从读取航摄影像数据开始，写出光束法空中三角测量的matlab代码

首先，需要读取航摄影像数据。假设我们的影像数据存储在文件夹 "images" 中，文件名为 "image.tif"，可以使用以下代码读取：

image = imread('images/image.tif');

接下来，需要获取影像的内部和外部定向元素（IOE）。内部定向元素包括焦距、主点位置、像点大小等，外部定向元素包括相机位置和姿态。这些参数可以从影像的元数据中获取或手动测量得到。在这里，我们假设这些参数已知，并使用以下代码定义：

% 内部定向元素
f = 50; % 焦距，单位：毫米
u0 = size(image, 2) / 2; % 主点x坐标，单位：像素
v0 = size(image, 1) / 2; % 主点y坐标，单位：像素
sx = 0.01; % 横向像元大小，单位：毫米
sy = 0.01; % 纵向像元大小，单位：毫米

% 外部定向元素
X0 = 0; % 相机x坐标，单位：米
Y0 = 0; % 相机y坐标，单位：米
Z0 = 1000; % 相机z坐标，单位：米
omega = 0; % 绕x轴旋转角度，单位：弧度
phi = 0; % 绕y轴旋转角度，单位：弧度
kappa = 0; % 绕z轴旋转角度，单位：弧度

接下来，计算相机的旋转矩阵和平移矩阵。在这里，我们使用欧拉角转换公式将旋转角度转换为旋转矩阵，然后使用相机位置和旋转矩阵计算平移矩阵。具体实现如下：

% 计算旋转矩阵
R_x = [1 0 0; 0 cos(omega) -sin(omega); 0 sin(omega) cos(omega)];
R_y = [cos(phi) 0 sin(phi); 0 1 0; -sin(phi) 0 cos(phi)];
R_z = [cos(kappa) -sin(kappa) 0; sin(kappa) cos(kappa) 0; 0 0 1];
R = R_z * R_y * R_x;

% 计算平移矩阵
T = -R * [X0; Y0; Z0];

然后，需要确定控制点的坐标和像点坐标。控制点是已知坐标的地面点，它们的像点坐标可以通过影像中的特征点测量得到。在这里，我们假设有三个控制点，它们的地面坐标分别为 (0, 0, 0)，(500, 0, 0) 和 (0, 500, 0)，它们的像点坐标分别为 (100, 100)，(300, 100) 和 (100, 300)。具体实现如下：

% 控制点地面坐标
X = [0 500 0];
Y = [0 0 500];
Z = [0 0 0];

% 控制点像点坐标
x = [100 300 100];
y = [100 100 300];

接下来，我们可以使用光束法空中三角测量的公式计算控制点的地面坐标。具体实现如下：

% 计算控制点的像平面坐标
xp = (x - u0) * sx;
yp = (y - v0) * sy;

% 计算控制点的光束方向向量
A = R(1,:) ./ f;
B = R(2,:) ./ f;
C = R(3,:) ./ f;

% 使用光束法空中三角测量公式计算控制点的地面坐标
for i = 1:length(X)
    M = [A; B; C];
    b = [xp(i); yp(i); 1];
    Xc = inv(M' * M) * M' * (b - T);
    X(i) = Xc(1);
    Y(i) = Xc(2);
    Z(i) = Xc(3);
end

这样，我们就完成了光束法空中三角测量的计算。注意，这里的代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和更准确的参数。