• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      光束法區(qū)域網(wǎng)平差的地面激光掃描多站點云自動定向方法

      2014-01-14 03:02:44姚吉利賈象陽韓保民
      測繪學(xué)報 2014年7期
      關(guān)鍵詞:網(wǎng)平標(biāo)靶光束

      姚吉利,馬 寧,賈象陽,韓保民

      山東理工大學(xué) 建筑工程學(xué)院,山東 淄博255000

      1 引 言

      三維激光掃描技術(shù)的迅速發(fā)展,使地面激光掃描(terrestrial laser scanning,TLS)能夠快速、準(zhǔn)確地獲取三維點云數(shù)據(jù)[1],在地形測量、礦山測量及3D建模等方面日趨成熟[2-5],并在變形觀測、目標(biāo)的實際三維成像及測距等測量工程中得到廣泛應(yīng)用[6-7]。地面激光掃描無論用于閉合的單個物體,還是用于開放的大范圍地形測繪,都要通過有限視場、不同視角、不同空間分辨率的多站掃描,才能完成物體形態(tài)或地表形態(tài)測量[8]。同一掃描目標(biāo)的多站點云坐標(biāo)的統(tǒng)一,通常稱為點云配準(zhǔn)。

      目前點云配準(zhǔn)分為4大類:①基于ICP算法的點云配準(zhǔn)[9];②安置反射標(biāo)靶的多站點云配準(zhǔn)[2];③基于全站儀/GPS控制點的多站點云配準(zhǔn)[10];④基于三維特征點的點云配準(zhǔn)[8,11]。其中應(yīng)用最廣泛、最經(jīng)典的拼接方法是文獻(xiàn)[9,12]提出的ICP算法以及改進(jìn)的ICP算法。文獻(xiàn)[13]利用ICP算法匹配重疊區(qū)域的特征點,文獻(xiàn)[14]將ICP算法用于部分穩(wěn)定重疊場景的測量中誤差估計。文獻(xiàn)[15]利用一種全新開發(fā)的軟件,通過反射物來識別鄰近測站的公共點云,計算配準(zhǔn)參數(shù),完成點云配準(zhǔn)。文獻(xiàn)[16]利用攝影測量中的獨立模型法和ICP算法對多視角測量數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)。

      國內(nèi)在光束法/光束法區(qū)域網(wǎng)平差上作了不少研究,光束法局域網(wǎng)平差方法已經(jīng)成熟,并廣泛應(yīng)用于不同的領(lǐng)域[17]。文獻(xiàn)[8—12]通過空中三角測量,用不同方法推導(dǎo)并建立光束法平差的數(shù)學(xué)模型。文獻(xiàn)[21]利用自行研制的POS輔助光束法區(qū)域網(wǎng)平差系統(tǒng)WuCAPS對兩種航攝影像進(jìn)行了試驗,其測定的未檢校與經(jīng)檢校場檢校后的影像定向參數(shù)輔助光束法區(qū)域網(wǎng)平差的結(jié)果基本一致。

      文獻(xiàn)[22]用球形標(biāo)靶、平面標(biāo)靶、連接標(biāo)靶進(jìn)行點云配準(zhǔn),每站觀測要設(shè)置8個以上標(biāo)靶,進(jìn)行大型建筑物測量。筆者在攝影測量中光束法區(qū)域網(wǎng)平差的基礎(chǔ)上,提出了基于光束法區(qū)域網(wǎng)平差的地面激光掃描多站點云的自動配準(zhǔn)的方法,平均每站布設(shè)2.5個標(biāo)靶,探測距離273m(直徑0.212 4m的自制標(biāo)靶)。試驗結(jié)果表明,配準(zhǔn)精度為6cm,可用于大比例尺地形測量。

      2 光束法區(qū)域網(wǎng)平差的地面激光掃描多站點云自動配準(zhǔn)原理

      2.1 地面激光掃描區(qū)域網(wǎng)平差

      攝影測量中的光束法區(qū)域網(wǎng)平差是基于攝影像點、物點和攝影站三點共線提出來的,由單張像片構(gòu)成區(qū)域,建立全區(qū)域統(tǒng)一誤差方程式,整體解求每張像片6個外方位元素和待求點地面坐標(biāo)[23]。對于地面激光掃描多站區(qū)域網(wǎng)平差的定義是,由掃描站構(gòu)成區(qū)域網(wǎng),以每個掃描站到定向標(biāo)靶(球體標(biāo)靶、反射標(biāo)靶和自然物體標(biāo)靶等)為單個光束,以單個光束為平差單元,以三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型為依據(jù),建立全區(qū)域統(tǒng)一的誤差方程式,整體求解每個掃描站的6個(或7個)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)(6DOF、7DOF)。

      2.2 多站掃描的區(qū)域網(wǎng)構(gòu)建

      2.2.1 區(qū)域網(wǎng)構(gòu)建

      多站掃描設(shè)備中心和每站定向標(biāo)靶構(gòu)成區(qū)域網(wǎng),如圖1所示。一般以一天內(nèi)掃描的掃描站構(gòu)成一個區(qū)域網(wǎng),也可以以道路、河溝等邊界構(gòu)成區(qū)域網(wǎng)。

      圖1 多站地面激光掃描區(qū)域網(wǎng)示意圖Fig.1 Block network of multi-stations

      2.2.2 掃描站數(shù)估計

      掃描站布設(shè)的理想位置如圖2,每站掃描區(qū)域為正六邊形,掃描站數(shù)量宜用式(1)估算,復(fù)雜區(qū)域可增加10%的掃描站

      式中,NS表示一個面積為A的區(qū)域設(shè)計的掃描站個數(shù);D為掃描儀有效測程,作為定向標(biāo)靶的最遠(yuǎn)距離;S表示掃描站之間的距離。

      圖2 區(qū)域網(wǎng)掃描站位置Fig.2 Position of scan station of block net

      2.2.3 標(biāo)靶布設(shè)

      (1)標(biāo)靶數(shù)量:每站至少能觀測到5個標(biāo)靶,其中最少有2個標(biāo)靶與相鄰站連接。

      (2)標(biāo)靶均勻分布:保證掃描儀器設(shè)備坐標(biāo)系的4個象限都有標(biāo)靶。

      (3)高低錯落:掃描站與標(biāo)靶連線所組成的錐狀物的體積應(yīng)盡量大,使掃描站位置精度因子(position dilution of precision,PDOP)盡量小,標(biāo)靶不能共線,不能共面。當(dāng)受地形條件限制時,只布設(shè)3個標(biāo)靶,若掃描站位于3個標(biāo)靶構(gòu)成的圓柱面內(nèi),則不能確定。

      (4)標(biāo)靶遠(yuǎn)近適當(dāng):根據(jù)標(biāo)靶大小和儀器角分辨率選擇合適距離。如圖3所示,球形標(biāo)靶半徑為0.106m,儀器角分辨率為0.004°時不同距離標(biāo)靶表面上的點。標(biāo)靶離掃描站太遠(yuǎn),標(biāo)靶上掃描點少,擬合標(biāo)靶中心坐標(biāo)誤差比較大,標(biāo)靶離掃描站太近,與全站儀定向一樣,配準(zhǔn)點離測站太近,掃描噪聲點多,配準(zhǔn)誤差就大。

      圖3 標(biāo)靶球面點云Fig.3 Point cloud on target

      (5)標(biāo)靶和測站構(gòu)網(wǎng)形狀:當(dāng)受地形條件限制時,以掃描站為中心相鄰標(biāo)靶之間的最小夾角β>15°,第一個標(biāo)靶和最后一個標(biāo)靶的夾角,稱為標(biāo)靶視場角,用T表示,T>60°(圖1)。

      (6)標(biāo)靶材質(zhì):標(biāo)靶表面盡量用反射高的材質(zhì),反射率與標(biāo)靶顏色有關(guān),白色材質(zhì)反射率80%~90%、紅色40%、灰色15%~40%,黑色8%,其大小影響掃描點數(shù)量和掃描距離。白色標(biāo)靶可布設(shè)較遠(yuǎn)的地方。

      (7)標(biāo)靶對中誤差不大于2mm。

      2.2.4 標(biāo)靶測量

      (1)使用GNSS、全站儀、水準(zhǔn)儀聯(lián)合技術(shù)施測地面控制點坐標(biāo),標(biāo)靶架設(shè)在控制點,通過量取標(biāo)靶高i1,如圖4,標(biāo)靶高在掃描前后各量取一次,兩次較差不大于2mm。

      (2)標(biāo)靶架設(shè)在未知點上,用單一GNSS RTK測量技術(shù)時,量取標(biāo)靶高i2。

      圖4 標(biāo)靶高Fig.4 Hight of target

      2.2.5 平差數(shù)據(jù)

      (1)觀測值:標(biāo)靶中心統(tǒng)一坐標(biāo)和掃描坐標(biāo)。統(tǒng)一坐標(biāo)系是三維空間直角坐標(biāo)系(國家坐標(biāo)系或工程坐標(biāo)系),與掃描儀設(shè)備坐標(biāo)系統(tǒng)有相似的空間。指定坐標(biāo)系統(tǒng)可以由高斯北坐標(biāo)、高斯東坐標(biāo)和正常高構(gòu)成近似空間直角坐標(biāo)系,便于計算,并且實用。

      (2)未知參數(shù):每站點云掃描坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一坐標(biāo)所需的6個(或7個)參數(shù)為未知參數(shù)。當(dāng)掃描區(qū)距中央子午線較遠(yuǎn)時,選用七參數(shù)模型,一般選六參數(shù)模型。

      (3)輔助數(shù)據(jù):要完成區(qū)域網(wǎng)自動平差,還需要的輔助數(shù)據(jù)包括每個標(biāo)靶對應(yīng)的標(biāo)靶高、標(biāo)靶對應(yīng)地面控制點成果、每站定向標(biāo)靶編碼、掃描站近似坐標(biāo)和儀器高等。

      2.3 光束法區(qū)域網(wǎng)平差數(shù)學(xué)模型

      2.3.1 單光束數(shù)學(xué)模型

      單光束的數(shù)學(xué)模型為三維直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換數(shù)學(xué)模型[24-26],由i掃描站指向k標(biāo)靶的數(shù)學(xué)模型附有未知數(shù)的條件方程式為

      2.3.2 公共標(biāo)靶數(shù)學(xué)模型

      設(shè)i站和j站(j≠i)站指向公共標(biāo)靶k,兩站坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后,在指定坐標(biāo)系下坐標(biāo)相等,此時,公共標(biāo)靶的數(shù)學(xué)模型就是附有未知數(shù)的條件平差方程式

      2.4 區(qū)域網(wǎng)平差精度評定指標(biāo)

      為了描述坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后站內(nèi)掃描點和站與站之間掃描點的位置誤差,提出區(qū)域網(wǎng)平差點云配準(zhǔn)內(nèi)部符合精度和外部符合精度。配準(zhǔn)內(nèi)部符合精度是描述掃描站內(nèi)的標(biāo)靶轉(zhuǎn)換后的坐標(biāo)與GNSS測定的標(biāo)靶中心點坐標(biāo)的符合程度;配準(zhǔn)外部符合精度是描述各掃描之間的標(biāo)靶轉(zhuǎn)換后的坐標(biāo)與GNSS測定的標(biāo)靶中心點坐標(biāo)的符合程度,內(nèi)外部符合精度的計算公式是相同的,評定公式如下

      式中,MR1為定向標(biāo)靶點位置內(nèi)(外)部符合精度,簡稱內(nèi)(外)配準(zhǔn)誤差;ΔSij為標(biāo)靶在掃描坐標(biāo)系的距離與統(tǒng)一坐標(biāo)系之間的距離之差;SGij為標(biāo)靶i到標(biāo)靶j在統(tǒng)一坐標(biāo)系的距離;SSij是標(biāo)靶i到標(biāo)靶j坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的距離;NR為標(biāo)靶個數(shù);NRS表示NR個標(biāo)靶組合距離的個數(shù)XG、XG)表示標(biāo)靶在指定坐標(biāo)系中的坐標(biāo);(XS、YS、ZS)表示標(biāo)靶掃描轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一坐標(biāo)系的坐標(biāo)。當(dāng)SGij、SSij按式(7)計算時,MR1表示內(nèi)平面配準(zhǔn)誤差;當(dāng)SGij、SSij按式(8)計算時,MR1表示內(nèi)三維配準(zhǔn)誤差;當(dāng)SGij、SSij按式(9)計算時,MR1表示內(nèi)高程配準(zhǔn)誤差。

      3 試驗及分析

      3.1 試驗數(shù)據(jù)介紹

      試驗區(qū)大小為0.92km×0.87km,試驗所用掃描儀器為Riegl VZ-1000,標(biāo)靶使用自制球形標(biāo)靶,如圖5所示,分紅白兩色,通過連接頭與GPS或全站儀棱鏡連接。

      共掃描6站,每站布設(shè)5~7個球形標(biāo)靶,其中相鄰掃描站最少2個重合標(biāo)靶,相鄰站最多有3個重合標(biāo)靶,每站約4000萬個掃描點。經(jīng)過多次試驗,地面控制點用GNSS RTK測量技術(shù),觀測2min(南方GPS,平滑存儲次數(shù)為120),平面點位誤差為11.4mm,高程誤差為11.0mm。掃描前后各量取標(biāo)靶高,將地面點坐標(biāo)引入到標(biāo)靶中心。標(biāo)靶到掃描站平均距離為188m,掃描站之間平均距離為310m。工程指定坐標(biāo)系為80西安坐標(biāo)系,以高斯東坐標(biāo)為X,高斯北坐標(biāo)為Y,85高程為Z,構(gòu)成右手三維坐標(biāo)系,這樣選擇坐標(biāo)系的好處是點云坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后可直接用于測圖。

      3.2 光束法區(qū)域網(wǎng)平差實現(xiàn)多站點云自動定向過程

      數(shù)據(jù)處理使用IDL語言開發(fā)的基于激光點云的EEXLT(地圖要素提取系統(tǒng))。實現(xiàn)自動區(qū)域網(wǎng)平差進(jìn)行多站點云定向的過程是:

      (1)將從掃描儀導(dǎo)出點云轉(zhuǎn)換為EEXLT格式,并建立點云空間索引。

      (2)自動探測各站球形標(biāo)靶,獲取球心在掃描設(shè)備坐標(biāo)系的坐標(biāo);標(biāo)靶表面上只要有6個以上的點,就能探測出來,擬合球心坐標(biāo)。

      (3)整理區(qū)域網(wǎng)平差信息,如掃描站個數(shù)、光束個數(shù)、重復(fù)標(biāo)靶個數(shù)等。

      (4)逐個列立單光束誤差方程式,建立全區(qū)域統(tǒng)一誤差方程式。

      (5)建立全區(qū)域法方程,解算所有站的定向矩陣。

      3.3 配準(zhǔn)結(jié)果與精度分析

      3.3.1 配準(zhǔn)結(jié)果

      經(jīng)過配準(zhǔn),量取三重標(biāo)靶球S7在指定坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為:588 879.432、4 076 167.323、35.946,標(biāo)靶半徑為0.161 06m;二重標(biāo)靶球S14在指定坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為:589 134.576、4 076 059.966、36.284,球的半徑為0.106m,配準(zhǔn)結(jié)果與規(guī)則擬合的球?qū)Ρ鹊男Ч鐖D6所示。

      3.3.2 3項誤差分析

      將標(biāo)靶中心掃描坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到指定坐標(biāo)系的坐標(biāo)稱為轉(zhuǎn)換坐標(biāo),用GNSS RTK/全站儀測量的球心坐標(biāo)稱為觀測坐標(biāo),轉(zhuǎn)換坐標(biāo)與觀測坐標(biāo)之差稱為坐標(biāo)轉(zhuǎn)換誤差。根據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換誤差計算的每個標(biāo)靶的平面誤差和三維空間誤差及高程誤差稱為3項誤差。按標(biāo)靶到掃描站的距離把3項誤差分成3類進(jìn)行統(tǒng)計:100m以內(nèi)、100~200m之間、大于200m,3類標(biāo)靶和總距離分布標(biāo)靶的3項誤差統(tǒng)計如圖7。

      從圖7可以看出:

      (1)平面和空間點位誤差隨著掃描范圍的擴(kuò)大而增大,當(dāng)標(biāo)靶離掃描站的距離超過200m時,平面和空間點位誤差明顯增大,而高程誤差變化不大。

      (2)根據(jù)3項誤差計算的全區(qū)域的平面點位中誤差為20.8mm,空間點位中誤差為22.9mm,高程中誤差為9.7mm,不同掃描范圍下的誤差統(tǒng)計見表1。

      表1 不同掃描范圍下的3項誤差Tab.1 Three errors in different scanning range mm

      3.3.3 內(nèi)外部符合精度分析

      (1)每站任意兩個標(biāo)靶轉(zhuǎn)換后坐標(biāo)計算得出的距離與相應(yīng)觀測坐標(biāo)計算的距離差稱為平面內(nèi)部符合誤差;任意兩個標(biāo)靶之間轉(zhuǎn)換后的高程與觀測高程之差稱為高程內(nèi)部符合誤差,內(nèi)符合誤差按標(biāo)靶排序統(tǒng)計如圖8。

      根據(jù)內(nèi)部符合誤差計算出的平面內(nèi)符合精度為13.2mm,高程內(nèi)部符合精度為9.5mm。

      (2)各站之間任意兩個標(biāo)靶計算的轉(zhuǎn)換后坐標(biāo)計算的距離與相應(yīng)觀測坐標(biāo)計算的距離差稱為平面外部符合誤差;任意兩個標(biāo)靶之間轉(zhuǎn)換后的高程與觀測高程之差稱為高程外部符合誤差,外符合誤差按標(biāo)靶排序統(tǒng)計如圖9。

      圖5 自制球形標(biāo)靶Fig.5 Homemade spherical target

      圖6 點云配準(zhǔn)效果Fig.6 Result of point cloud registration

      圖7 3項誤差Fig.7 Three errors

      圖8 兩項內(nèi)符合精度Fig.8 Two inner precisions

      圖9 兩項外部符合精度Fig.9 Two outer precisions

      根據(jù)外部符合誤差計算出的平面外符合精度為13.7mm,高程外部符合精度為8.0mm。

      4 結(jié) 論

      可得出如下結(jié)論:

      (1)地面激光掃描配準(zhǔn)標(biāo)志球能進(jìn)行幾何識別,直徑為0.212 4m的標(biāo)靶(紅色)探測距離可達(dá)273m,白色標(biāo)靶能探測300m。最近的試驗表明,直徑0.323m的白色標(biāo)靶能探測的距離為850m。這樣每站覆蓋的面積較大(反射片距離通常探測距離為幾十米),可提高測繪效率。

      (2)實現(xiàn)自動配準(zhǔn)的關(guān)鍵在于標(biāo)靶的自動探測和重復(fù)標(biāo)靶的識別,光束法區(qū)域網(wǎng)平差定向法能實現(xiàn)全區(qū)域多站自動配準(zhǔn)。

      (3)經(jīng)過多次試驗,標(biāo)靶地面控制點用GNSS RTK觀測2min,平面點位誤差為11.4mm,高程誤差為11.0mm。REIGL4200掃描點云坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的全區(qū)域的平面點位中誤差為20.8mm,空間點位中誤差為22.9mm,高程中誤差為9.7mm。

      (4)多站點云自動配準(zhǔn)只是三維掃描技術(shù)應(yīng)用的第一步,光束法區(qū)域網(wǎng)平差配準(zhǔn)法需要進(jìn)一步深入研究的課題有標(biāo)靶表面噪聲點自動刪除、指定坐標(biāo)系選用高斯坐標(biāo)和正常高的近似三維直角坐標(biāo)的測度、垂直折光對定向的影響等。

      [1]BIOSCA J M,LERMA J L.Unsupervised Robust Planar Segmentation of Terrestrial Laser Scanner Point Clouds Based on Fuzzy Clustering Methods[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2008,63(1):84-98.

      [2]BARNEA S,F(xiàn)ILIN S.Keypoint Based Autonomous Registration of Terrestrial Laser Point-clouds[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2008,63(1):19-35.

      [3]YAO Jili.Method for Open-pit Mine Surveying Based on 3DLaser Scanning Technique[J].Metal Mine,2011(7):114-117.(姚吉利.基于3D激光掃描的金屬礦測量方法研究[J].金屬礦山,2011(7):114-117.)

      [4]FARDIN N,F(xiàn)ENG Q,STEPHANSSON O.Application of a New in Situ 3DLaser Scanner to Study the Scale Effect on the Rock Joint Surface Roughness[J].International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences,2004,41(2):329-335.

      [5]LUPTON J D.Cavity Monitoring System and Stope Analysis[C]∥ Proceedings of Mass Mine Chile.[S.l.]:IEEE,2004:56-62.

      [6]MONSERRAT O,CROSETTO M.Deformation Measurement Using Terrestrial Laser Scanning Data and Least Squares 3D Surface Matching[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2008,63(1):142-154.

      [7]SUOMALAINEN J,HAKALA T,KAARTINEN H,et al.Demonstration of a Virtual Active Hyperspectral Li-DAR in Automated Point Cloud Classification[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2011,66(5):637-641.

      [8]LI N,CHENG P,SUTTON M A,et al.Three-dimensional Point Cloud Registration by Matching Surface Features with Relaxation Labeling Method[J].Society for Experimental Mechanics,2005,45(1):71-82.

      [9]BESL P J,MCKAY N D.Method for Registration of 3D Shapes[C]∥Proceedings of Robotics-DL Tentative International Society for Optics and Photonics.[S.l.]:IEEE,1992:586-606.

      [10]ALEXANDER C,TANSEY K,KADUK J,et al.Backscatter Coefficient as an Attribute for the Classification of Full-waveform Airborne Laser Scanning Data in Urban Areas[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2010,65(5):423-432.

      [11]LI X,GUSKOV I,BARHAK J.Robust Alignment of Multi-view Range Data to CAD Model[C]∥Proceedings of Shape Modeling and Applications IEEE International Conference.[S.l.]:IEEE,2006:17-17.

      [12]JE?O.3DMapping and Localization Using Leveled Map Accelerated ICP[C]∥Proceedings of European Robotics Symposium 2008.Berlin:Springer,2008:343-353.

      [13]KUMARI P,CARTER W E,SHRESTHA R L.Adjustment of Systematic Errors in ALS Data through Surface Matching[J].Advances in Space Research,2011,47(10):1851-1864.

      [14]MASUDA T,YOKOYA N.A Robust Method for Registration and Segmentation of Multiple Range Images[J].Computer Vision and Image Understanding,1995,61(3):295-307.

      [15]BORNAZ L,LINGUA A,RINAUDO F.A New Software for the Automatic Registration of 3DDigital Models Acquired Using Laser Scanner Devices[C]∥Proceedings of CIPA WG6International Workshop on Scanning for Cultural Heritage Recording.[S.l.]:CIPA,2002:52-57.

      [16]ZHENG Li,ZHANG Jianqing,LUO Yuejun.Close Multiview Metrical Data Registration[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2009,34(2):199-202.(鄭莉,張劍清,羅躍軍.多視結(jié)構(gòu)光點云的自動無縫拼接[J].武漢大學(xué)學(xué)報:信息科學(xué)版,2009,34(2):199-202.)

      [17]LIU Jun,WANG Donghong,ZHANG Yongsheng,et al.Bundle Adjustment of Airborne Three Line Array Imagery Based on Unit Quaternion[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2008,37(4):451-457.(劉軍,王冬紅,張永生,等.基于單位四元數(shù)的機(jī)載三線陣影像光束法平差[J].測繪學(xué)報,2008,37(4):451-457.)

      [18]ZHAO Shuangming,LI Deren.Experimentation of Adjustment Math Model for ADS40Sensor[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2006,35(4):342-346.(趙雙明,李德仁.ADS40機(jī)載數(shù)字傳感器平差數(shù)學(xué)模型及其試驗[J].測繪學(xué)報,2006,35(4):342-346.)

      [19]LI Deren,ZHAO Shuangming,LU Yuhong,et al.Combined Block Adjustment for Airborne Three Line CCD Scanner Images[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2007,36(3):245-250.(李德仁,趙雙明,陸宇紅,等.機(jī)載三線陣傳感器影像區(qū)域網(wǎng)聯(lián)合平差[J].測繪學(xué)報,2007,36(3):245-250.)

      [20]YUAN Xiuxiao,F(xiàn)U Jianhong,LOU Yidong.GPS-supported Aerotriangulation Based on GPS Precise Point Positioning[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2007,36(3):251-255(袁修孝,付建紅,樓益棟.基于精密單點定位技術(shù)的GPS輔助空中三角測量[J].測繪學(xué)報,2007,36(3):251-255)

      [21]YUAN Xiuxiao.POS-supported Bundle Block Adjustment[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2008,37(3):342-348.(袁修孝.POS輔助光束法區(qū)域網(wǎng)平差[J].測繪學(xué)報,2008,37(3):342-348.)

      [22]ZHAO Xi.3DReconstruction Method for Large Scale Relic Landscape from Laser Point Cloud[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2008,33(7):684-687.(趙熙.基于激光點云的大型文物景觀三維重建方法[J].武漢大學(xué)學(xué)報:信息科學(xué)版,2008,33(7):684-687.)

      [23]WANG Zhizhuo.Principles of Photogrammetry[M].Beijing:Surveying and Mapping Press,1979.(王之卓.攝影測量原理[M].北京:測繪出版社,1979.)

      [24]YAO Jili.SARC Model of Three Dimensional Coordinate Transformation[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2005,30(9):825-828.(姚吉利.三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的靜態(tài)濾波模型[J].武漢大學(xué)學(xué)報:信息科學(xué)版,2005,30(9):825-828.)

      [25]YAO Jili.Rigorous Formula for Direct Calculating Parameter in 3DTransformation[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2006(5):7-9.(姚吉利.3維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)直接計算的嚴(yán)密公式[J].測繪通報,2006(5):7-9.)

      [26]YAO Jili,HAN Baomin,YANG Yuanxi.Applications of Lodrigues Matrix in 3DCoordinate Transformation[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2006,31(12):1094-1096.(姚吉利,韓保民,楊元喜.羅德里格矩陣在三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換嚴(yán)密解算中的應(yīng)用[J].武漢大學(xué)學(xué)報:信息科學(xué)版,2006,31(12):1094-1096.)

      猜你喜歡
      網(wǎng)平標(biāo)靶光束
      2維Airy光束陣列強(qiáng)度的調(diào)控技術(shù)研究
      兩種大區(qū)域GNSS網(wǎng)平差方法對比分析
      詭異的UFO光束
      奧秘(2021年3期)2021-04-12 15:10:26
      基于凸包算法和抗差最小二乘法的激光掃描儀圓形標(biāo)靶中心定位
      測繪工程(2018年3期)2018-03-20 03:05:12
      利用RFM的天繪一號衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差
      激光共焦顯微光束的偏轉(zhuǎn)掃描
      不同分辨率線陣衛(wèi)星影像聯(lián)合區(qū)域網(wǎng)平差
      遙感信息(2015年3期)2015-12-13 07:26:50
      激光探索
      球形標(biāo)靶的固定式掃描大點云自動定向方法
      “資源三號”衛(wèi)星正視影像區(qū)域網(wǎng)平差
      龙山县| 乌兰察布市| 安泽县| 闻喜县| 勃利县| 新疆| 丁青县| 噶尔县| 惠安县| 铅山县| 高要市| 明溪县| 六枝特区| 六盘水市| 潜江市| 喀喇沁旗| 剑阁县| 彭泽县| 中西区| 富宁县| 资阳市| 铜川市| 长宁县| 元阳县| 扬州市| 永靖县| 新泰市| 富蕴县| 旺苍县| 东阿县| 扶绥县| 鹰潭市| 莎车县| 沁阳市| 东至县| 光山县| 恩平市| 石城县| 嘉定区| 沂南县| 广西|