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针对摄影测量影像来源多样化、复杂化、大数据化等趋势,传统区域网平差算法在应对当前复杂多变的数据来源,矩阵排列毫无规律的法方程结构以及大数据量带来的高内存需求和低计算效率等问题上,遇到了前所未有的挑战,为了解决上述难题,本文引入了预条件共轭梯度法以及不精确牛顿解法求解区域网平差过程中的法方程,同时使用一种块状法方程系数矩阵压缩存储格式,构建了全新的区域网平差技术流程。本文方法避免了直接对法方程系数矩阵的求逆,压缩了法方程系数矩阵所需的内存空间,使得本文算法比传统算法所需计算机内存空间大幅减少,平差计算速度明显提升,同时保证了计算精度与传统方法相当。初步试验证明,本文方法对4500张影像、近900万像点数据的平差计算在普通电脑上仅需要约15min,且计算精度达到子像素级。 相似文献
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针对框幅式影像传统的空中三角测量算法不适用于三线阵影像, 因此必须设计相应的数学模型。三线阵推扫式传感器在成像时, 不同扫描线对应的摄影中心位置和姿态都不一样, 空中三角测量解算时, 外方位元素个数大于观测值个数, 理论上无法解算每一条扫描线的方位元素, 因此需要采用合适的数学模型模拟卫星轨道。目前常用的有3种轨道模型:线性多项式模型, 分段多项式模型和定向片模型。本文利用“天绘一号”卫星的真实数据, 在WGS-84坐标系统下进行3种模型的平差对比试验, 同时采用不同的控制点布设方案, 分析各模型在不同控制点布设方案下所能达到的精度水平。 相似文献
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提出了一种基于带权A*搜索算法的镶嵌线网络优化方法。首先，利用标准Voronoi图生成初始镶嵌线网络；然后，利用测区的数字表面模型（digital surface model，DSM）数据生成对应的高程梯度图（也称为边缘图）；再对初始镶嵌线网络的节点进行自动调整，将位于建筑物上的节点移动至附近的地面；最后，利用一种带权A*搜索算法，结合高程梯度图，对初始镶嵌线网络中的每一条镶嵌线进行智能优化，避开建筑物或者高差变化大的区域，获得最优的镶嵌线网络。利用3组真实的无人机数据对该方法进行实验，初步结果表明，该方法适用于排列不规则的测区，可有效优化镶嵌线网络，镶嵌线可自动避开大部分城区建筑物以及山区的山脊等，对城区以及山区影像都可得到高质量的正射影像。实验结果表明，对于第1组数据，此方法得到的结果在镶嵌线的选取上要优于商业软件OrthoVista。 相似文献
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为了进一步解决大数据量带来的平差效率低下的问题,引入GPU并行计算技术,同时使用预条件共轭梯度法以及不精确牛顿解法求解区域网平差过程中的法方程,构建了适用于GPU并行计算的全新的区域网平差技术流程。本文方法避免了存储法方程系数矩阵,而是在需要的时候实时的计算该矩阵,使得本文算法相较于传统的算法所需的计算机内存空间大幅减少(仅需要存储平差原始数据即可),平差计算速度明显提升,同时计算精度与传统方法相当。初步试验证明,本文的方法在普通电脑上仅需要约1.5min即可完成对4500张影像、近900万像点数据的平差计算,且计算精度达到子像素级。 相似文献
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SRTM高程数据辅助的国产卫星长条带影像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
针对国产卫星数据特点及长条带影像匹配困难问题,提出了一种基于全球SRTM数据的影像匹配方法。本文探讨了长条带影像物理分块机制,并引入LBP/C算子实现了兴趣点的筛选。在全球SRTM数据的辅助下,采用投影轨迹法,建立了近似核线方程。沿核线方向,进行局部畸变改正,进而消除匹配窗口的几何变形与辐射差异,利用金字塔匹配策略,逐层进行相关匹配。最后,在原始层引入MPGC(Multi-photo Geometrically Constrained Matching)算法与RANSAC(Random Sample Consensus)算法,进行精化匹配,并剔除误匹配点。文中综合运用了小面元几何纠正法与基于控制网的匹配生长算法,从而提高了匹配点的精度与均匀性。本文方法可在并行环境下全自动实现不同分辨率、不同视角、不同时相的多轨道长条带影像匹配,获得高精度的同名点观测值。以天绘一号与资源三号卫星影像作为试验数据,与现有匹配算法进行对比结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能够达到较高的匹配精度。 相似文献
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