什么描述地物点在图像坐标（x，y）和其在地面对应点的大地坐标（x，y，z）之间的数学关系

地物点在图像坐标（x，y）和其在地面对应点的大地坐标（x，y，z）之间的数学关系可以用摄影测量学中的空间后方交会公式表示：

x = X/Z * f + x0

y = Y/Z * f + y0

其中，x 和 y 是地物点在图像平面上的坐标，X、Y 和 Z 分别是地物点在三维空间中的坐标，f 是摄像机的焦距，x0 和 y0 是主点（也称为光心）在图像平面上的坐标。

这个公式表示了地物点在三维坐标系中的坐标与其在图像平面上的坐标之间的关系，通过已知的摄像机内外参数以及地物点在图像上的坐标，可以计算出地物点在三维空间中的坐标。

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地物点在图像坐标（x，y）和其在地面对应点的大地坐标（x，y，z）之间的数学关系可以用摄影测量学中的空间后方交会公式表示：

x = X/Z * f + x0

y = Y/Z * f + y0

其中，x 和 y 是地物点在图像平面上的坐标，X、Y 和 Z 分别是地物点在三维空间中的坐标，f 是摄像机的焦距，x0 和 y0 是主点（也称为光心）在图像平面上的坐标。

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遥感数字图像中的灰度共生矩阵中的坐标i和j分别表示什么

在遥感数字图像中的灰度共生矩阵中，坐标(i, j)表示两个像素之间的灰度级别对比关系。具体来说，i和j分别表示两个像素的灰度级别，范围通常在0到N-1之间，其中N是图像的灰度级别总数。

假设遥感图像的灰度级别总数为N，则灰度共生矩阵的大小为N×N。矩阵的每个元素GLCM(i, j)表示在图像中具有灰度级别i和j的像素对的频次或概率。通过统计图像中不同灰度级别像素对的出现次数或概率，可以得到灰度共生矩阵。

灰度共生矩阵描述了图像中不同灰度级别像素对之间的关系，可以用来分析图像的纹理特征。通过计算灰度共生矩阵的统计特征，可以获得图像的纹理信息，例如对比度、能量、相关性和熵等。这些纹理特征对于遥感图像的分类、目标检测和地物识别等应用具有重要意义。