算采用逐渐趋近法，解求过程需要反复趋近，直至改正值小于限差为止。 三，具体过程 1，获取已知点数据：从摄影资料中查取像片比例尺1/m，平均航高，内方元素x0，y0，f；从外业测量成果中，获取控制点的地面测量坐标Xt，Yt，Zt，并转换成摄影测量坐标X,Y,Z。 2，量测控制点的像点坐标：将控制点标刺在像片上，利用立体坐标量测仪量测控制点的像框坐标，并经像点坐标改正，得到像点坐标x，y。 3，确定未知数的初始值：在竖直摄影测量情况下，角元素的初始值为0，及ψ=ω=κ=0； 线元素中，Zso =m*f+(Z[0]+Z[1]+Z[2]+Z[3])/4，Xso，Yso的取值可用四个角点上制点坐标的平均值，即：Xso=(X[0]+X[1]+X[2]+X[3])/4;Yso=(Y[0]+Y[1]+Y[2]+Y[3])/4；4，计算旋转矩阵R：利用角元素的近似值计算方向余弦，组成R阵。公式如下：R[0][0]=cos(ψ)*cos(k)-sin(ψ)*sin(w)*sin(k); R[0][1]=-cos(ψ)*sin(k)-sin(ψ)*sin(w)*cos(k); R[0][2]=-sin(ψ)*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(ψ)*cos(k)+cos(ψ)*sin(w)*sin(k); R[2][1]=-sin(ψ)*sin(k)+cos(ψ)*sin(w)*cos(k); R[2][2]=cos(ψ)*cos(w); 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方程计算控制点像点坐标的近似值（x）、（y）； 6，组成误差方程式：参照教材（5-8）式、（5-9b）式、（5-4）式逐点计算误差方程的系数阵和常数项。 7，组成法方程：计算法方程的系数矩阵与常数项。 8，解求外方位元素：根据法方程，按间接平差原理解求外方位元素改正值，并与相应的近似值求和，得到外方位元素的新的近似值。 9，检查计算是否收敛：将求得的外方位元素的改正值与规定的限差比较，小于限差则计算终止，否则用新的近似值重复第4至第8步骤计算，直至满足要求为止。 四，算法描述及程序流程。 算法描述（图4-1）： 摄影测量学实习报告 第一篇：摄影测量学实习报告 摄影测量学实习报告 为期两周的摄影测量学实习今天正式结束了，虽然两周时间并不长，但是对于我来说，学到的东西远不能用时间来衡量。在这两周里，我们完成了全数字摄影测量系统实习、数字影像分割程序编制、立体影像匹配程序编制等内容，这些东西让我们的两周很充实，很有意义。 其实刚开始时一直怀疑摄影测量学实习有什么意义，到了今天，我才发现这是有意义的。因为通过本次实习，我们可以将课堂理论与实践相结合，使我们深入掌握摄影测量学基本概念和原理，加强摄影测量学的基本技能训练，并且培养了我们的分析问题和解决实际问题的能力。通过使用数字摄影测量工作站，我们可以了解数字摄影测量的内定向、相对定向、绝对定向、测图过程及方法；通过开发数字影像分割程序和立体影像匹配程序，使自己掌握数字摄影测量基本方法与实现技术，为今后从事有关应用遥感技术应用和数字摄影测量打下坚实基础。所以，就算现在觉得没什么用，但是也为将来奠定了很好的基础。 正因为如此，在这两周中我们都很认真的在学习并且完成实习任务。其实说是两周，但时间真的更短，毕竟赶上了元旦假期，联欢晚会等一系列活动。所以如何在短暂的时间里，更出色的完成任务，是我们必须考虑的。记得实习动员的时候，老师花了很长时间又给我们讲了一次这次实习对我们的重要性，这很触动我们，毕竟老师的苦口婆心我们都看在眼里。不光如此，老师又耐心的把实习要求，实习任务，实习步骤讲解了一遍，让我们大致明白了这次实习从何入手，这让本来很迷茫的我们瞬间找到了方向，也为我们接下来的工作提供了便利。动员结束的日子，我们便进入机房，正式开始了实习。 首先我们结束了全数字摄影测量系统，这款软件是我们从来没有接触过的，所以刚开始的时候很陌生，不知道怎么用，也不知道能用来做什么。还好，我们有老师的细致讲解，并且借助帮助向导可以解决我们很多问题。所以在这个实习中，我们没有遇到太多困难。让我印象深刻的是，我在做我们小组的绝对定向时，总是提示同名点数不够，就因为此，很难往下一步进行。后来在我们小组的讨论中，和老师的辅导后，我才得以解决这个困难。 第二周的时候，我们主要是利用matlab进行程序的编写。因为之前的别的实习也要用到matlab，所以对他已经不是很陌生了。但是当把matlab和摄影测量的思路相结合的时候，还是出现了不少问题。毕竟摄影测量的原理也不是很容易理解的，加之需要利用计算机语言来实现程序就难上加难了。本来我想过放弃，因为编程实在是一件很麻烦的事。但在同组成员的鼓励下，以及老师的耐心讲解下，我还是坚持了下来，跟着我们小组一起商讨一起编写，虽然途中遇到了很多错误提示， 摄影测量后方交会程序（c/c++） 输入数据截图： 结果截图： 程序源代码（其中的矩阵求逆在前面已经有了，链接）： #include } printf("解算完毕...\n"); do{ printf("计算结果保存于\"结果.txt\"文件中\n" "请选择操作（输入P打开结果数据，R打开原始数据，其它退出程序）："); fflush(stdin); //刷新输入流 char order=getchar(); if ('P'==order || 'p'==order) { system("结果.txt"); } else if ('R'==order || 'r'==order) { system("data.txt"); } else break; system("cls"); }while(1); system("PAUSE"); return 0; } /********************************************** *函数名：InputData *函数介绍：从文件（data.txt）中读取数据, *文件格式如下： *点数 m(未知写作0) * 内方位元素(f x0 y0) *编号 x y X Y Z *下面是一个实例： 4 0 153.24 0 0 1 -86.15 -68.99 36589.41 25273.3 2 2195.17 《摄影测量学实习》课程实习报告 学校：南京信息工程大学 学院：地理与遥感学院 专业：遥感科学与技术 学号：20141335004 姓名：才项太 指导教师：李鑫慧 一、实习目的 了解Virtuzo NT系统的运行环境及软件模块的操作特点，了解实习工作流程，从而能对数字摄影测量实习有个整体概念。完成原始数字影像格式的转换。掌握创建/打开测区及测区参数文件的数据录入。 二、实习内容 2.1实习原理 2.1.1模型定向 1、内定向：根据像片的框标坐标和相应摄像机的检定参数，恢复像片与摄像机的位置关系，也就是在加密和采集仪器上建立像片坐标系。将像片纠正到像片坐标，像片的周围有一系列的框标点，通常有四个或八个，他们的像片坐标是事先经过严格的校正过的，利用这些点构成一个仿射变换的模型（或多项式），把像素纠正到像片坐标系，通过这一步基本消除了因像片扫描、压平等因素导致的变形。 2、相对定向和绝对定向 （1）相对定向的原理：摄影测量中，相对定向常用6个标准点位来解求，点位分布如图，并按图中位置命名为1，2，3，4，5，6点、其中，l，2点位于像主点O1，O2邻近的明显点，各点距边界的距离应大于1.5cm，而且，1，3，5三点和2，4，6三点尽量位于与O1-O2连线垂直的直线上。利用6对（左、右像片上都有6个点）相对定向点的像点坐标，可以组成误差方程式，并解之。 （2）绝对定向的原理：将用于绝对定向的控制点地面测量坐标转换为地面摄影测量坐标，此时地面摄影测量坐标系的夹角为小角，二者的比例尺也比较接近；确定七个绝对定向元素的初始值均为0；计算地面摄影测量坐标重心和重心化地面摄影测量坐标；计算摄测坐标重心和重心化摄测坐标；根据确定的初始值（或新的近似值），计算出误差方程式的常数项；逐点组成误差方程式，逐点法化；解求法方程，得七个绝对定向元素的改正数；计算绝对定向元素新值；判断绝对定向元素的改正数是否小于限值，当大于限值时，重复计算；根据求得的绝对定向元素，将所有模型点的摄测坐标转换成地面摄测坐标。 3、核线影像：根据原始影像和方位元素，利用水平影像纠正原理，生成无上下视差便于立体观测的“水平”影像。读入内定向文件，读写影像，水平核线的计算，影像内插输出：立体影像对；新的立体像对根据同名点计算出空间点坐标。 2.1.2 DEM 数字高程模型是表示区域D上地形三维向量的有限序列{Vi=(Xi,Yi,Zi)},其中（Xi,Yi∈D）是平面坐标，Zi是（Xi,Yi）对应的高程，对于规格格网{Vi=Zi}。 2.1.3 DOM 数字正射影像图是以航摄像片或遥感影像为基础，经扫描处理并经逐像元进行辐射改正、微分纠正和镶嵌，按地形图范围裁剪成的影像数据，并将地形要素的信息以符号、线画、主机、公共格网、图廓整饰等形式添加到该影像平面上，形成以栅格数据形式存储的影像数据库。 2.2实习过程 2.2.1模型定向 1、内定向 1）新建测区→创建文件夹 2）设置 测区设置（从文件夹中选取控制点文件和相机检校文件（DEM格网间隔改为10， 多基线数字近景摄影测量 近景摄影测量 传统把近到一米内远到100米以内的摄影测量称为近景摄影测量。这样近当然不可能在飞机上，因此，近景又可以称为地面摄影测量。 近景摄影测量难点：航空摄影测量是平行摄影,摄影要求简单,摄影很规范化, 基线不变,摄影关系不变.交会角不变,利于匹配。它的照片也很规则,各单模型是固定基线、摄摄影关系及交会角,非常规范.因而当计算机技术高速发展时,它容易通过连续的空中三角测量实现各单模 型的连接和点的匹配传递从而达到自动化.但是同样是双目视觉的近景摄影测量是交向摄影,它的摄影条件非常复杂,拍摄要求非常苛刻,拍的照片远没有航摄平行摄影那样规范.它本身 的这些因素使它永远解决不了匹配,交会角,精度三者的三角矛盾.无法实现自动化. 三者矛盾：从精度而言: 交会角大,基线长,精度高; 交会角小,基线短,精度低. 从匹配而言: 交会角大,变形大,匹配难; 交会角小,变形小匹配易; 能满足两张影像变形不超过匹配的许可,而又能满足起码的精度,这样的交会角在传统的近景摄影测量---即基于双目观测原理中的近景摄影测量的地面摄影条件几乎是不存在的.这便是近几十年来近景摄影测量无实质进展的根本原因. 矛盾解决：张院士把从空间一个点由两条光线交会的摄影测量基本法则变化为空间一个点由多条光线交会而成的全新概念，彻底解决了数字近景发展的难题。Lensphoto Lensphoto介绍：A.新的理论原理; 传统摄影测量无论是模拟方式，解析方式或是数字化方式，都是基于人眼双目立体视觉的基本原理。Lensphoto实现了从传统基于人眼双目视觉原理到真正基于计算机视觉原理完成摄影测量的跨越；从近景摄影测量技术上讲，这是一套实现了质的飞跃的崭新技术。以计算机视觉原理（多基线）代替人眼双目视觉（单基线）传统摄影测量原理，从空间一个点由两条光线交会的摄影测量基本法则变化为空间一个点由多条光线交会而成的全新概念。B.新的数据获取方式; 旋转多基线摄影: 一个模型可以由多张照片生成,不再是一条摄影基线.多条基线多张照片同时构成多个模型.多基线摄影又分旋转和平行两种摄影方式.这是一种全新的摄影机制.与它对应的软件新处理技术基础便是计算机视觉原理.它将原来按“单模型”处理的交向摄影，扩展为多个模型的区域；比常规的“交向 摄影的单模型”，可大大的减少控制点。C.新的匹配技术; 多片立体匹配: 多基线摄影新机制的引入,使近摄影测量首次有了影像匹配的条件.Lensphoto所采用的是目前国内外最先进的 多片立体匹配技术, 适应于被摄物体的空间分布不连续、断裂、遮挡的新的影像匹配,此技术也是公司的专利.它优于现有一切数字航空摄影测量工作站中的匹配技术.D.首次在近景摄影测量中运用了空中三角测量及平差技术.Lensphoto是世界上第一套将自动空中三角测量和 区域网平差引入近景摄影测量的数字近景摄影测量软件。故它具有极高的精度及自动化。 Lensphoto采用的普通的单反数码相机获得多基线影像，利用可靠的近景多片匹配算法获取大量的同名点，然后通过近景空中三角测量获取向片外方位元素和相机参数，最终通过多光线前方交会及区域自由网平差，自动生成物方区域三维坐标点的点云，从而建立高精度的数字表面模型，进行各种比例尺的线划地形图测绘等等。 性能优势：（1）以普通数码相机取代量测相机，使该技术易于普及。数据采集简单迅速。大大减少外业工作量。内业处理简单容易。（2）精度高。从而可应用行业广。（3）近景摄影测量历史上首次将空中三角测量和平差技术引入。实现了高自动化，高效率。将空中三角测 摄影测量实习心得体会 《摄影测量学》是测绘工程专业重要的专业课程。按照培养目标和教学大纲的要求，本课程进行了一周的课程实习。旨在通过本次课程实习来加深对摄影测量学的基础理论、测量原理及方法的理解和掌握程度，切实提高同学们的实践技能。并达到将所学的各章节知识融会贯通，基本能够综合运用已学知识来解决一些实际问题的目的。要求每位同学在实习老师的指导下能独立完成各项实习内容，尤其应熟练操作各种摄影测量仪器，掌握解析摄影测量的全过程，了解数字摄影测量的主要内容及发展趋势。 本次实习院领导予以足够的重视和精心的安排，老师调节好各个方面的关系，给我创造最好的实习环境。在第一天的实习动员会上，赵老师就本次实习的意义、要求实习注意事项等方面作了明确的阐述，同时，也就本次实习内容和实习步骤作了说明。在其后的实习过程中，学生实习目的明确、主动积极、不怕吃苦、勇于承担重任，这些现象说明本次实习动员会起到了很好的效果，是顺利完成实习的基础。随着摄影测量与遥感技术蓬勃发展，同学们对摄影测量学产生了浓厚的学习兴趣，激发他们的学习热情，纷纷表示要好好珍惜这次难得实习机会，尽量学到更多得有用东西，充分感受测绘科技发展带来的革命性的变革，为今后走上工作岗位奠定坚实基础。通过本次实习，我们更加认识到摄影测量学要 有扎实的理论知识和熟练的软件操作能力。 为使学生明确本次实习的总体任务及每一实习项目具体的作业程序、作业方法，指导教师在各项实习内容开展之前进行集中讲解，做到任务明确、过程清晰;实习过程中，分组指导和定期集中讨论相结合，启发学生解决作业中出现的实际问题。本次实习不仅使学生理论知识得到巩固、操作能力得到加强，同时也使学生运用知识的能力得到提高。 在实习过程中不免出现些错误和困难，但是我们都没有因此而放弃。我个人觉得在实习过程中细心是非常必要的，例如在选择同名点时，一不小心就有可能将同名像点找错。还有在影像匹配后编辑时，如果我们不细心，在没有保存我们成果的情况下就关闭了窗口，我们的成果就会因我们的粗心大意而失去。所以我认为养成一个细心严谨的态度是非常必要的，这将减少一些不必要的错误和损失。其实，我觉得本次实习没有什么特别困难的地方，只要大家能够做到认真细心，我们的实习就会很顺利。 本次实习让我深深体会到，理论指导实践这一真理。在本次实习中，我发现我们要做的工作其实很简单，只要点击有关的按钮，计算机就自动帮我们完成要做的工作了。但是，如果我们没有扎实的基础知识，就无法正常并顺利地操作计算机去完成我们要的指令操作。当我们再次遇到类似的问题时就无法解决了。对于我们来说，如果只有理论知识，而实 程序运行环境为Visual Studio2010.运行前请先将坐标数据放在debug 下。 1.单像空间后方交会 C语言程序： #include 数字近景摄影测量在建筑物变形监测中的应用 摘要：本文介绍了数字近景摄影测量的基本概念，回顾了数字近景摄影测量技术应用于建筑物测绘的研究，并重点分析了在建筑物变形监测中的应用，表明利用数字近景摄影测量技术观测建筑物变形的方法具有效率高、质量好等显著优点。并展望了数字近景摄影测量技术的未来发展。 1.数字近景摄影测量 1.1 数字近景摄影测量的基本概念 近景摄影测量也称非地形摄影测量，是指在0-300m 近距离范围对所研究的各类目标进行摄影，通过对拍摄的图像加工处理，从而确定静态目标的点坐标、表面形状以及动态目标的活动轨迹。近景摄影测量一般包括近景摄影和图像处理两个过程。 随着数码相机的广泛应用，价格愈来愈低廉，使用数码相机的数字近景摄影测量发展越来越快。数字近景摄影测量是指以数字相机为图像采集传感器、并对所摄图像进行数字处理的近景摄影测量。数码相机的出现和不断发展，极大地推动了数字近景摄影测量的发展[1]。 近景摄影测量的摄影机一般分为两种，即量测用的和非量测用的。量测用的摄影机是指专为摄影测量设计的，在像框上设有框标，内方位元素已知或可记录，物镜畸变差很小，主距为固定的或可以调焦的。非量测用的摄影机就是一般使用的相机，特点是内外方位元素一般不知，物镜畸变差比较大，且常常不够稳定。进行数字近景摄影测量的多为以半导体技术CCD 电荷耦合器为基础的数码相机，属于非量测相机。CCD 的状态及灵敏度可长期稳定，因此是可以检校的。在进行精确摄影测量工作前，必须对普通数码相机进行严格的检校。摄影机的检校是指检查和矫正摄影机内方位元素和光学畸变系数的过程。 1.2 数字近景摄影测量的解算模型 数码相机所拍摄的影像内方位元素值未知，因此可以采用直接线性变换模型（Direct Linear Transformation 简称DLT ）。DLT 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解法[2,3]。其基本公式为： 01 111094321=+++++++Z L Y L X L L Z L Y L X L x （1） 01 111098765=+++++++Z L Y L X L L Z L Y L X L y （2） 式（1）和（2）中，L1至L11是11个系数，分别为相片的6个外方位元素（X s ,Y s ,Z s ,φ,ω,К），3个内方位元素（主点的坐标仪坐标x 0、y 0以及拍摄相片的x 方向主距f x ），y 方向相对x 方向的比例变化率d s （即比例尺不一性）以及x 、y 轴间的不正交性d β这11个参数的函数；X 、Y 、Z 是点的空间坐标；x 、y 是相应点的影像坐标。 由于摄影物镜光学畸变差的影响，使得像点、摄站和相应地面点之间的共线关系受到破坏，因此，必须考虑畸变的影响，而光学畸变差主要以辐射方向为主。可考虑加入改正项： 210r κ)x (x Δx ?-= （3） 210r κ)y (y Δy ?-= （4） 摄影测量心得体会 篇一：摄影测量与遥感技术专业实习总结范文 《浙江大学优秀实习总结汇编》 摄影测量与遥感技术岗位工作实习期 总结 转眼之间，两个月的实习期即将结束，回顾这两个月的实习工作，感触很深，收获颇丰。这两个月，在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过我自身的不懈努力，我学到了人生难得的工作经验和社会见识。我将从以下几个方面总结摄影测量与遥感技术岗位工作实习这段时间自己体会和心得： 一、努力学习，理论结合实践，不断提高自身工作能力。 在摄影测量与遥感技术岗位工作的实习过程中，我始终把学习作为获得新知识、掌握方法、提高能力、解决问题的一条重要途径和方法，切实做到用理论武装头脑、指导实践、推动工作。思想上积极进取，积极的把自己现有的知识用于社会实践中，在实践中也才能检验知识的有用性。在这两个月的实习工作中给我最大的感触就是：我们在学校学到了很多的理论知识，但很少用于社会实践中，这样理论和实践就大大的脱节了，以至于在以后的学习和生活中找不到方向，无法学以致用。同时，在工作中不断的学习也是弥补自己的不足的有效方式。信息时代，瞬息万变，社会在变化，人也在变化，所以你一天不学习， 你就会落伍。通过这两个月的实习，并结合摄影测量与遥感技术岗位工作的实际情况，认真学习的摄影测量与遥感技术岗位工作各项政策制度、管理制度和工作条例，使工作中的困难有了最有力地解决武器。通过这些工作条例的学习使我进一步加深了对各项工作的理解，可以求真务实的开展各项工作。 二、围绕工作，突出重点，尽心尽力履行职责。 在摄影测量与遥感技术岗位工作中我都本着认真负责的态度去对待每项工作。虽然开始由于经验不足和认识不够，觉得在摄影测量与遥感技术岗位工作中找不到事情做，不能得到锻炼的目的，但我迅速从自身出发寻找原因，和同事交流，认识到自己的不足，以至于迅速的转变自己的角色和工作定位。为使自己尽快熟悉工作，进入角色，我一方面抓紧时间查看相关资料，熟悉自己的工作职责，另一方面我虚心向领导、同事请教使自己对摄影测量与遥感技术岗位工作的情况 有了一个比较系统、全面的认知和了解。根据摄影测量与遥感技术岗位工作的实际情况，结合自身的优势，把握工作的重点和难点，尽心尽力完成摄影测量与遥感技术岗位工作的任务。两个月的实习工作，我经常得到了同事的好评和领导的赞许。 三、转变角色，以极大的热情投入到工作中。 从大学校门跨入到摄影测量与遥感技术岗位工作岗位，一开始我难以适应角色的转变，不能发现问题，从而解决问题，认为没有多少事情可以做，我就有一点失望，开始的热情有点消退，完全找不到方向。但我还是尽量保持当初的那份热情，想干有用的事的态度，不断的做 摄影测量学空间后方交会实验报告测绘101徐斌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101 姓名: 徐斌 学号: 26 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: 影像坐标地面坐标 x(mm) y(mm) X(m) Y(m) Z(m) 1 -86.15 -68.99 36589.41 25273.32 2195.17 2 -53.40 82.21 37631.08 31324.51 728.69 3 -14.78 -76.63 39100.97 24934.98 2386.50 4 10.46 64.43 40426.54 30319.81 757.31 3.实验程序 Form1.cs 程序 using System; using System.Collections.Generic; using https://www.doczj.com/doc/7f16328882.html,ponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.IO; namespace 后方交会1 { public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); } public double f,m, Xs, Ys, Zs, a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3, q, w, k; public static int N,s; public double[] x = new double[4]; 一、目的与要求 通过本次实习，了解VirtuoZo NT系统的运行环境以及该软件各个模块的操作，了解实习的工作流程。从而对数字摄影测量实习有个整体概念。 二、实习内容 1、了解VirtuoZo NT系统 VirtuoZo NT系统是利用数字影像或数字化影像完成摄影测量作业，由计算机视觉代替人眼的立体量测与识别。可以进行影像匹配、核线采样、生成数字高程模型、制作正射影像、生成等高线、图廓整饰等工作。 2、了解系统目录 目录结构简图： 系统目录说明： Bin目录：执行程序目录，存放系统的所有可执行程序及框标模板文件。 Virlog目录：测区的路径文件（c:\virlog\Blocks\<测区名）.blk） 测区目录说明： Images目录：影像目录，存放VirtuoZo影像文件、影像参数文件、内定向文件、影像外方位元素文件。 3、实习工作流程 根据VirtuoZo的作业流程，安排了以下实习工作流程： 三、作业步骤 1、建立测区 首先在D盘中建立一个自己的文件夹； 打开软件新建一个测区：点击文件-打开测区 在查找范围中选择刚才你建立好的文件夹，在文件名中输入你的测区名字。和你的 文件夹名字相同即可。 然后单击打开按钮即可。系统弹出设置测区对话框设置测区参数：路径设置 主目录：选择D盘中你的文件夹 以下三个文件需要手动输入 控制点文件：（你的文件夹名字）.ctl 加密点文件：（你的文件夹名字）.ctl 相机检校文件：（你的文件夹名字）.cmr 其他默认即可 注意不要忘了后缀 测区目录和文件这一栏中的主目录路径是要将您的测区放在哪个磁盘，控制点文件、加密点文件和相机检校文件应放在测区文件夹中。 2、引入影像 在主菜单上单击文件→引入→影像文件菜单项： 系统弹出输入影像对话框： 将像素大小改为0.1，用鼠标左键单击增加按钮，找到存放原始TIFF影像的文件夹并将其打开。选择好待转换的原始影像01-156_50mic.tif和01-157_50mic.tif以后，用鼠标左键单击打开按钮，您所选择原始TIF影像被列入到输入影像对话框中，用鼠标左键单击该对话框中的处理按钮，程序会自动将原始的TIFF影像转换为适合VirtuoZo处理的VZ影像，处理完影像后直接点退出按钮。 如下图所示： { System; System.Collections.Generic; System.Linq; System.Text; namespace 单像空间后方交会 { class Program { static void Main( string [] args) for (j = 0; j < 5; j++) if (j < 3) "请输入第 {0} 个点的第 {1} 个地面坐标： ", i + 1, j + 1); double .Parse( Console .ReadLine()); "请输入第 {0} 个点的第 {1} 个像点 坐标： ", i + 1, j - 2); double .Parse( Console .ReadLine()); Console .WriteLine(); // 归算像点坐标 (i = 0; i < 4; i++) for (j = 3; j < 5; j++) if (j == 3) zuobiao[i, j] = zuobiao[i, j] - x0; else zuobiao[i, j] = zuobiao[i, j] - y0; // 计算和确定初值 double zs0 = m * f, xs0 = 0, ys0 = 0; for (i = 0; i < 4; i++) else using using using using x0 = y0 = int x0, y0, i, j; double f, m; Console .Write( " 请输入像片比例尺： "); double .Parse( Console .ReadLine()); Console .Write( " 请输入像片的内方位元素 x0:" ); // 均以毫米为单 位 int .Parse( Console .ReadLine()); Console .Write( " 请输入像片的内方位元素 y0:" ); int .Parse( Console .ReadLine()); Console .Write( " 请输入摄影机主距 f:" ); double .Parse( Console .ReadLine()); Console .WriteLine(); // 输入坐标数据 double [,] zuobiao = new double [4, 5]; (i = 0; i < 4; i++) for Console .Write( zuobiao[i, j] = Console .Write( zuobiao[i, j] = for摄影测量学实习报告
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