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摘要
单像空间后方交会可描述为非线性最小二乘问题,不可导、法方程系数矩阵病态以及陷入局部极值是造成其数值过程不收敛的主要原因。不同地区的控制点空间分布不具相似性,若把同一地区同一组控制点之下数张已知外方位元素的像片看作一个样本集,则在给定每个外方位元素初值的前提下,可通过监督学习方法求取外方位元素的整体下降方向;而对于单像空间后方交会中因前述原因不收敛的情况,则可采用整体下降方向近似解算。以此为出发点,提出一种单像空间后方交会求解的监督学习方法,主要过程是:①训练阶段,利用监督学习过程,对同一测区内不同姿态像片所组成的样本集进行整体外方位元素的求解,得到该测区外方位元素的整体下降方向集合;②测试阶段,对该测区的任意像片,给定外方位元素的初值,直接采用训练阶段得到的整体下降方向集合进行外方位元素的迭代求解。对比试验表明,该方法在数值过程收敛性与初值依赖性上均表现出较强的优势,并能克服欧拉角法因法方程系数矩阵病态而无法收敛的情况。
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