劉慶元 姜柱
(中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院,湖南長沙410083)
空間后方交會(huì)是以共線條件方程式為基礎(chǔ),將像片的6個(gè)外方位元素和地面坐標(biāo)作為待定值看待。首先傳統(tǒng)的方法需要處理大量的三角函數(shù)解算,給計(jì)算帶來不必要的麻煩,文獻(xiàn)[3]和[4]利用單位四元素法代替三個(gè)旋轉(zhuǎn)角,簡化了計(jì)算。但是其平差方法通常采用高斯-馬爾科夫模型進(jìn)行求解。該模型僅將非線性函數(shù)模型在參數(shù)概略值處按泰勒級數(shù)展開,忽略高次項(xiàng)使其線性化,因此,必然造成系數(shù)矩陣中存在誤差。因而,進(jìn)行平差時(shí)必然要考慮到系數(shù)矩陣的誤差。為了同時(shí)考慮系數(shù)矩陣和觀測值的誤差,建立更合理的模型,本文引入了約束總體最小二乘(CTLSE)。該方法可用于解決所謂的變量中的誤差模型的估計(jì)問題。
四元素是一個(gè)四元矢量,可用來描述坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)。在三維空間中的單位球上的任意一個(gè)位置只對應(yīng)X軸和Y軸旋轉(zhuǎn)的兩個(gè)角,但繞Z軸旋轉(zhuǎn)的第三個(gè)角卻無法描述。這時(shí)如果再增加一個(gè)自由度就可以表示所有三個(gè)旋轉(zhuǎn)角,這樣便產(chǎn)生了四維空間的單位球。四維空間的單位球定義如下:三維空間中所有三個(gè)旋轉(zhuǎn)角可以通過四維單位球上的點(diǎn)表示,四維單位球上點(diǎn)的四元坐標(biāo)構(gòu)成了單位四元數(shù)。用單位四元數(shù)表示旋轉(zhuǎn)矩陣為:
由于采用單位四元數(shù)對共線條件方程式進(jìn)行描述,描述像片姿態(tài)角時(shí)不在出現(xiàn)傳統(tǒng)的角元素,取而代之的是單位四元素的4個(gè)系數(shù)q0,q1,q2,q3。對共線方程線性化后得出誤差方程式為:
各系數(shù)值及常數(shù)值見文獻(xiàn)[3];
結(jié)合單位四元數(shù)之間的約束條件方程,經(jīng)線性化后得到:
采用聯(lián)系數(shù)的直接解法,得到的法方程為:
如此反復(fù)趨近,直至每幅影像外方位元素的改正值均小于某個(gè)限值時(shí)為止,迭代結(jié)束。
與僅考慮到觀測向量L中是含有誤差的,而認(rèn)為系數(shù)矩陣A中并不存在誤差的最小二乘方法相比,約束總體最小二乘法所關(guān)心的是當(dāng)L和A中都含有誤差,同時(shí)考慮這些誤差時(shí),參數(shù)向量x的估計(jì)方法。令顧及L和A誤差的模型為:
式中,V和EA分別為觀測值和系數(shù)矩陣元素的隨機(jī)誤差?;诶窭嗜諛O值的總體最小二乘法,在模型(4)下,總體最小二乘準(zhǔn)則可以表示為:
式中,eA=vec(EA),是將誤差矩陣EA按列拉直得到的列向量,排列順序?yàn)閺淖蟮接摇?/p>
由此可得模型(4)在準(zhǔn)則(5)下的拉格朗日極值函數(shù)為:
式中,?是表示Kronecker積,EAx=(xT?In)eA
對式(6)求偏導(dǎo)得到拉格朗日條件為:
由式(7)和式(9)得
將式(12)代入式(7)和式(8)得,
從而得到:
因此,約束總體最小二乘問題的迭代解法為:
第一步:
令γ(0)=0,μ(0)=0;
第二步:
如此反復(fù)迭代,直至滿足要求為止。
參數(shù)精度為:
(1)給定初始值,設(shè)K為任意兩點(diǎn)求得的攝影比例尺分母;
(2)代入式(1)和(2)組成誤差方程式;
(3)根據(jù)式(13)到(15),直接求得參數(shù)的CTLS解,從而求得外方位元素;
(4)利用約束總體最小二乘法對平差結(jié)果進(jìn)行精度評定。
本文引用文獻(xiàn)[9]中得數(shù)據(jù),像片的內(nèi)方位元素為已知,x0=0,y0=0,f=153.24mm,表1為四個(gè)控制點(diǎn)的像片坐標(biāo)和地面坐標(biāo);分別由最小二乘和CTLS方法得到的外方位元素和單位權(quán)中誤差以及參數(shù)的中誤差見表2。
系數(shù)矩陣的殘差矩陣為:EA=10-6
表1 像點(diǎn)坐標(biāo)和控制點(diǎn)坐標(biāo)
表2 兩種平差方法的比較
(1)采用單位四元素描述的平差模型與傳統(tǒng)方法相比,單位四元素利用四個(gè)獨(dú)立的量代替三個(gè)旋轉(zhuǎn)角度,在實(shí)際計(jì)算時(shí)避免了頻繁的三角函數(shù)運(yùn)算,簡化了運(yùn)算過程,提高了效率。
(2)約束總體最小二乘(CTLS)不僅考慮了觀測值L所含有的誤差,同時(shí)也考慮了系數(shù)矩陣A所含有的誤差,數(shù)學(xué)模型與實(shí)際情況更加吻合,同時(shí)求得到的單位權(quán)中誤差和參數(shù)的中誤差都要比傳統(tǒng)的最小二乘計(jì)算的結(jié)果小,得到的計(jì)算結(jié)果精度更高。
[1] 張廣軍.視覺測量[M].科學(xué)出版,2008.
[2] 王之卓.攝影測量原理[M].武漢大學(xué)出版社,2007.
[3] 王勇,姜挺,江武剛等.基于單位四元素描述的單像空間后方交會(huì)[J].測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào),2007,24(2).
[4] 曾卓喬.一種不測定初始值的近景攝影測量微機(jī)程序[J].測繪學(xué)報(bào),1990(4).
[5] Burkhard Schaffrin,Andreas Wieser On weighted total least-squares adjustment for linear regression 2008,(82):415-421.
[6] 陳瑋嫻,袁慶,陳義.約束總體最小二乘在點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接中的應(yīng)用[J].大地測量與地球動(dòng)力學(xué),2011,31(2).
[7] 王娟,陳安平.總體最小二乘問題解算的兩種方法比較分析[J].測繪信息與工程,2010,(6).
[8] 陸鈺,陳義,鄭波.總體最小二乘方法在三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用[J].大地測量與地球動(dòng)力學(xué),2008,28(5).
[9] 陳義,陸鈺,鄭波.總體最小二乘方法在空間后方交會(huì)中的應(yīng)用[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)信息科學(xué)版,2008,33(12).
[10] 彭天強(qiáng),張文林,常寧.高精度參數(shù)估計(jì)問題[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識,2007,37(14).