机载LiDAR数据逐航带平差与航带区域网平差对比

机载LiDAR系统获取的点云数据在经过预处理解算后仍会残余部分系统误差,因此,在利用点云数据生成DEM等相关数字产品之前,必须检查并改正这部分系统误差。以此为主要目标,本文对机载LiDAR数据的逐航带平差与航带区域网平差展开研究,并以Microsoft Visual Studio 2008 C++为开发平台、基于实测数据对比了两者在完成多航带构成的测区平差时的精度,结果表明:机载LiDAR数据的航带区域网平差方法相较于LZD算法可有效降低逐航带平差导致的误差累积,精度更高。     

基于总体最小二乘匹配的机载LiDAR点云航带平差方法

机载LiDAR技术在快速获取空间三维地理信息及其应用方面具有不可估量的前景,然而,机载LiDAR系统获得的相邻航带点云数据在重叠区存在"漂移"问题,需要采用航带平差的方法实现不同航带点云数据之间的"无缝"拼接。针对最小二乘航带平差方法中存在的某些不足,结合总体最小二乘与航带平差方法,将总体最小二乘应用于点云的平面拟合,从而提高了相邻航带匹配的精确性。采用实际飞行数据,设计实验方案对航带平差效果进行比较分析。     

PEIV模型参数估计新算法

PEIV(Partial Errors-In-Variables)模型是EIV模型的扩展,它能解决系数矩阵含有非随机元素或存在结构特性的问题。针对常规PEIV模型算法的复杂性,提出了一种PEIV模型参数估计的新算法。该算法将系数矩阵含误差的元素看成是一类观测值,与平差模型原观测值构成两类观测值,将PEIV平差模型表示为类似于传统的最小二乘间接平差模型,再通过非线性最小二乘平差理论,推导出了算法的迭代公式和精度评定公式。算法迭代格式与间接平差类似,通过算例验证了算法的可行性和正确性。     

机载LiDAR航带法区域网平差方法研究

机载LiDAR数据即使经过良好的检校仍可能呈现残余系统误差。由于残存系统误差和偶然误差的影响,测区各个航带间精度不一致且均存在变形,本文借鉴摄影测量区域网平差的思想,提出一种机载L iDAR区域网平差方法,以单航带作为基础,把几条航带或一个测区作为一个解算的整体,同时求得整个测区内全部激光点改正坐标,对航带网进行非线性变形改正。实验表明,使用本文提出的平差方法获取最终点云的精度优于经典航带平差方法获取的结果。     

通用EIV平差模型及其加权整体最小二乘估计

以平差基本理论为基础,提出了EIV(errors-in-variables)平差模型的通用形式,涵盖了间接平差、条件平差、附有参数的条件平差及附有限制条件的间接平差等基本EIV模型形式。基于整体最小二乘估计准则,研究了通用EIV模型的加权整体最小二乘算法,并推导了估计结果的近似精度公式。通用EIV模型及其整体最小二乘算法是对EIV模型估计理论的进一步完善,统一的整体最小二乘算法有利于软件的编程实现,有助于推动EIV模型估计理论的应用。     

附有限制条件的间接分组平差模型与公式

针对大型测量控制网给出了两种附有限制条件的间接分组平差的函数模型。利用分组平差理论及相关最小二乘原理，推导了该两种函数模型的平差计算及精度评定公式。     

Partial EIV模型的解法

提出了一种求解partial errors-in-variables(partial EIV)模型的思路。通过对partial EIV模型的部分元素进行移项,重组成新形式下的平差函数模型,两次运用间接平差原理分别求解平差参数与系数矩阵中的随机元素,把总体最小二乘平差问题转化为最小二乘平差问题,并通过适当变换提高了新解法的收敛速度。最后分别采用实测数据和模拟数据进行验证,求解了本文算法与已有算法的估值结果。算例结果表明,本文算法能取得与已有算法相同的结果,是切实可行的。     

自由网平差法之计算

对自由网作秩亏平差，即求其最小二乘范数解，是近十年提出的一种自由刚平差的新方法。业已证明，这种方法所求的未知数精度均匀，协因数阵的迹为最小，网中观测量的改正数及其函数和它们的精度（一般称之为不变量）与网中有必要起始数据的经典自由网平差（条件平差或间接平差）的相应结果完全相同，     

机载激光雷达航带平差实验研究——基于参数模型和地面控制点数据

机载激光雷达测量获取的地表点云数据在经过预处理解算后仍会残余部分航带性系统误差,因此,在利用点云数据生成DEM等相关数字产品之前,必须检查并改正这部分航带性系统误差.以此为主要目标,选择“十二参数模型”进行航带平差,总结航带平差的一般技术流程,并对航带平差过程中是否引入地面控制点的结果进行对比分析.结果表明,引入地面控制点进行航带平差,数据的内外部精度均得到有效改善.     

复数域总体最小二乘平差

在复数域最小二乘的基础上提出了复数域总体最小二乘平差方法,推导了复数域总体最小二乘和复数混合总体最小二乘的相关公式。通过算例比较分析了复数观测值的残差的模的平方和最小(平差准则1)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则2)下的复数最小二乘、复数观测值和系数矩阵的残差的模的平方和最小(平差准则3)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则4)下的复数总体最小二乘方法的优劣。试验结果表明:平差准则1下复数最小二乘较平差准则2下得到的结果更加合理,平差准则3下复数总体最小二乘较平差准则4下得到的结果更为准确;当顾及系数矩阵误差时,平差准则3下复数总体最小二乘要优于平差准则1下复数最小二乘。     

一种改进的快速最小高差DEM匹配方法

利用最小高差(LZD)法进行DEM匹配时,当待匹配DEM的分辨率比参考DEM高时,确定的同名点中存在冗余,将导致计算冗余和效率降低。为解决上述问题,对LZD法确定同名点的模型进行改化,提出一种改进的基于最小高差原理的快速DEM匹配方法。该方法根据参考DEM的格网点确定同名点以避免冗余,并通过近似确定同名点及其高差,有效简化了计算过程。实验结果表明,该方法在保证较高的收敛速度和匹配精度的基础上,可有效提高计算效率,且计算效率不随待匹配DEM分辨率提高而降低,DEM间分辨率差异越大,方法的优势越明显。     

无人机倾斜摄影铁路轨道线高精度自动重建

针对既有铁路测绘上线难、作业效率低及测量精度不足的问题,本文提出了一种基于无人机多视图几何原理的铁路轨道线高精度重建方法。首先从无人机影像上提取线特征;然后采用像方测度获得候选匹配线,基于物方距离测度进行Powell优化,获得精确的钢轨线匹配结果;最后,将影像钢轨线匹配结果作为观测值,以钢轨线反投影距离作为测度,最小二乘优化物方钢轨直线段坐标。试验结果表明,本文方法实现了影像轨道线自动匹配与高精度平差解算,像方反投影残差优于0.5像素,轨距和高程的内符合精度分别为0.006和0.005 m。解算成果的平面高程绝对定位精度可达到2 cm左右,平差模型收敛性良好,可以满足工程应用的需要。     

宽基线立体影像Harris-Laplace特征的最小二乘匹配算法

针对宽基线立体影像匹配的困难,本文提出一种基于Harris-Laplace的最小二乘匹配算法.算法基于Harris-Laplace特征检测器获得精度较高的初始特征点,对初始特征点进行NCC匹配,并应用基本矩阵F与单应矩阵H估计剔除误匹配点对,采用距离加权最小二乘匹配算法进行扩展匹配并同时保留定位精度较高的原始Harri...     

基于有理多项式系数模型的物方面元最小二乘匹配

针对物方面元最小二乘匹配仅适用于单中心投影框幅式成像的匹配制作区域DSM问题,提出基于有理多项式系数（RPC）模型的物方面元最小二乘匹配算法,结合匹配窗口区域内多中心平行投影方式,构建RPC模型下的投影方程,将物方面元最小二乘匹配算法从适用于单中心投影框幅式成像扩展到适用于多中心投影推扫式成像的立体匹配,并用SPOT5-HRG、GeoEye、IKONOS立体影像进行试验验证。试验表明,RPC模型能用于物方面元最小二乘匹配且不损失匹配精度,增加了物方面元最小二乘匹配的应用范围和价值。     

一种机载LiDAR条带平差最小二乘匹配算法

基于七参数正形变换的数据驱动模型实现了机载LiDAR条带平差,算法借鉴了Robert(2004)的最小二乘表面匹 配思想,通过引入高斯–马尔科夫模型改进了原有算法,得到未知参数的最小无偏方差估计。实验采用两组实测数 据,分别考察了引入高斯–马尔科夫模型的必要性、算法效率以及迭代收敛性和算法精度。实验表明：(1)剖面检查吻 合且精度一致;(2)TerraMatch量测匹配精度,理想数据高程匹配误差小于0.05 m,数据质量不理想时误差稍大,但均 能成功匹配。     

公开DEM辅助无地面控制点国产卫星影像定位方法

在全球测绘的背景下,为实现无地面控制点的卫星摄影测量,提出了利用公开DEM辅助国产卫星影像进行无控定位的方法。为充分利用公开DEM在大范围内具有一致稳定的高精度特性,将其作为基准与从影像中提取的待定位DEM进行表面匹配,匹配时采用引入截尾最小二乘估计的最小高差(LZD)法,并根据对应点高差的分布自适应探测及剔除DEM之间的差异;匹配确定的变换参数用于对直接定位结果进行物方改正。设计了多组针对天绘一号和资源三号国产卫星影像的对比试验,结果表明本方法切实可行,能充分利用基准DEM的优势,具有较好的稳健性;定位精度很大程度上取决于但不限于基准DEM的精度,基本不受其分辨率的影响;当待定位DEM分辨率较高时,单景影像利用SRTM DEM即可得到能较好满足1∶5万比例尺地形图测制要求的无控定位精度。本方法还为卫星影像定位精度的检核提供了一种新的有效手段。     

局部单应约束的高精度图像自动配准方法

提出一种基于SIFT特征的抗差图像匹配算法。算法分为两个阶段:①初始匹配,综合利用SIFT特征匹配方法和基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)方法建立初始相关,并基于几何关系一致性检测剔除误匹配;②匹配传播,在初始相关的基础上,利用自适应NCC和局部单应约束进行匹配传播,迭代产生更多的匹配点并采用几何关系一致性检测剔除可能的误匹配。初始单应采用最小二乘匹配方法估计得到,并采用自适应NCC为其提供良好的初始值。与现有的基于SIFT特征的图像配准方法相比,算法在抗几何变形和配准精度等方面具有优越性。     

3维最小二乘表面匹配泛型数学模型及在机载LiDAR条带平差中的应用

以3维表面间共轭点欧氏距离之和最小为理论基础,提出一种泛型3维表面匹配数学模型,并推导其最小二乘平差理论模型,利用该模型进行机载LiDAR点云条带平差。针对真实机载LiDAR点云数据进行条带平差对比实验,结果表明本文所提出的表面匹配模型,不仅能准确估计出相邻重叠3维表面间的正形变换参数,较好地解决机载LiDAR点云条带间配准问题,而且能同时适用于多种同名点对应准则,是一种泛型的配准模型。