使用MATLAB写出步骤1，步骤2，步骤3的代码

针对双像空间前方交会精确计算平差中的三个主要步骤，在MATLAB中可以这样实现：

**步骤1** 为读取已知的数据部分，包括外部定向参数和图像上的特征点坐标，可以通过定义变量来表示这些值。示例代码可能如下：

% 内方位元素
x0 = -0.180; % 毫米
y0 = 0.00;   % 毫米
f = 101.400; % 毫米

% 外方位元素
leftExtOriElems = [5426.198, 4242.315, 1022.629, deg2rad(-0.116589), deg2rad(-0.018569), deg2rad(0.078569)]; % 左片
rightExtOriElems = [5528.045, 4239.854, 1018.517, deg2rad(-0.011847), deg2rad(0.014583), deg2rad(0.108921)]; % 右片

% 图像坐标
imagePtsLeft = [0.02718, 0.02764]; % 左片像素单位转换成米
imagePtsRight = [0.01558, 0.02797]; % 右片像素单位转换成米

在 **步骤2** 中，需要构建误差方程系统，这通常涉及到根据几何关系推导出的关系式，并将其转化为线性形式以方便求解。这部分涉及具体的数学公式应用以及如何将它们编码到MATLAB中。例如，

% 构建误差方程
function [A, L] = buildErrorEquation(xS, yS, zS, phi, omega, kappa, f, x0, y0, imagePoint)
    A = [];
    L = [];

    % 将角度转换为弧度制
    phi = deg2rad(phi);
    omega = deg2rad(omega);
    kappa = deg2rad(kappa);

    % 计算旋转矩阵R
    R1 = [cos(omega)*cos(kappa) cos(omega)*sin(kappa) -sin(omega)];
    R2 = [-sin(kappa) cos(kappa) 0];
    R3 = [cos(omega)*sin(kappa) -cos(omega)*sin(kappa) -cos(omega)];
    R4 = [sin(omega)*cos(kappa) sin(omega)*sin(kappa) cos(omega)];
    R5 = [sin(phi)*sin(kappa)+cos(phi)*sin(omega)*cos(kappa) ...
          sin(phi)*cos(kappa)-cos(phi)*sin(omega)*sin(kappa) ...
          -cos(phi)*cos(omega)];
    R6 = [cos(phi)*sin(kappa)-sin(phi)*sin(omega)*cos(kappa) ...
          cos(phi)*cos(kappa)+sin(phi)*sin(omega)*sin(kappa) ...
          sin(phi)*cos(omega)];
    
    R = [R1; R2; R3; R4; R5; R6];

    % 计算u, v
    u = (R * [xS; yS; zS]) / (R * [0; 0; 1]);
    u = u(1:2); % 只保留前两行
    
    % 构造误差方程系数矩阵A与观测向量L
    A = [(u(1)-x0)/f, (u(2)-y0)/f, -(xS-x0)*u(1)/(f*u(3))-(yS-y0)*u(2)/(f*u(3))];
    L = imagePoint - [u(1); u(2)];

end

**步骤3** 则是组合上述得到的所有方程，并求解最终的地面点位置。具体实现时会调用上述函数并将所有的线性方程组织起来形成正规方程组后求解：

% 组合所有方程并求解
[A_left, L_left] = buildErrorEquation(leftExtOriElems(1), leftExtOriElems(2), leftExtOriElems(3),...
                                      leftExtOriElems(4), leftExtOriElems(5), leftExtOriElems(6), f, x0, y0, imagePtsLeft);
[A_right, L_right] = buildErrorEquation(rightExtOriElems(1), rightExtOriElems(2), rightExtOriElems(3),...
                                        rightExtOriElems(4), rightExtOriElems(5), rightExtOriElems(6), f, x0, y0, imagePtsRight);

A_total = [A_left; A_right];
L_total = [L_left; L_right];

XYZ_ground = pinv(A_total) * L_total;
disp(XYZ_ground);

这里`pinv`函数用于求伪逆，从而获得最小二乘意义下的最佳估计。注意这个伪代码没有考虑实际情况中可能存在的各种细节调整或特殊处理，如权矩阵的应用等。