基于附加参数模型的自检校光束法区域网平差算法运行结果对比

摘要

像点偏移是影响光束法区域网平差结果精度的主要因素之一。克服平差过程中像点偏移的影响,以提高区域网平差精度,一直受到业界高度重视。当前,克服像点偏移的常规做法是借助特定的参数模型对其进行描述,构建基于附加参数模型的自检校光束法区域网平差模型,在区域网平差的同时求解引入的参数,进而实现对系统误差的补偿。Bauer模型、Ebner模型、Brown模型、光学畸变模型是现有算法中描述像点偏移的常用模型。为了对上述4种模型的系统误差进行验证,本文首先在经典的光束法区域网平差模型基础上分别设计了与4种模型相对应的自检校光束法区域网平差模型,并予以编程实现;然后通过实例对上述4种模型的算法运行结果进行了验证、比较及分析。试验结果表明,Ebner模型和Brown模型的引入可有效提高光束法区域网平差的精度;Bauer模型的引入对小型区域网平差精度的提升更加有效;光学畸变模型的引入对区域网平差结果的精度提升作用相对较小。