在Python中读取原始航片：使用Python中的遥感图像处理库，如GDAL或Rasterio，读取原始航片并获取其相关信息，如分辨率、投影等。 计算地面平均高程投影面：使用数字高程模型(DEM)数据，将航片上的像元高度值与DEM进行比较，得到每个像元对应的地面高度值。然后将这些高度值投影到地面平均高程投影面上，得到每个像元在地面平均高程投影面上的坐标。 计算地面覆盖范围：根据航片的方位元素，计算出每个像元在地面平均高程投影面上的地面坐标。然后根据这些地面坐标，可以计算出航片在地面平均高程投影面上的地面覆盖范围。 获取地面外接矩形的地面范围：根据地面覆盖范围，可以计算出其外接矩形的坐标。然后再根据这些坐标，在DEM上获取对应的高程值，得到地面外接矩形的地面范围。

是的，您说的完全正确。以下是一些Python代码示例，展示如何使用GDAL和NumPy库读取原始航片和DEM数据，并计算地面平均高程投影面、地面覆盖范围和地面外接矩形的地面范围。

import gdal
import numpy as np

# 读取原始航片
img_path = "path/to/image.tif"
img_ds = gdal.Open(img_path)
img_array = img_ds.ReadAsArray()

# 获取相关信息，如分辨率、投影等
img_proj = img_ds.GetProjection()
img_geotrans = img_ds.GetGeoTransform()
img_res = (img_geotrans[1], img_geotrans[5])

# 读取DEM数据
dem_path = "path/to/dem.tif"
dem_ds = gdal.Open(dem_path)
dem_array = dem_ds.ReadAsArray()

# 计算地面平均高程投影面
ground_heights = dem_array - img_array
ground_coords = np.zeros((img_array.shape[0], img_array.shape[1], 2))
for i in range(img_array.shape[0]):
    for j in range(img_array.shape[1]):
        x = img_geotrans[0] + j * img_res[0]
        y = img_geotrans[3] - i * img_res[1]
        z = ground_heights[i, j]
        ground_coords[i, j, 0] = x
        ground_coords[i, j, 1] = y - z

# 计算地面覆盖范围
# 这里需要知道航片的方位元素，具体实现略有不同
...

# 获取地面外接矩形的地面范围
# 这里需要根据地面覆盖范围计算外接矩形的坐标，具体实现略有不同
...

需要注意的是，以上代码示例只是展示了大致的思路，实际实现可能还需要考虑很多细节问题。同时，航片的方位元素也是一个关键因素，需要根据具体情况进行处理。