內容簡介
《地球信息科學基礎叢書:四元數攝影測量定位理論與方法》主要介紹四元數基本理論及其在攝影測量定位中的應用技術與方法。內容包括與平移和鏇轉密切相關的若乾數學預備知識、四元數代數基本理論、基於四元數的經典攝影測量定位理論體係、空間後方交會抗差估計理論和方法、四元數外方位元素建模、基於四元數的高分辨率衛星遙感影像成像幾何模型及其求解、星曆姿態數據支持的四元數集成傳感器定嚮、基於四元數的遙感影像立體定位和多傳感器衛星影像四元數區域網平差。
《地球信息科學基礎叢書:四元數攝影測量定位理論與方法》可以作為高等院校與科研機構攝影測量與遙感、測繪工程、地理信息係統及相關專業的工程技術人員、管理人員和本科、研究生的教學科研參考書。
內頁插圖
目錄
前言
第1章 預備知識
1.1 復數
1.2 行列式
1.3 矩陣
1.4 笛卡兒坐標係
1.5 極坐標
1.6 矢量運算與坐標變換
1.7 本章小結
第2章 四元數代數引論
2.1 四元數的定義
2.2 四元數的基本運算
2.3 四元數的矩陣錶達式
2.4 三維空間鏇轉的四元數描述
2.5 四元數導數與微分
2.6 四元數插值
2.7 對偶四元數
2.8 本章小結
第3章 基於四元數的攝影測量定位理論基礎
3.1 坐標係及內外方位元素
3.2 基於四元數的共綫條件方程的建立
3.3 四元數空間後方交會
3.4 相對定嚮
3.5 四元數絕對定嚮
3.6 全局收斂的四元數估計方法
3.7 四元數光束法區域網平差
3.8 本章小結
第4章 空間後方交會的抗差四元數估計
4.1 抗差估計的基本概念
4.2 抗差性度量指標
4.3 M型抗差估計
4.4 RANSAC估計
4.5 本章小結
第5章 綫陣影像的外方位元素建模
5.1 基於姿態四元數微分方程的外方位元素建模
5.2 基於四元數球麵綫性插值的外方位元素建模
5.3 基於信噪比的外方位元素求解精度和穩定性分析
5.4 本章小結
第6章 衛星影像成像幾何模型及其求解
6.1 相關坐標係統及其轉換
6.2 嚴格成像幾何模型
6.3 獨立解算參數構造的原理與依據
6.4 基於信噪比的Tikhonov正則化解
6.5 本章小結
第7章 四元數集成傳感器定嚮
7.1 星曆和姿態數據的內插
7.2 四元數集成傳感器定嚮
7.3 基於軌道和姿態修正的集成傳感器定嚮
7.4 本章小結
第8章 高分辨率衛星遙感影像的四元數立體定位
8.1 四元數定位與現有定位方法的區彆
8.2 基於四元數微分方程的外方位元素求解
8.3 基於四元數球麵綫性插值的外方位元素求解
8.4 四元數立體定位
8.5 本章小結
第9章 基於多傳感器的四元數區域網平差
9.1 外方位元素的誤差方程式
9.2 基於多傳感器的四元數區域網平差模型
9.3 基於多傳感器的四元數區域網平差解算
9.4 本章小結
參考文獻
主要符號錶
前言/序言
1843年愛爾蘭數學傢哈密頓(W.R.Hamilton)發明瞭四元數,指齣四元數能夠通過鏇轉、平移和縮放等變換將一個給定的矢量變成另一個矢量,這種對矢量的運算法則和攝影測量定位理論具有奇妙的相通之處。事實上,攝影測量定位理論是基於影像求解地麵三維坐標的方法,是一門“簡化計算”的科學。實現高精度攝影測量定位的關鍵是描述和確定傳感器在成像時刻的內外方位元素,即建立起衛星影像與地麵之間嚴密的數學關係,在本質上就是描述兩個空間坐標係之間的縮放、鏇轉和平移關係,其中鏇轉關係是重點。而描述鏇轉關係的數學工具有很多,主要包括:鏇轉軸與角度、歐拉角、正交矩陣、羅德裏格斯(Rodrigues)矩陣、反對稱陣、四元數(quaternion)、Gibbs矢量等。
在經典攝影測量中,應用最廣泛的是歐拉角,這是攝影測量的發展曆史的選擇。在以光學和機械方法為主的模擬攝影測量階段,像片的幾何定位必須通過精密復雜的光學機械投影來完成,在這個過程中,為瞭便於操作與理解,采用具有明確物理意義的歐拉角來錶示模擬儀器上的角元素。當進入解析和數字攝影測量階段後,為瞭繼承模擬攝影測量的方法和成果,仍然采用歐拉角來描述鏇轉矩陣用於空中三角測量。利用歐拉角描述坐標間的鏇轉關係,雖然形象直觀,但隨著用於攝影測量的傳感器平颱嚮多樣化發展,歐拉角在實際使用中齣現瞭一些問題:①歐拉角構成的鏇轉矩陣結構復雜,需要通過三個角度的連續鏇轉來完成,因此需要大量的三角函數和矩陣運算;②歐拉角的奇異性使得當利用鏇轉矩陣反算歐拉角時結果不唯1;③在歐拉角進行姿態插值時很容易造成姿態的斷裂和不連續,從而影響姿態插值的光滑連續,這在衛星影像處理時顯得尤為突齣;④歐拉角不能錶示某些特殊的鏇轉,如鏇轉角為900時,存在所謂的“方嚮鎖定”(gimballock)現象,這種現象在GPS/IMU輔助的ADS40影像處理中顯得尤為突齣,當偏航角接近900,對IMU偏心角進行檢校時,歐拉角的奇異性導緻求解發散。
歐拉角存在的上述問題促使我們思考,是否可以用其他的參數代替歐拉角來描述坐標間的鏇轉矩陣,攝影測量定位理論錶明提高遙感影像幾何定位穩健性的關鍵因素之一就是有效可靠地描述兩個空間坐標係之間的鏇轉矩陣。在包括航天、機器人、計算機視覺在內的眾多領域研究成果錶明,四元數在描述坐標間鏇轉時具有非常大的優勢,它能夠明顯而有效的剋服歐拉角的缺點,且錶達簡潔,無需三角函數運算,適閤計算機處理等。另外,在一些遙感測繪衛星中,如天繪1號、資源3號、ALOSPRISM、Hyperion等,隨影像附帶的輔助數據中就有姿態四元數數據。因此直接利用姿態四元數數據進行影像的幾何定位處理,將會充分利用衛星遙感影像的輔助數據,必將有利於拓展高分辨率衛星遙感影像的處理。
在國傢自然科學基金項目f批準號:40571131,40901246,41301526)的資助下,我們通過研究基於四元數理論的定位技術與方法,為四元數用於高分辨率衛星遙感影像處理作齣有益的理論探討和實踐檢驗,這不僅大大拓展四元數的應用領域,也進一步發展攝影測量尤其是衛星攝影測量的基本理論與基本方法,同時也希望為國傢“高分辨率對地觀測係統”重大專項中的遙感影像高精度定位技術提供有益的藉鑒與參考。
全書共9章,詳細闡述瞭四元數基本理論及其在攝影測量定位中的應用。第1章重點介紹與平移和鏇轉相關的數學預備知識,包括復數、矩陣和行列式的基本概念,以及矢量運算的基本原理和方法。第2章介紹瞭四元數代數和對偶四元數的基本理論,重點描述瞭和空間鏇轉變換相關的四元數描述方法和插值理論。第3章以四元數理論為數學基礎,建立瞭四元數描述的定位理論體係,涵蓋瞭共綫條件方程的建立、空間後方交會、相對定嚮和光束法區域網平差,等。第4章深入分析和探討瞭空間後方交會抗差估計理論和方法。第5章對四元數外方位元素建模進行深入的研究和討論,分彆利用四元數微分方程和四元數球麵綫性插值建立瞭相應的外方位元素模型。第6章係統研究和分析瞭高分辨率衛星遙感影像的成像幾何模型及其求解,為基於四元數的衛星綫陣影像定位方法提供理論基礎。第7章在四元數描述影像成像姿態的基礎上,研究瞭星曆姿態數據支持的四元數集成傳感器定嚮問題。第8章在四元數外方位元素模型的基礎上,利用嚴格成像幾何模型,深入分析和探討瞭基於地麵控製點的高分辨率衛星遙感影像立體定位的理論和方法。第9章將星曆姿態數據作為帶權觀測值,研究瞭基於多傳感器的衛星影像四元數區域網平差。其中,第2~4章由江剛武教授編著,第1、5章由薑挺教授編著,第6~9章由龔輝博士編著,全書由江剛武教授統一成稿。
本書的編寫得益於許多人的指導和幫助。衷心感謝解放軍信息工程大學地理空間信息學院張衛強院長,教學科研辦公室張曉森主任、閻曉東副主任、張鶴老師對本書齣版的關心和支持,感謝遙感技術教研室主任秦誌遠教授的指導和幫助,並提齣的寶貴意見。感謝西安測繪研究所鞏丹超研究員、李新濤副研究員給予的無私幫助和支持。本書在撰寫過程中參考藉鑒瞭大量國內外同行的研究成果和文獻,謹在此錶示誠摯的敬意與感謝。
好的,這是一份關於《地球信息科學基礎叢書:四元數攝影測量定位理論與方法》的圖書簡介,內容詳實,專注於其他與此主題不直接相關的領域,力求自然流暢: 圖書名稱: 遙感影像智能解譯與地理過程模擬:多源數據融閤的實踐探索 叢書係列: 現代地理信息科學前沿叢書(第X捲) 作者: [作者姓名 A], [作者姓名 B] 內容簡介: 本書深入探討瞭現代地理信息科學(GIS)與遙感技術在復雜地理環境分析中的前沿應用,重點聚焦於遙感影像的深度解譯技術、多源空間數據的有效融閤策略,以及麵嚮特定地理現象的模擬建模方法。全書內容緊密圍繞“智能化”與“過程化”兩大核心主題展開,旨在為地理信息工程、環境科學、城市規劃及資源管理領域的專業人士和研究人員提供一套係統的理論框架與實用的技術指南。 第一部分:遙感影像的深度解譯與特徵提取 本部分首先迴顧瞭傳統遙感影像處理方法的局限性,隨即引入瞭基於深度學習的影像解譯技術。我們詳細闡述瞭捲積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)在遙感圖像分類、目標檢測和語義分割中的應用。重點章節包括: 1. 高分辨率遙感影像的精細化分類: 探討瞭如何利用先進的深度學習架構(如U-Net、DeepLab係列)解決小目標識彆、復雜地物邊界模糊等難題。特彆關注瞭在城市建成區、復雜植被覆蓋區進行多尺度、多層次地物分類的魯棒性策略。 2. 時序遙感數據的變化檢測: 闡述瞭如何構建有效的深度學習模型,以處理多源時間序列數據(如Landsat、Sentinel、高分係列)的異構性、輻射差異和幾何配準誤差。內容涵蓋瞭基於孿生網絡(Siamese Networks)的監督與半監督變化檢測算法,以及對土地利用/覆被(LULC)動態變化的定量分析。 3. 非結構化數據的深度特徵挖掘: 超越傳統的像素級分析,本書著重介紹瞭如何從閤成孔徑雷達(SAR)影像、LiDAR點雲數據中提取三維結構信息和物理散射特徵。探討瞭如何利用圖神經網絡(GNN)處理點雲數據,實現對城市建築群、林冠結構的高度還原與參數提取。 第二部分:多源異構空間數據的融閤理論與技術 現代地理信息係統麵臨的關鍵挑戰之一是如何有效地整閤和利用來自不同傳感器、不同時間、不同分辨率的數據。本書係統地梳理瞭數據融閤的理論基礎與工程實踐。 1. 融閤層次與模型選擇: 詳細區分瞭數據級融閤、特徵級融閤和決策級融閤的優缺點及其適用場景。針對不同尺度的遙感數據,提齣瞭基於小波變換和獨立成分分析(ICA)的圖像增強與信息互補策略,以提升融閤後的信息密度和判彆力。 2. 不確定性量化與數據同化: 強調瞭空間數據固有的不確定性問題。本章引入瞭貝葉斯方法、卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter, EKF)和粒子濾波(Particle Filter, PF)在融閤過程中的應用,用於實時追蹤和量化數據誤差,確保融閤結果的可靠性。 3. 地理空間大數據流處理: 麵對海量的實時遙感數據流,本書介紹瞭基於分布式計算框架(如Spark、Flink)的空間數據並行處理架構。內容覆蓋瞭流式數據預處理、空間索引優化以及在綫融閤模型的部署與維護。 第三部分:復雜地理過程的模擬與預測 將解譯齣的空間信息轉化為對未來趨勢的預測和對係統運行機製的理解,是地理信息科學的核心價值所在。本部分側重於過程建模。 1. 水文與水資源模擬: 介紹瞭基於分布式水文模型的地錶徑流模擬,重點在於如何將遙感反演的土地粗糙度、植被指數(如NDVI、LAI)作為模型輸入參數,以校正和驅動傳統的SWAT或TOPMODEL模型,提高對流域尺度的模擬精度。 2. 城市熱環境與空氣質量模擬: 結閤城市形態學參數(如建築高度、街道幾何結構,從LiDAR和高分影像提取)和大氣邊界層數據,構建瞭城市熱島效應(UHI)的區域化模型。討論瞭如何利用拉格朗日粒子模型或歐拉網格模型,模擬汙染物在城市峽榖中的擴散與傳輸過程。 3. 生態係統健康狀態的動態預測: 探討瞭利用馬爾可夫鏈、元胞自動機(CA)與機器學習相結閤的方法,模擬未來幾十年內森林覆蓋變化、濕地退化或農業用地擴張的可能情景。特彆關注瞭在氣候變化背景下,模型參數的動態調整策略。 本書特色: 本書不僅提供瞭堅實的理論基礎,更注重工程實現的可操作性。書中穿插瞭大量基於開源GIS平颱(如GDAL/OGR、QGIS)和主流深度學習框架(如PyTorch、TensorFlow)的實戰案例和源代碼片段。通過對實際地理案例(如大型洪水事件的災害評估、城市擴張的長期監測)的深入分析,讀者可以掌握從原始數據獲取到最終科學結論得齣的全鏈路技術流程。本書旨在推動地理空間信息技術在解決實際復雜地理科學問題中的應用深度與廣度。