2017攝影測量實習報告
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2017攝影測量實習報告
攝影測量實習總結本學期的最后一周， 我們開始了攝影測量學的實習。 通過實習我認識到攝影測量學是 通過獲取立體影像來研究和確定被攝物體的形狀、大小、空間位置、性質和相互關系的一門 信息科學與技術。攝影測量教學實習是“攝影測量學”課程教學的重要組成部分。 通過實習將課堂理論與實踐相結合，使學生深入掌握攝影測量學基本概念和原理，加 強攝影測量學的基本技能訓練， 培養(yǎng)學生分析問題和解決問題的實際動手能力。 通過實際使 用數(shù)字攝影測量工作站，了解數(shù)字攝影測量的內(nèi)定向、相對定向、絕對定向、測圖過程及方 法;編制數(shù)字影像分割程序，使學生掌握數(shù)字攝影測量基本方法與實現(xiàn)，為今后從事有關應 用遙感立體影像和數(shù)字攝影測量打下堅實基礎. 我們本周實習的是數(shù)字攝影測量工作站的操作，數(shù)字攝影測量系統(tǒng)是基于數(shù)字影像與 攝影測量的基本原理，應用計算機技術、數(shù)字影像處理、影像匹配、模式識別等多學科的理 論與方法， 提取所攝對象用數(shù)字方式表達的幾何與物理信息， 從而獲得各種形式的數(shù)字產(chǎn)品 和目視化產(chǎn)品。 數(shù)字攝影測量系統(tǒng)是攝影測量自動化的必然產(chǎn)物。 數(shù)字攝影測量系統(tǒng)為用戶 提供了從自動空中三角測量到測繪地形圖的全套整體作業(yè)流程解決方案， 大大改變了我國傳 統(tǒng)的測繪模式。VirtuoZo 大部分的操作不需要人工干預，可以批處理地自動進行，用戶也可 以根據(jù)具體情況靈活選擇作業(yè)方式，提高了行業(yè)的生產(chǎn)效率。它不僅是制作各種比例尺的 4D 測繪產(chǎn)品的強有力的工具，也為虛擬現(xiàn)實和 GIS 提供了基礎數(shù)據(jù)，是 3S 集成、三維景 觀和城市建模等最強有力的操作平臺。 本次實習是采用 VirtuoZo 數(shù)字攝影測量系統(tǒng)(教學版) ，實習目的：了解數(shù)字攝影測 量系統(tǒng)，掌握操作過程。
實習主要內(nèi)容：
1.數(shù)據(jù)準備，包括攝影比例尺、相機內(nèi)方位元素、航高、航帶數(shù)、像片排列、 控制點分布等;
2. 建立測區(qū)、設置測區(qū)參數(shù);
3. 建立模型、設置模型參數(shù);
4. 模型定向，包括內(nèi)定向、相對定向、絕對定向方法與步驟。 其基本步驟是：建立測區(qū)、引入影象、建立模型、檢查(修改)影象參數(shù)、建立相機 參數(shù)文件、建立加密點文件、設置成果輸出參數(shù)、模型影象內(nèi)定向、模型的相對定向、模型 的絕對定向、核線影象生成、匹配預處理、影象匹配、匹配結果的編輯、DEM 生成、DOM 及等高線影象生成、疊加影象生成、矢量測圖、圖廓整飾等。 通過本次實習使學生掌握攝影測量的內(nèi)涵、攝影測量的基礎知識、解析攝影測量原理 與方法、雙像解析攝影測量，了解并能夠理論與實際相聯(lián)系，解決實際生產(chǎn)中的問題。 在完成以上的內(nèi)容后，我們緊接著要做的'是編寫 K 平均區(qū)域分割程序，其基本原理是 將圖像初步分成 K 個區(qū)域， 計算每個區(qū)域的灰度平均值， 將圖像中每一像素分別與 K 個區(qū)域 灰度平均值進行比較，差值最小的區(qū)域與該像素最為接近，該像素分配給對應區(qū)域。
整個圖像掃描完成，重新計算每個區(qū)域的灰度平均值，重復上述比較. K-均值算法是迭代算法，每完成一次圖像迭代，區(qū)域灰度平均值就重新計算一次，經(jīng)過 多次迭代，使區(qū)域灰度平均值趨于穩(wěn)定。 K 平均區(qū)域分割算法步驟： (1)任意選擇 K 個初始區(qū)域，計算每個區(qū)域的灰度平均值。 Z1 , Z 2 , ?，Z K (2)使用最小距離判別準則，將圖像全部像素分配給 K 類區(qū)域; i j 即對所有的 則判該像素屬于第 i 類區(qū)域。 (3)用步驟(2)分類結果，重新計算各區(qū)域灰度平均值，并以此作為新的區(qū)域均值; (4)比較兩次區(qū)域均值之差，若小于某一閾值，則類中心穩(wěn)定，終止算法;否則返回 步驟(2) 。 參數(shù)設定：圖像初始分割區(qū)域數(shù) K=2*2，兩次區(qū)域灰度平均值之差(閾值)=10 。編寫 與調(diào)試圖像 K 平均區(qū)域分割程序，輸入圖像名： ‘eight.tif’ 。 完成以上步驟后， 我們的攝影測量的實習就算告一段落了。 實習雖然只有短短的一周時 間，但我學到了很多東西，讓我更加深刻的了解了攝影測量學，把平時所學到的理論知識更 加真實的呈現(xiàn)在我面前，希望以后還會有這樣的實習。
2017攝影測量實習報告
一、 實習任務
利用自己所熟悉的一種編程語言，實現(xiàn)單像空間后方交會，解求此張像片的6個外方位元素 ， ， ， ，ω，κ ，范文之實習報告:攝影測量實習報告。
二、 實習目的
1、 深刻理解單張像片空間后方交會的原理與意義;
2、 在存在多余觀測值時，利用最小二乘平差方法，經(jīng)過迭代，求的外方位元素的最佳值;
3、 熟悉VC編程方法，利用編程實現(xiàn)計算。
三、 實習原理
以單幅影像為基礎，從該影像所覆蓋地面范圍內(nèi)若干控制點的已知地面坐標和相應點的像坐標量測值出發(fā)，根據(jù)共線條件方程，求解該影象在航空攝影時刻的像片外方位元素 ， ， ， ，ω，κ共線條件方程如下：
x-x0=-f*[a1(X-Xs)+b1(Y-Ys)+c1(Z-Zs)]/[a3(X-Xs)+b3(Y-Ys)+c3(Z-Zs)]
y-y0=-f*[a2(X-Xs)+b2(Y-Ys)+c2(Z-Zs)]/[a3(X-Xs)+b3(Y-Ys)+c3(Z-Zs)]
其中：
x,y為像點的像平面坐標; x0,y0,f為影像的.外方位元素;
， ，為攝站點的物方空間坐標;X,Y,Z為物方點的物方空間坐標;
旋轉矩陣R為 ;
由于此共線條件方程是非線性方程，先對其進行線性化，利用泰勒展開得：
=(x)-x++++++++
=(y)-y++++++++
像點觀測值一般視為等權，即P=I;
矩陣形式：V=AX-L，P=I;
通過間接平差，為提高精度，增加多余觀測方程，根據(jù)最小二乘平差原理，可計算出外方位元素的改正數(shù)。經(jīng)過迭代計算，每次迭代用未知數(shù)的近似值與上次迭代計算的改正數(shù)之和作為新的近似值，重復計算，求出新的改正數(shù)，這樣反復趨近，直到改正數(shù)小于某個限值為止。
四、 程序框圖
輸入原始數(shù)據(jù)
歸算像點坐標x，y
計算并確定初值 ， ， ， ，
組成旋轉矩陣R
計算(x)(y)和
逐點組成誤差方程式并法化
所有點完否?
解法方程，求未知數(shù)改正數(shù)
計算改正后的外方位元素
未知數(shù)改正數(shù)<限差否?
整理并輸出計算結果
正常結束
非正常結束
輸出中間結果和出錯信息
迭代次數(shù)是否小于限差否?
否
否
否
是
五、計算結果
1、像點坐標，地面坐標
點數(shù)
像點編號 x y X Y Z
2像片內(nèi)方位元素：f = 153.840 x0=y0=0
攝影比例尺：1：2500
運算結果:
六、 數(shù)據(jù)分析
選取第六張像片進行計算，迭代次數(shù)為2次。經(jīng)過比較發(fā)現(xiàn)，計算出的6個外方位元素與所給參考值相比，相差很小，計算結果符合要求：線元素誤差小于0.5米;角元素誤差30秒。
計算其精度，可以通過法方程式中未知數(shù)的系數(shù)矩陣的逆陣(A)-1來求解，此時，視像點坐標為等精度不相關觀測值。因為逆陣中第i個主對角線上元素Qii就是法方程式中第i個未知數(shù)的權倒數(shù)，若單位權中誤差為m0，則第i個未知數(shù)的中誤差為：
mi=
當參加空間后方交會的控制點有n個時，則單位權中誤差可按下式計算：
m0=
要求：線元素精度mx等，高于0.05米;角元素精度高于0.00003弧度。計算結果都達到標準。
在此次計算中，我運用了所給的全部控制點，而空間后方交會所運用的控制點，應該避免位于一個圓柱面上，否則會出現(xiàn)解不唯一的情況。選點時，還需要避免選擇的點過于聚集在一起，或位于一條直線上，所選控制點最好分布在像片的四角和中央。并且數(shù)量充足，這樣有利于提高解算精度。
迭代時，所選擇控制條件不同，迭代次數(shù)略有不同，所以最后結果也會略有不同。一般設置為線元素改正數(shù)小于0.01m，角元素改正數(shù)小于0.1’。
所提供X Y Z為地面測量坐標，帶入共線方程時，需要轉換為地面攝影測量坐標，最簡單的方法為互換XY的數(shù)值，即可達到轉換坐標目的。并且其單位為米，而像點坐標的單位為厘米，需要統(tǒng)一坐標單位。
這次實習持續(xù)時間很長，經(jīng)歷了幾次數(shù)據(jù)的更改，所以程序也幾經(jīng)修改，由最初的直接輸入數(shù)據(jù)到后來可以以自行讀入數(shù)據(jù)，并且可以選擇計算的像片，功能有所完善，我也在實踐的過程中，對空間后方交會有了更深的理解。深刻理解了共線條件方程的運用，各個量的意義，受益匪淺。
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