单向后方交会实验报告.docx

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单向后方交会实验报告

课

程

设

计

报

告

班级：

测绘一班

学号:

20133279

姓名：

罗超

日期：

2015.4.26

一、计算原理

已知条件

摄影机主距f=153.24mm，x0=0，y0=0,像片比例尺为1:

40000，有四对点的像点坐标与相应的地面坐标如下表。

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

2195.17

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

以单像空间后方交会方法，求解该像片的外方位元素。

二、算法流程

（1）获取已知数据。

从航摄资料中差取平均航高与摄影机主距；获取控制点的地面测量坐标并转换为地面摄影坐标。

（2）量测控制点的像点坐标并作系统误差改正。

（3）确定未知数的初始值。

在竖直摄影且地面控制点大体对称分布的情况下，按如下方法确定初始值，即

，

，

（4）

用三个角元素的初始值按下式，计算各个方向余弦值，组成旋转矩阵R

（5）逐点计算像点坐标的近似值。

利用未知数的近似值和控制点的地面坐标；带入共线方程式，逐点近似像点坐标的近似值（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

和常数项

，组成法方程式。

（8）解法方程，求得外方位元素的改正数

。

（9）用前次迭代取得的近似值，加本次迭代的改正数，计算外方位元素的新值。

（10）将求得的外方位元素改正数与规定的限差比较，若小于限差，则迭代结束。

负责用新的近似值重复（4）-（9），直到满足要求为止。

用共线方程进行空间后方交会的程序框如图所示。

输入原始数据

像点坐标计算，系统误差正

确定外方位因素初始值

组成旋转矩阵R

逐点组成误差方程式并法化

所有像点完否

是

解法方程，求外方位元素改正数

计算改正后的外方位元素

外方位元素改正数是否小于限差

是

输出计算成果，计算并结束

结束并显示错误信息

是

否

否

三、源程序

#include”iostream"

usingnamespacestd;

#include”fstream"

#include

constintn=6;

voidinverse（doublec[n][n]）;

templatevoidtranspose（TI*mat1,T2*mat2,inta,intb）;

templatevoidmulti（T1*mat1,T2*mat2,T2*result,inta,intb,intc）;

intmain（）

{

double

x[4][2]={-0.08615,-0.06899,-0.05340,0.08221，-0.01478，-0.07663,0.01046,0.06443};

double

X[4][3]={36589.41,25273.32,2195.17,37631.08,31324.51,728.69,39100.97,24934.98,2386.50,40426.54,30319.81,757.31};

inti,j,num=0;//num为迭代次数

doubleX0[6]={0};//设定未知数（XS,YS,ZS,三个角度）初始值

doublef=0.15324;//摄影机主距f=153.24mm

doublea=1/40000.0;//像片比例尺为1:

40000

doubleR[3][3]={0};//初始化旋转知阵R

doubleapprox_x[8]={0};//用于存放像点估计值

doubleA[8][6]二{0};//定义了一个系数阵

doubleAT[6][8]二{0};//定义了A的转置知阵

doubleL[8]={0}:

//定义常数项

constdoublepi=3.1415926535897932;

doubleAsum[6][6]={0};

doubleresult2[6]={0};

doubleresultl[6][8]={0};

doublesumXYZ[3]={0};

cout.precision（5）;

cout<<”已知像点坐标为:

\n”;

for（i=0;i<4;i++）

for（j=0;j<2;j++）

{

cout<

if（j==0）

{

cout<<”x”<

}

else

{

cout<<”y"<

}

}

cout<<”己知地面四个点的坐标为:

\n”;

for（i=0;i<4;i++）

for（j=0;j<3;j++）

{

if（j==0）

{

cout<<”X";cout<

}

else

if（j==1）

{

cout<<”Y";cout<

}

else

{

cout<<”Z”;cout<

}

}

cout<

for（j=0;j<3;j++）

for（i=0;i<4;i++）

sumXYZ[j]+=X[i][j];

for（i=0;i<2;i++）

X0[i]=sumXYZ[i]/4;//X0,Y0初始化

X0[i]=1/a*f+sumXYZ[2]/4.0;//对Z0进行初始化

do{

R[0][0]=cos（X0[3]）*cos（X0[5]）-sin（X0[3]）*sin（X0[4]）*sin（X0[5]）;

R[0][I]=-cos（X0[3]）*sin（X0[5]）-sin（X0[3]）*sin（X0[4]）*cos（X0[5]）;

R[0][2]=-sin（X0[3]）*cos（X0[4]）;

R[1][0]=cos（X0[4]）*sin（X0[5]）;

R[I1[1]=cos（X0[4]）*cos（X0[5]）;

R[1][2]=-sin（X0[4]）;

R[2][0]=sin（X0[3]）*cos（X0[5]）+cos（X0[3]）*sin（X0[4]）*sin（X0[5]）;

R[2][l]=-sin（X0[3]）*sin（X0[5]）+cos（X0[3]）*sin（X0[4]）*cos（X0[5]）;

R[2][2]=cos（X0[3]）*cos（X0[4]）;

//第一个像点的估计值，第一个点的坐标存放于X[0][0],X[0][1],X[0][2]

approx_x[0]=-f*（R[0][0]*（X[0][0]-X0[0]）+R[1][0]*（X[0][1]-X0[1]）+R[2][0]*（X[0][2]-X0[2]））/（R[0][2]*（X[0][0]-X0[0]）+R[1][2]*（X[0][1]-X0[1]）+R[2][2]*（X[0][2]-X0[2]））;approx_x[1]=-f*（R[0][1]*（X[0][0]-X0[0]）+R[1][1]*（X[0][1]-X0[1]）+R[2][1]*（X[0][2]-X0[2]））/（R[0][2]*（X[0][0]-X0[0]）+R[1][2]*（X[0][1]-X0[1]）+R[2][2]*（X[0][2]-X0[2]））;

//第二个像点的估计值,第2个点的坐标存放于X[1][0],X[1][1],X[1][2]approx_x[2]=-f*（R[0][0]*（X[1][0]-X0[0]）+R[1][0]*（X[1][1]-X0[1]）+R[2][0]*（X[1][2]-X0[2]））/（R[0][2]*（X[1][0]-X0[0]）+R[1][2]*（X[1][1]-X0[1]）+R[2][2]*（X[1][2]-X0[2]））;approx_x[3]=-f*（R[0][1]*（X[1][0]-X0[0]）+R[1][1]*（X[1][1]-X0[1]）+R[2][1]*（X[1][2]-X0[2]））/（R[0][2]*（X[1][0]-X0[0]）+R[1][2]*（X[1][1]-X0[1]）+R[2][2]*（X[1][2]-X0[2]））;

//第三个像点的估计值,第3个点的坐标存放于X[2][0],X[2][1],X[2][2]approx_x[4]=-f*（R[0][0]*（X[2][0]-X0[0]）+R[1][0]*（X[2][1]-X0[1]）+R[2][0]*（X[2][2]-X0[2]））/（R[0][2]*（X[2][0]-X0[0]）+R[1][2]*（X[2][1]-X0[1]）+R[2][2]*（X[2][2]-X0[2]））;

approx_x[5]=-f*（R[0][1]*（X[2][0]-X0[0]）+R[1][1]*（X[2][1]-X0[1]）+R[2][1]*（X[2][2]-X0[2]））/（R[0][2]*（X[2][0]-X0[0]）+R[1][2]*（X[2][1]-X0[1]）+R[2][2]*（X[2][2]-X0[2]））;

//第四个像点的估计值,第4个点的坐标存放于X[3][0],X[3][1],X[3][2]approx_x[6]=-f*（R[0][0]*（X[3][0]-X0[0]）+R[1][0]*（X[3][1]-X0[1]）+R[2][0]*（X[3][2]-X0[2]））/（R[0][2]*（X[3][0]-X0[0]）+R[1][2]*（X[3][1]-X0[1]）+R[2][2]*（X[3][2]-X0[2]））;approx_x[7]=-f*（R[0][1]*（X[3][0]-X0[0]）+R[1][1]*（X[3][1]-X0[1]）+R[2][1]*（X[3][2]-X0[2]））/（R[0][2]*（X[3][0]-X0[0]）+R[1][2]*（X[3][1]-X0[1]）+R[2][2]*（X[3][2]-X0[2]））;for（i=0;i<4;i++）

{

//第i个像点估计值放在approx_x[2*（i-1）],approx_x[2*i-1]/*a11*/A[2*i][0]=（R[0][0]*f+R[0][2]*approx_x[2*i]）/（R[0][2]*（X[i][0]-X0[0]）+R[1][2]*（X[i][1]-X0[1]）+R[2][2]*（X[i][2]-X0[2]））;/*a12*/A[2*i][1]=（R[1][0]*f+R[1][2]*approx_x[2*i]）/（R[0][2]*（X[i][0]-X0[0]）+R[1][2]*（X[i][1]-X0[1]）+R[2][2]*（X[i][2]