已知15幅影像的内外方位元素,341个地面点,每个点至少6幅影像上的像点坐标,并将其存储在.pts格式的文件中。根据摄站中心、地面点及对应像点间的共线方程式,采用间接平差方法编程求解这些地面点的物方坐标,要求使用Python。
时间: 2024-02-20 10:59:58 浏览: 36
这是一个比较复杂的问题,需要进行相对较多的数学计算,需要使用一些专业的库来辅助实现。下面是一个基本的流程,供你参考:
1. 读取.pts文件,获取每个地面点在每幅影像上的像点坐标,以及每幅影像的内外方位元素。
2. 对于每个地面点,根据其在至少6幅影像上的像点坐标,建立其与各个摄站中心之间的共线方程组,并使用最小二乘法求解。
3. 将每个地面点在各个摄站中心系下的坐标转换为物方坐标系下的坐标。
关于库的选择,可以使用NumPy库来进行矩阵计算,使用SciPy库来进行最小二乘法求解,使用Matplotlib库来进行可视化等。
以下是一个简单的代码框架,供你参考:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取.pts文件
# ...
# 定义共线方程
def collinearity_eq(param, coord, x, y):
# param: 摄站中心坐标和地面点物方坐标
# coord: 影像上的像点坐标
# x, y: 影像像平面坐标系中的坐标系
# 计算像点坐标与摄站中心的距离
dx = coord[:, 0] - param[0]
dy = coord[:, 1] - param[1]
dz = coord[:, 2] - param[2]
# 计算共线方程,返回误差
eq = param[3] * x + param[4] * y + param[5] - dz - param[6] * dx - param[7] * dy
return eq
# 定义最小二乘法求解函数
def least_squares_eq(param, coord, x, y, target):
res = collinearity_eq(param, coord, x, y) - target
return res
# 求解每个地面点的物方坐标
for i in range(n_points):
# 获取该地面点在至少6幅影像上的像点坐标
coord = np.array([points[i]['coord'][j] for j in range(6)])
x = np.array([points[i]['x'][j] for j in range(6)])
y = np.array([points[i]['y'][j] for j in range(6)])
# 使用最小二乘法求解共线方程
param0 = [...] # 初始化参数
res = least_squares(least_squares_eq, param0, args=(coord, x, y, target))
param = res.x
# 转换为物方坐标系下的坐标
# ...
# 可视化结果
# ...
```
需要注意的是,这只是一个基本的框架,具体的实现还需要根据实际情况进行调整和完善。
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