混合LS-TLS方法提升建筑物边界规则化精度

建筑物边界规则化的混合LS-TLS平差方法是一种创新的解决传统建筑物边界建模和解算难题的技术，特别是在基于摄影测量和LiDAR数据的三维重建中。该方法主要针对的是传统平差技术在处理建筑物边界规则化时遇到的复杂性，如非线性问题和迭代需求。 核心概念包括： 1. **海森法线和正交距离**：这种方法利用这些几何特性构建了考虑边界垂直和平行条件的变量含误差（EIV）模型。海森法线是描述直线对曲面的法向方向，正交距离则是直线到曲线的最短距离，这在确定建筑物边缘精确位置时至关重要。 2. **齐次EIV模型**：这是一种特殊的EIV模型，它包含了二次型限制条件，使得模型更加严谨和精确。齐次性意味着模型中参数的缩放不会影响结果的解析性，有利于模型简化和计算效率。 3. **混合最小二乘-总体最小二乘（LS-TLS）**：这是提出的一种新型平差方法，结合了最小二乘法和总体最小二乘法的优势。最小二乘法强调误差平方和最小，而总体最小二乘则考虑了模型的整体误差分布，提高了解的稳健性和准确性。 4. **SVD分解**：奇异值分解在模型求解中起到了关键作用，通过分解设计矩阵，可以简化求解过程，避免了传统迭代方法可能遇到的计算复杂性。 5. **精度评定**：文章提出了基于SVD分解的混合LS-TLS方法的精度评估方法，确保了解算结果的可靠性，这对于实际应用中的质量控制至关重要。 6. **案例分析**：通过使用LiDAR点云进行建筑物边界规则化，结果显示了这种方法的有效性和优越性，如模型建立简便、无需线性化处理、一次求解即可得到高精度结果，对于大规模数据处理具有显著优势。 7. **作者背景**：周瑜等人，来自信息工程大学、西安测绘研究所和上海交通大学的研究者，他们的研究领域涵盖了地理空间信息、摄影测量和遥感等领域，为该方法提供了坚实的理论基础和技术支持。 总结来说，建筑物边界规则化的混合LS-TLS平差方法提供了一种高效、精确的解决方案，特别适合在现代建筑测量和遥感数据分析中应用，有助于提升建筑物三维重建的精度和效率。