MATLAB实现单像后方交会编程代码

"该资源提供了一个使用MATLAB编写的单像后方交会的源代码，用户可以直接运行。这个过程主要用于从一张影像中恢复其外方位元素，即航摄仪的位置和姿态参数。代码中涉及的主要步骤包括：读取地面控制点数据、计算像片比例尺分母、初始化外方位元素、迭代求解旋转矩阵和共线方程。" 单像后方交会是摄影测量中的一个重要概念，用于确定航空或卫星影像的外方位元素，包括航摄仪的中心位置(Xs, Ys, Zs)和姿态参数(俯仰角fai0、偏航角omig0、滚转角ka0)。这个MATLAB程序通过以下步骤实现这一过程： 1. **读取数据**：使用`uigetfile`函数让用户选择包含地面控制点数据的.txt文件，然后加载数据到矩阵中，分别存储X、Y、Z坐标。 2. **计算像片比例尺分母**：通过遍历所有控制点对，计算地面点间的距离(Sij)和对应像片点间的距离(sij)，最后求平均得到比例尺分母m，用于考虑实际尺度与影像尺度的差异。 3. **初始化外方位元素**：Xs、Ys取所有控制点的X、Y坐标平均值，Zs为Z坐标平均值加上m乘以主距f，初始角度设为0。 4. **迭代求解**：使用一个无限循环(由`for v=1:+inf`定义)，在每次迭代中计算旋转矩阵R的元素，这涉及到当前角度值(fai0, omig0, ka0)的正弦和余弦。 5. **构建旋转矩阵R**：基于当前的角度值，通过组合不同的三角函数计算出旋转矩阵的元素，矩阵R用于将地面坐标转换为影像坐标。 6. **建立共线方程**：对于每个控制点，根据旋转矩阵R和外方位元素构建共线方程，该方程描述了影像坐标和地面坐标之间的关系。在循环中，这个过程用于迭代求解更准确的外方位元素。 7. **迭代优化**：在每次迭代中，通过比较共线方程的误差来更新外方位元素，直到满足预设的收敛条件或达到最大迭代次数。 整个代码的核心在于迭代求解外方位元素，通过不断地调整角度和位置参数，使得共线方程的误差最小化，从而获得影像的精确几何定位信息。这是一个基础但关键的摄影测量步骤，对于遥感图像处理和地理信息系统等领域具有重要意义。