单像空间后方交会:摄影测量中的基础算法应用

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0 下载量 196 浏览量 更新于2024-10-26 收藏 51KB RAR 举报
资源摘要信息:"houfangjiaohui.rar_houfangjiaohui_后方交会_摄影测量" 在摄影测量学中,后方交会是一种重要的基础算法,它主要用于利用单张照片获取地面上物体的空间坐标信息。后方交会的基本原理是通过地面上的已知点坐标和相片上的同名点坐标,来确定摄影机的位置和姿态,从而实现空间点的三维坐标的确定。 摄影测量是一种通过摄影的方式获取被拍摄物体或场景的几何和物理信息的学科。它能够通过二维照片来重建三维世界的图像,广泛应用于地图制作、建筑、工程、考古、农业、林业、矿业、海洋、环境监测等多个领域。摄影测量的主要优点是可以远距离、非接触地获取数据,并且可以得到高精度的测量结果。 后方交会法是在已知控制点的情况下,通过解算算法计算相机在拍摄时的位置和姿态参数,从而实现三维坐标的转换。这种方法的关键在于寻找足够的地面控制点,并且在照片上找到这些控制点的影像。后方交会算法通常涉及到复杂的几何计算和数学模型,包括但不限于射影几何、矩阵变换、误差分析等。 在实际操作中,后方交会通常分为单像空间后方交会和多像空间后方交会。单像空间后方交会是指利用单张照片进行的后方交会,而多像空间后方交会则是利用两张以上的照片进行的后方交会。多像空间后方交会相对于单像空间后方交会,可以提供更多的观测信息,从而使得测量结果更加精确和可靠。 后方交会程序通常是指实现后方交会算法的软件或计算机程序,这些程序能够自动化地进行复杂的计算,提高摄影测量的工作效率。从压缩包文件的文件名称列表中提到的“后方交会程序”可以看出,该压缩文件可能包含了执行后方交会算法的程序代码或软件工具。 在实际应用中,后方交会的精度受到多种因素的影响,比如相机的校正精度、控制点的测量精度、影像匹配的准确性以及计算模型的适用性等。因此,在进行摄影测量时,选择合适的方法和工具,进行严格的操作流程,保证数据的质量是非常关键的。 总结来说,后方交会是一种在摄影测量领域广泛应用的算法,通过对单张或多张照片的分析,结合地面控制点数据,可以计算得到拍摄对象的空间位置。这项技术要求操作者对相关几何学、摄影测量学以及计算机编程有深入的理解,才能在实际工作中灵活运用,得到高质量的测量成果。

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以利用共线方程将地面点坐标反算其在原始航片的像素坐标

2023-06-02 上传