罗德里格矩阵对自检校误差模型精度影响的研究

基于布尔莎空间坐标转换的自检校误差模型,旋转参数的线性化要顾及角度的象限问题,计算过程繁琐且计算量大,而罗德里格矩阵的应用能有效地提高自检校误差模型的效率和精度.本文对新自检校误差模型进行了详细推导,并提出了新模型有效性评定的方法.通过0.5″级全站仪和三维激光扫描仪同步采集数据,分别利用两种模型进行数据处理和对比,确定新自检校误差模型的实用性,验证了基于罗德里格矩阵的自检校误差模型的可行性.     

一种基于直线特征约束的自检校方法

随着低空无人机倾斜摄影测量的兴起,传统测绘领域也开始使用倾斜摄影测量代替传统的解析法测图.但是相比传统的RT K、全站仪等测图手段,倾斜摄影测量的精度始终有限.尤其是在大部分情况下,无人机由于载荷问题无法挂载专业航摄相机,同时倾斜相机往往没有进行精确标定,因此不得不依赖布设大量的像控点来控制成果精度,大幅增加了作业时间成本.基于此,提出一种基于直线特征约束的自检校方法,通过自动提取直线特征对空三进行约束,达到减少像控点,提升作业效率的目的.     

基于虚拟连接点模型的机载LiDAR系统安置误差自检校

利用激光扫描直接定位的严格模型,定量分析LiDAR系统安置误差对激光脚点定位精度的影响,设计了一种安置参数自检校方法提高LiDAR数据条带间相对精度,由于离散采样的激光脚点之间不存在真实的同名连接点,提出了虚拟点模型,将虚拟连接点与真实激光脚点联系起来,并定义了两组规则从激光脚点坐标计算出连接点坐标。采用安阳市内真实LiDAR数据进行试验,证明了本文介绍的自检校方法的可行性和有效性,获得的检校参数稳定有效,可直接对原始LiDAR条带进行纠正,补偿系统安置误差。     

基于DLT模型的一种数码相机检校方法

直接线性模型法是相机检校中常用的一种方法，在其基础上提出了一种适合计算机处理的数码相机检校方法，其通过改变像方元素的单位，就可使用现有的摄影测量程序直接处理数字影像。文中进一步讨论了像素尺寸大小对系统误差的影响，并对像素大小的必要测定精度进行了公式推导。最后的实验结果表明，该方法可以获得较好的校准结果。     

Brown自检校模型相关性分析与改进

Brown自检校模型是近景摄影测量应用中的经典模型,但其自身固有的相关性很多时候会影响到摄影测量的精度和相机检校效果。对该模型的相关性进行详细分析并提出如何进行模型改进,改进后的模型很好地克服了原模型的相关性,使近景测量相机自检校取得更好的检校效果。     

顾及DEM误差自相关的坡度计算模型精度分析

基于DEM的坡度计算,其误差来源于DEM误差、DEM结构和坡度计算模型。在顾及DEM误差自相关的前提下,对四种DEM坡度计算模型进行了分析和评价。研究表明,三阶不带权差分能给出较高的坡度计算精度;在局部窗口中,格网点数量越多,坡度计算越准确;等权比不等权的坡度计算模型更准确;DEM误差自相关结构形式对坡度计算无影响。进一步的理论分析和试验分析还表明：DEM误差自相关性的存在,不仅能够改善地形分析的精度,也能改善DEM自身精度。     

基于平面灭点的相机检校

本文介绍一种应用平面灭点的简单而且高精度的相机检校技术。根据灭点的几何模型和正方形平面模型,找出介于灭点和焦距间的两个约束,依据这两个约束,计算闭合式焦距解决方案。最后,非线性最佳化技术用来精炼参数。计算机模拟和真实数据用来测试此技术。     

基于已知特征平面的移动测量系统安置参数检校

安置误差是影响移动测量系统激光点云精度的主要因素之一。当激光点云中存在特征平面时,安置误差会导致该平面与真实平面之间产生较大的偏差,如果存在多个空间上位置关系较好的特征平面,就能够全面反映出系统的安置误差。本文以此为依据,给出了一种基于已知特征平面的移动测量系统安置参数检校方法,并详细阐述了检校场的布设、数据获取及处理等内容。实验证明,该方法是一种简单、可靠的检校方法,具有较高的实用性。     

地面三维激光扫描仪的自检校模型研究

为使点云测量数据达到最大精度,必须对地面三维激光扫描仪进行检校.通过理论模拟测试,分析6个误差因子对扫描点坐标的影响,并进行模拟数值的检校模型验证.最后通过实例计算证明经检校后检查点点位精度提高,因此说明该方法能有效提高扫描仪的测量精度.     

一种无需控制信息的智能手机自检校方法

传统的相机检校方法受限于高精度的三维检校场或已知空间结构的检校模板,针对这个问题,在分析智能手机成像特征的基础上,提出一种无需控制信息的相机检校方法。该方法主要包括两个步骤:首先按3×3模式采集影像数据,选取基准影像,分别与其他影像进行相对定向以构建单元模型,通过比例系数进行模型连接后建立自由网模型,将所有摄站点、物方点坐标纳入到统一的基准影像坐标系中;然后以选择的基准影像为参考,并考虑附加参数模型,进行自检校光束法自由网平差,解算其余影像相对于基准影像的方位元素以及附加参数,从而完成相机的检校。实验结果表明,该检校方法是有效的,可显著提高测量的精度。     

基于直接线形变换的畸变差检校方法的检校成果和精度分析

近景摄影测量是通过摄影手段来确定（地形以外）目标的外形和运动状态,它是一种瞬间获取被测物体大量物理信息和几何信息的测量手段,是一种非接触性量测手段,不伤及量测目标,不干扰被测物自然状态。     

矢量GIS平面线状实体误差模型概率特征

从概率论的角度看,矢量GIS平面线状实体落入其相应误差模型内的概率值是决定线状实体误差模型规模的依据。根据等概率密度误差模型建模机理、概率论与数理统计以及数值分析,文献[1]、[3]、[4]研究了矢量GIS平面线状实体落入其相应等概率密度误差模型内的概率算法,在此基础上,文中对概率特征进行了总结和分析,得出了"线状实体落入其相应等概率密度误差模型内的概率不仅与线状实体上点位精度最低的特征点"标准误差椭圆缩放系数"有关,而且还随特征点精度的变化而变化"的结论。实例计算与分析验证了该结论的正确性。     

数码相机的一种检校方法

随着隧洞施工技术的不断发展,摄影地质编录将成为当前地质编录新的发展方向.通过将数码相机改造为量测相机的一系列实验,着重介绍像片投影变换纠正、物镜畸变差的改正、控制场的建立和内方位元素的解算及其精度分析,为摄影地质编录创造条件.     

一种检查机载LiDAR平面精度的新方法

针对LiDAR工程常规精度检查方法难以精确评价LiDAR水平精度,实验性质的特殊地标成本高昂,无法有效推广的现状,本文从机载LiDAR数据的三维特点和具体工程需求出发,提出了一种基于十字地标的机载LiDAR平面精度检查方法。针对地标尺寸和点云密度进行了尺度分析,用以指导地标的精确设计以节约成本。实验证明,本文提出的方法可有效检验机载LiDAR的水平精度,而且成本低廉、可推广性和重用性强,具有较高的实用价值。     

顾及子影像拼接参数的自检校模型

针对利用多个面阵CCD组合形成较大像幅的大面阵数字航摄相机,提出将子影像拼接参数引入到共线方程中,形成顾及子影像拼接误差的自检校成像模型,并给出利用该模型进行光束法区域网自检校空三数据平差处理,整体得到稳定可靠的子影像拼接参数估值解的算法流程。对一款国产数字航摄大面阵复合相机进行了子影像几何拼接定位试验,效果良好。     

基于等高线重构误差的LOD建模及精度分析

本文运用等高线重构误差模型对细节层次模型(LOD模型)不同层次之间的精度进行研究。选取5种典型地貌区域进行试验,得到了不同地貌区域的重构误差拟合公式。根据得到的公式,可内插得到各种分辨率比率的重构误差。同时,利用逆公式,又能由重构误差确定相应的分辨率比率,为评价LOD模型精度提供了一种新的方法和思路。     

一种平面坐标转换的简便模型及其精度分析

结合平面坐标转换四参数模型及误差传播定律,对转换参数的误差及不同空间分布的点位转换精度进行分析,得到任意点处转换误差的求解模型。最后,利用模拟数据通过对公共点引入不同级别的误差来验证本文方法的正确性。     

地面检校场直接地理定位的精度分析

为了验证地面检校场代替空对地检校场的可行性,本文参照国际上已经成熟的方案布设了不同的检校场,在建立国产POS与SWDC-4A系统集成检校的数学模型之后,基于不同的检校场进行了多传感器集成直接地理定位的实验,并对最终的结果进行精度分析。结果表明,利用地面检校场进行直接地理定位可以达到平面中误差0.3m、高程中误差0.4m的精度,这种检校方法可靠稳定,能够代替空对地检校场进行实际作业。     

非量测型数码相机检校及量测精度分析

结合能够准确刻画相机物理特性的系统误差模型——Australis像差模型,对共线方程进行了改化。基于摄影测量光束法区域网平差理论,设计了相机检校的技术流程,利用自行开发的检校软件对普通数码相机进行了相机自检校处理及精度分析。试验结果表明,利用文中的相机检校处理流程和方法,可对常规普通数码相机进行可靠的、高精度的标定,以满足近景、低空摄影测量的精度要求。