【摘 要】
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本文从附有限制条件的条件平差(the Condition Adjustment with Constraints)的数学模型(简称CAC模型)出发,推导了方差分量估计的特征方程,并给出了方差分量估值的方差—协方差矩阵。由于间接平差、条件平差、附有条件的间接平差、附有参数的条件平差均为CAC模型的特例,它们的特征方程很容易由CAC模型的特征方程简化而来,这就充分显示了现有各种平差模型方差分量估计公式
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本文从附有限制条件的条件平差(the Condition Adjustment with Constraints)的数学模型(简称CAC模型)出发,推导了方差分量估计的特征方程,并给出了方差分量估值的方差—协方差矩阵。由于间接平差、条件平差、附有条件的间接平差、附有参数的条件平差均为CAC模型的特例,它们的特征方程很容易由CAC模型的特征方程简化而来,这就充分显示了现有各种平差模型方差分量估计公式之间的区别与联系,有利于建立在各种平差模型下关于方差分量估计的整体概念。
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本文提出一种只用数字高程模型(DEMs)进行立体模型绝对定向的方法。在观测方程中使用不连续的DEMs一阶导数(斜率)。实验所用的DEM取自ISPRS以前的DEM比较试验中使用的三个不同区域。这种方法的精度相当于或高于使用自然或设标控制点进行的传统绝对定向。其可能的应用范围包括:卫星摄影测量、航空摄影测量的小比例尺地形测图和实时近景摄影测量,例如质量控制。
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