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摄影测量中多维粗差的同时定位和定值方法研究
摘要：
多维粗差在摄影测量中是常见的问题，影响着测量结果的精度和可靠性。本文通过对多维粗差的分析，提出了同时定位和定值的解决方法。该方法采用基于最小二乘原理的参数估计方法，将多维粗差视为一个参数，将其同时纳入计算中，并利用其在粗差检验中的有用性质，进行辨别和剔除。实验结果表明，该方法能够有效识别和处理多维粗差，提高测量精度和可靠性。
关键词：摄影测量；多维粗差；同时定位和定值；参数估计；粗差检验
1.引言
摄影测量是一种广泛应用于地理信息、测绘和遥感领域的技术，其基本原理是通过摄影测量仪或者卫星进行拍摄，得到影像数据，并利用数学方法对影像数据进行处理、分析、解译，以获得地面特征信息的空间位置和几何形状，从而实现图像信息的几何定位和空间分析。在摄影测量中，数据的准确性和精度是衡量其技术水平的重要标准。而多维粗差则是影响测量结果准确性和精度的一个重要因素，因此，对其进行分析和处理具有重要意义。
2.多维粗差分析
多维粗差是指在摄影测量中，影响测量结果准确性和精度的一种系统性误差，其存在可能会导致误差的累积和扩大，进而影响整个测量过程。其主要表现为影像数据和地面实物之间存在着较大的偏差和误差。多维粗差通常由多个因素所共同导致，如影像质量、外方位元素、内方位元素、像点匹配精度等，其大小和影响程度取决于误差来源和测量环境。
3.同时定位和定值方法
3.1参数估计原理
参数估计是一种常用的数学方法，在摄影测量中也有着广泛的应用。基于参数估计原理，可以将多维粗差视作一个参数，将其同时纳入计算中，通过最小二乘原理进行参数估计，并在粗差检验中实现其辨别和剔除。参数估计方法的基本思想是，通过构建数学模型和对称方程，将误差项纳入计算中，并通过优化的逆矩阵求解方法，得到误差参数的估计值。在求解过程中，各个参数之间会相互影响和制约，从而实现全局的优化和精度控制。
3.2粗差检验原理
粗差检验是一种常用的误差判断方法，用于识别和剔除可能存在的异常数据点。其基本原理是基于分布假设和统计假设，通过比较观测值与理论值的差异，来判断其是否符合误差理论的预期。在摄影测量中，粗差检验可以通过对多维粗差的检测和分析，实现对异常数据点的剔除和误差修正。
3.3多维粗差的同时定位和定值方法
基于参数估计和粗差检验原理，可以提出一种同时定位和定值的多维粗差处理方法，具体步骤如下：
（1）建立数学模型和对称方程，将影像数据和地面实物之间的误差纳入计算中，并将多维粗差视为一个参数；
（2）利用最小二乘原理进行参数估计，得到初始的误差参数估计值；
（3）通过粗差检验方法进行异常点的识别和剔除，并重新进行参数估计；
（4）循环迭代上述步骤，直至达到预定的误差控制精度和收敛准则。
4.实验结果与分析
本文采用仿真实验的方法，对所提出的同时定位和定值方法进行了测试和验证。实验数据为标准的地形图和卫星影像，通过模拟影像获取、像点匹配、外方位元素计算、内方位元素校正等步骤，得到了一组具有多维粗差的摄影测量数据。在此基础上，采用所提出的同时定位和定值方法进行处理，实验结果表明，该方法能有效识别和处理多维粗差，并较大程度地提高了测量精度和可靠性。
5.结论
多维粗差是影响摄影测量精度和可靠性的重要因素，在实际应用中需要对其进行分析和处理。本文提出了一种基于参数估计和粗差检验原理的同时定位和定值方法，能够有效辨别和剔除多维粗差，提高测量结果的精度和可靠性。该方法具有简单、直观和有效的优点，在实际应用中具有广泛的应用前景。