2017攝影測量實習報告

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2017攝影測量實習報告

攝影測量實習總結本學期的最後一週， 我們開始了攝影測量學的實習。 通過實習我認識到攝影測量學是 通過獲取立體影像來研究和確定被攝物體的形狀、大小、空間位置、性質和相互關係的一門 信息科學與技術。攝影測量教學實習是“攝影測量學”課程教學的重要組成部分。 通過實習將課堂理論與實踐相結合，使學生深入掌握攝影測量學基本概念和原理，加 強攝影測量學的基本技能訓練， 培養學生分析問題和解決問題的實際動手能力。 通過實際使 用數字攝影測量工作站，瞭解數字攝影測量的內定向、相對定向、絕對定向、測圖過程及方 法;編制數字影像分割程序，使學生掌握數字攝影測量基本方法與實現，為今後從事有關應 用遙感立體影像和數字攝影測量打下堅實基礎. 我們本週實習的是數字攝影測量工作站的操作，數字攝影測量系統是基於數字影像與 攝影測量的基本原理，應用計算機技術、數字影像處理、影像匹配、模式識別等多學科的理 論與方法， 提取所攝對象用數字方式表達的幾何與物理信息， 從而獲得各種形式的數字產品 和目視化產品。 數字攝影測量系統是攝影測量自動化的必然產物。 數字攝影測量系統為用户 提供了從自動空中三角測量到測繪地形圖的全套整體作業流程解決方案， 大大改變了我國傳 統的測繪模式。VirtuoZo 大部分的操作不需要人工干預，可以批處理地自動進行，用户也可 以根據具體情況靈活選擇作業方式，提高了行業的生產效率。它不僅是製作各種比例尺的 4D 測繪產品的強有力的工具，也為虛擬現實和 GIS 提供了基礎數據，是 3S 集成、三維景 觀和城市建模等最強有力的操作平台。 本次實習是採用 VirtuoZo 數字攝影測量系統(教學版) ，實習目的：瞭解數字攝影測 量系統，掌握操作過程。

實習主要內容：

1.數據準備，包括攝影比例尺、相機內方位元素、航高、航帶數、像片排列、 控制點分佈等;

2. 建立測區、設置測區參數;

3. 建立模型、設置模型參數;

4. 模型定向，包括內定向、相對定向、絕對定向方法與步驟。 其基本步驟是：建立測區、引入影象、建立模型、檢查(修改)影象參數、建立相機 參數文件、建立加密點文件、設置成果輸出參數、模型影象內定向、模型的相對定向、模型 的絕對定向、核線影象生成、匹配預處理、影象匹配、匹配結果的編輯、DEM 生成、DOM 及等高線影象生成、疊加影象生成、矢量測圖、圖廓整飾等。 通過本次實習使學生掌握攝影測量的內涵、攝影測量的基礎知識、解析攝影測量原理 與方法、雙像解析攝影測量，瞭解並能夠理論與實際相聯繫，解決實際生產中的問題。 在完成以上的內容後，我們緊接着要做的是編寫 K 平均區域分割程序，其基本原理是 將圖像初步分成 K 個區域， 計算每個區域的灰度平均值， 將圖像中每一像素分別與 K 個區域 灰度平均值進行比較，差值最小的區域與該像素最為接近，該像素分配給對應區域。

整個圖像掃描完成，重新計算每個區域的灰度平均值，重複上述比較. K-均值算法是迭代算法，每完成一次圖像迭代，區域灰度平均值就重新計算一次，經過 多次迭代，使區域灰度平均值趨於穩定。 K 平均區域分割算法步驟： (1)任意選擇 K 個初始區域，計算每個區域的灰度平均值。 Z1 , Z 2 , ?，Z K (2)使用最小距離判別準則，將圖像全部像素分配給 K 類區域; i j 即對所有的 則判該像素屬於第 i 類區域。 (3)用步驟(2)分類結果，重新計算各區域灰度平均值，並以此作為新的區域均值; (4)比較兩次區域均值之差，若小於某一閾值，則類中心穩定，終止算法;否則返回 步驟(2) 。 參數設定：圖像初始分割區域數 K=2*2，兩次區域灰度平均值之差(閾值)=10 。編寫 與調試圖像 K 平均區域分割程序，輸入圖像名： ‘’ 。 完成以上步驟後， 我們的攝影測量的實習就算告一段落了。 實習雖然只有短短的一週時 間，但我學到了很多東西，讓我更加深刻的瞭解了攝影測量學，把平時所學到的理論知識更 加真實的呈現在我面前，希望以後還會有這樣的實習。

2017攝影測量實習報告

一、 實習任務

利用自己所熟悉的一種編程語言，實現單像空間後方交會，解求此張像片的6個外方位元素 ， ， ， ，ω，κ ，範文之實習報告:攝影測量實習報告。

二、 實習目的

1、 深刻理解單張像片空間後方交會的原理與意義;

2、 在存在多餘觀測值時，利用最小二乘平差方法，經過迭代，求的外方位元素的最佳值;

3、 熟悉VC編程方法，利用編程實現計算。

三、 實習原理

以單幅影像為基礎，從該影像所覆蓋地面範圍內若干控制點的已知地面座標和相應點的像座標量測值出發，根據共線條件方程，求解該影象在航空攝影時刻的像片外方位元素 ， ， ， ，ω，κ共線條件方程如下：

x-x0=-f*[a1(X-Xs)+b1(Y-Ys)+c1(Z-Zs)]/[a3(X-Xs)+b3(Y-Ys)+c3(Z-Zs)]

y-y0=-f*[a2(X-Xs)+b2(Y-Ys)+c2(Z-Zs)]/[a3(X-Xs)+b3(Y-Ys)+c3(Z-Zs)]

其中：

x,y為像點的像平面座標; x0,y0,f為影像的外方位元素;

， ，為攝站點的物方空間座標;X,Y,Z為物方點的物方空間座標;

旋轉矩陣R為 ;

由於此共線條件方程是非線性方程，先對其進行線性化，利用泰勒展開得：

=(x)-x++++++++

=(y)-y++++++++

像點觀測值一般視為等權，即P=I;

矩陣形式：V=AX-L，P=I;

通過間接平差，為提高精度，增加多餘觀測方程，根據最小二乘平差原理，可計算出外方位元素的改正數。經過迭代計算，每次迭代用未知數的近似值與上次迭代計算的改正數之和作為新的近似值，重複計算，求出新的'改正數，這樣反覆趨近，直到改正數小於某個限值為止。

四、 程序框圖

輸入原始數據

歸算像點座標x，y

計算並確定初值 ， ， ， ，

組成旋轉矩陣R

計算(x)(y)和

逐點組成誤差方程式並法化

所有點完否?

解法方程，求未知數改正數

計算改正後的外方位元素

未知數改正數<限差否?

整理並輸出計算結果

正常結束

非正常結束

輸出中間結果和出錯信息

迭代次數是否小於限差否?

否

否

否

是

五、計算結果

1、像點座標，地面座標

點數

像點編號 x y X Y Z

2像片內方位元素：f = 153.840 x0=y0=0

攝影比例尺：1：2500

運算結果:

六、 數據分析

選取第六張像片進行計算，迭代次數為2次。經過比較發現，計算出的6個外方位元素與所給參考值相比，相差很小，計算結果符合要求：線元素誤差小於0.5米;角元素誤差30秒。

計算其精度，可以通過法方程式中未知數的係數矩陣的逆陣(A)-1來求解，此時，視像點座標為等精度不相關觀測值。因為逆陣中第i個主對角線上元素Qii就是法方程式中第i個未知數的權倒數，若單位權中誤差為m0，則第i個未知數的中誤差為：

mi=

當參加空間後方交會的控制點有n個時，則單位權中誤差可按下式計算：

m0=

要求：線元素精度mx等，高於0.05米;角元素精度高於0.00003弧度。計算結果都達到標準。

在此次計算中，我運用了所給的全部控制點，而空間後方交會所運用的控制點，應該避免位於一個圓柱面上，否則會出現解不唯一的情況。選點時，還需要避免選擇的點過於聚集在一起，或位於一條直線上，所選控制點最好分佈在像片的四角和中央。並且數量充足，這樣有利於提高解算精度。

迭代時，所選擇控制條件不同，迭代次數略有不同，所以最後結果也會略有不同。一般設置為線元素改正數小於0.01m，角元素改正數小於0.1’。

所提供X Y Z為地面測量座標，帶入共線方程時，需要轉換為地面攝影測量座標，最簡單的方法為互換XY的數值，即可達到轉換座標目的。並且其單位為米，而像點座標的單位為釐米，需要統一座標單位。

這次實習持續時間很長，經歷了幾次數據的更改，所以程序也幾經修改，由最初的直接輸入數據到後來可以以自行讀入數據，並且可以選擇計算的像片，功能有所完善，我也在實踐的過程中，對空間後方交會有了更深的理解。深刻理解了共線條件方程的運用，各個量的意義，受益匪淺。