70031

Построение и уравнивание маршрутной и блочной фототриангуляции по методу связок

Доклад

География, геология и геодезия

При построении сети фототриангуляции методом связок для каждого изображения точки (определяемой и опорной), измеренного на снимке составляются уравнения коллинеарности...

Русский

2014-10-14

117.5 KB

1 чел.

Построение и уравнивание маршрутной и  блочной фототриангуляции по методу связок

 При построении сети фототриангуляции методом связок для каждого изображения точки (определяемой и опорной), измеренного на снимке составляются уравнения коллинеарности:

    (1.6.1)

в которых:

;

x,y – координаты изображения точки местности, измеренной на снимке;

X,Y,Z – координаты точки местности в системе координат объекта OXYZ;

XS,YS, ZS – координаты центров проекции  снимка в системе координат объекта;

А – матрица преобразования координат, элементы a ij  которой являются функциями угловых элементов внешнего ориентирования снимка.

Уравнения поправок, соответствующие условным уравнениям (1.5.1) имеют вид: (1.6.4)

 Для каждой планово-высотной опорной точки составляются уравнения поправок:

(1.6.5)

в которых:

X,Y,Z – измеренные координаты опорной точки,

Xo,Yo,Zo – приближенные значения координат опорной точки.

Для плановой опорной точки составляются два первых уравнения из системы уравнений (1.6.5), а для высотной опорной точки третье уравнение.

Если с помощью системы GPS были определены координаты центров проекций снимков S, то для каждого центра проекции составляются уравнения поправок:

      (1.6.6)

в которых:

Xs,Ys,Zs – измеренные координаты центров проекции снимков,

XoS, YoS, ZoS – их приближенные значения.

В случае, если при съемке с помощью навигационного комплекса, включающего инерциальную и GPS системы, были определены угловые элементы внешнего ориентирования снимков для каждого снимка составляются уравнения поправок:

    (1.5.7)

в которых:

 

- измеренные значения угловых ЭВО,

- их приближенные значения.

Полученную таким образом систему уравнений поправок решают методом приближений по методу наименьших квадратов под условием VTV=min.

В результате решения находят значения элементов ориентирования всех снимков сети и координаты точек сети в системе координат объекта.

В первом приближении в уравнениях поправок (1.5.5), (1.5.6) и (1.5.7) приближенные значения неизвестных принимаются равными их измеренным значениям.

С геометрической точки зрения сеть фототриангуляции по методу связок строится под условием пересечения соответственных проектирующих лучей связок в точках объекта (рис. 1.6.1):


Рис. 1.6.1

 Общее количество неизвестных, определяемых при построении и уравнивании блочной сети, можно определить по формуле:

    (1.6.8)

где      n – количество снимков в сети;

 k – количество определяемых точек (включая опорные геодезические точки).

Общее количество уравнений поправок можно определить по формуле:

,        (1.6.9)

в которой:

m – общее количество измеренных на снимках точек;

 c - количество планово-высотных опорных точек;

 i - количество плановых опорных точек;

 l – количество высотных опорных точек;

 j – количество центров проекций снимков, измеренных с помощью системы GPS.

Рассчитаем величины M и N для блочной сети изображенной на рис. 1.6.2, состоящей из двух маршрутов, в каждом из которых 4 снимка.


                             

                                                  

                                                                                   

Рис. 1.6.2

  •  - главная точка снимка;

- точка сети;

         - планово-высотная точка;

             - количество точек, измеренных на снимках (в числителе – количество точек, измеренных на стереокомпараторе или аналитической стереофотограмметрической системе, а в знаменателе – количество точек, измеренных на цифровой фотограмметрической системе).                                                                                   

Для блочной сети, изображенной на рис. 1.6.1, n=8, а k=20, поэтому .

Из рис. 1.6.2 следует, что m=72, если снимки измерялись на стереокомпараторе или аналитическом стереофотограмметрическом приборе, или m=60 в случае, если снимки измерялись на цифровой фотограмметрической системе

, а  

следовательно,

, если снимки измерялись на стереокомпараторе или аналитической стереофотограмметрической системе, и

, если снимки измерялись на цифровой фотограмметрической системе.

S1

L

K

M

N

S2

S3

S4

S5

S6

m1

m2

m3

m4

m5

m6

n1

n2

n4

n5

l3

l6

k3


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

49668. Построение модели оценки кредитоспособности заемщика 161.5 KB
  Зачастую коммерческие банки сталкиваются с проблемами неплатежей по кредиту изза того что еще на начальной стадии принятия решений о выдаче или невыдаче кредита неправильно оценили потенциальные риски что и привело к негативным результатам. На основе имеющихся данных о финансовых показателях компаний и наличия отсутствия последующих проблем с выплатой кредита мы обучим компьютерную программу только на основе данных о финансовых характеристиках компании выдавать прогноз о том сможет ли компания погасить кредит без проблем или это будет...
49671. ОЦЕНКА ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ 917.5 KB
  Жилая недвижимость и способы ее оценки Стандартные методы анализа оценки стоимости квартир не всегда приводят к точному и адекватному результату. Существует множество методик оценки многие из них рекомендованы для применения Российским Обществом Оценки. Таким образом с помощью нейронных сетей можно добиться объективной оценки жилой недвижимости.
49672. Оценка стоимости квартир в г.Перми на основе нейросетевого подхода 807.5 KB
  Искусственные нейронные сети прочно вошли в нашу жизнь и в настоящее время широко используются при решении самых разных задач и активно применяются там где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными. Нейронные сети исключительно мощный метод моделирования позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. Искусственные нейронные сети подобно...