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11.
The perspective 4 point (P4P) problem - also called the three-dimensional resection problem - is solved by means of a new algorithm: At first the unknown Cartesian coordinates of the perspective center are computed by means of M?bius barycentric coordinates. Secondly these coordinates are represented in terms of observables, namely space angles in the five-dimensional simplex
generated by the unknown point and the four known points. Substitution of M?bius barycentric coordinates leads to the unknown Cartesian coordinates (2.8)–(2.10) of Box 2.2. The unknown distances within the five-dimensional simplex are determined by solving the Grunert equations, namely by forward reduction to one algebraic equation (3.8) of order four and backward linear substitution. Tables 1.–4.
contain a numerical example. Finally we give a reference to the solution of the 3 point (P3P) problem, the two-dimensional resection problem, namely to the Ansermet barycentric coordinates initiated by C.F. Gau? (1842), A. Schreiber (1908) and A.␣Ansermet (1910).
Received: 05 March 1996; Accepted: 15 October 1996 相似文献
12.
The twin perspective 4 point (twin P4P) problem – also called the combined three dimensional resection-intersection problem – is the problem of finding
the position of a scene object from 4 correspondence points and a scene stereopair. While the perspective centers of the left and right scene image are positioned by means of a double three dimensional resection, the position of the scene object imaged on the left and right photograph is determined by a three dimensional intersection based upon given resected perspective centers. Here we present a new algorithm solving the twin P4P problem by means of M?bius barycentric coordinates. In the first algorithmic step we determine the distances between the perspective centers and the unknown intersected point by solving a linear system of
equations. Typically, area elements of the left and right image build up the linear equation system. The second algorithmic step allows for the computation of the M?bius barycentric coordinates of the unknown intersected point which are thirdly converted into three dimensional object space coordinates {X,Y,Z} of the intersected point. Typically, this three-step algorithm based upon M?bius barycentric coordinates takes advantage of the primary double resection problem from which only distances from four correspondence points to the left and right perspective centre are needed. No orientation parameters and no coordinates
of the left and right perspective center have to be made available.
Received 1 May 1996; Accepted 13 September 1996 相似文献
13.
宁夏灵盐地区荒漠化灾害与农牧业持续发展 总被引:5,自引:0,他引:5
分析了宁夏灵盐地区荒漠化灾害过程中自然环境与人力活动的相互作用,并讨论了区域农牧业经济发展的“退耕还牧”治沙等社会问题。在第四纪地质时期荒漠化的发生发展是一种“气候-地貌”的自然过程;在人类历史时期是气候主控下人为叠加干扰的“自然-人为”地貌过程。自然环境与人为活动具有使荒漠化发生正向或逆转变化的双重机制。 相似文献
14.
15.
16.
青藏高原的水塔功能 总被引:5,自引:0,他引:5
青藏高原是维持我国乃至东亚地区生态系统的重要水塔。高原平均海拔在4000m以上,与周边地区形成了巨大的地势差。高原东南部不仅具有丰富的降水,而且在3500m以上以冰川雪被形态储存了巨大的水资源,因此,高原具有重要的水塔功能。基于高原潜在输出总水量和不同海拔区域水体所具有的势能两个方面,建立了高原水塔功能的模型,从而利用GIS方法,通过对我国1∶400万系列图和相关资料的统计分析,计算出高原不同高度带贮存的大气降水、冰川储水量、湖泊水量以及工农业用水量。计算结果表明,青藏高原冰川湖泊的淡水储量达39921×108m3,其中冰川储水量为39228×108m3,可利用湖泊储水量为693×108m3,平均每年由降水获得的水资源量为8495×108m3,高原工农业用水量为129×108m3。因此,高原的输出水量即出境河川径流量为6870×108m3。高原储水主要分布在海拔3000~5000m间,与高原周围相比,平均势差在2000~4000m间,最大的势差达5500m。水体具有巨大的势能,在势能的作用下,自然向周边区域输送汇集,维持着周边地区的生态过程和社会经济活动,因此,青藏高原的水塔功能对于周边地区的生态系统和社会经济系统是极其重要的。 相似文献
17.
上海地区湿地水生维管束植物及其区系特征 总被引:10,自引:1,他引:10
在参照相关资料基础上,结合实地调查,得出上海地区湿地水生维管束植物共49科107属179种。从植物生态型和生活型等方面来划分,上海地区水生维管束植物可主要分为内陆河湖水生植物、河口海岸滩涂植物和湿生植物3种类型。从区系组成来看,包含5种以上的12个较大科构成了上海地区水生维管束植物的主体,其中禾本科和莎草科种类最多;区内各属种数都在10种以下,包含3种以上的属有19属,共79种,分别占总属数的17.8%和总种数的44.2%。从区系分布区类型来看,水生蕨类植物种主要有4种分布区类型,世界分布为主要类型;而水生种子植物属有13种分布区类型,其中6个热带分布类型共有39属,占总属数的61.9%,6个温带分布类型共有24属,占总属数的38.1%,表明上海地区水生种子植物区系具有偏热带性质。同时,讨论了水生维管束植物在湿地生态系统以及湿地生态恢复中的重要作用。 相似文献
18.
19.
UUV 集群在执行大范围搜索任务时分配方案的优劣对于提高任务执行效率至关重要。研究解决 UUV 集群同时进行多区域搜索中的任务分配问题,使得全部区域搜索完成时长最小。针对传统匈牙利算法无法高效解决不平衡任务分配的问题,提出一种改进匈牙利多轮分配算法。该算法通过多轮任务分配,实现空闲 UUV 高效利用和目标区域合理分配,通过在代价函数中引入边际代价和保守估计时长,大大减小了全部区域搜索完成时长。仿真实验结果表明:提出的算法相比传统匈牙利算法能够合理分配空闲 UUV,提高分配效率。此外,相较于仅采用搜索时长为代价函数,在代价函数中引入边际代价和保守估计时长能够针对耗时长的区域最大限度缩短搜索时长,保证随着 UUV 数量的增加,全部区域搜索完成时长单调递减。 相似文献