本文選題：非線性轉(zhuǎn)換模型 + 線性化　； 參考：《測繪科學(xué)》2017年06期

【摘要】：針對(duì)應(yīng)用線性最小二乘估計(jì)準(zhǔn)則求解非線性平面轉(zhuǎn)換模型參數(shù)時(shí),通過定義間接參數(shù)將模型線性化的方法不能直接求解轉(zhuǎn)換模型參數(shù)的問題,該文在非線性平面轉(zhuǎn)換模型的基礎(chǔ)上,建立線性模型,實(shí)現(xiàn)平面坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換。為解決控制點(diǎn)已知坐標(biāo)與觀測坐標(biāo)中均含有誤差對(duì)轉(zhuǎn)換參數(shù)求解的影響,對(duì)應(yīng)用穩(wěn)健總體最小二乘求解線性模型參數(shù)的算法進(jìn)行討論。最后,通過算例比較穩(wěn)健總體最小二乘算法與最小二乘算法在抗差性方面的優(yōu)勢。結(jié)果表明,穩(wěn)健總體最小二乘算法更適用于應(yīng)用線性模型求解未知控制點(diǎn)的轉(zhuǎn)換坐標(biāo)。
[Abstract]:When the linear least square estimation criterion is applied to solve the nonlinear plane transformation model parameters, the method of linearizing the model by defining indirect parameters cannot directly solve the problem of converting the model parameters. Based on the nonlinear plane transformation model, the linear model is established to realize the plane coordinate conversion. In order to solve the influence of errors in both known and observed coordinates of control points on the solution of conversion parameters, the algorithm of solving the parameters of linear model by robust global least squares is discussed. Finally, the robust least squares algorithm and the least square algorithm are compared with examples in robustness. The results show that the robust global least squares algorithm is more suitable for solving the transformation coordinates of unknown control points using linear model.
【作者單位】： 淮陰師范學(xué)院城市與環(huán)境學(xué)院;淮海工學(xué)院測繪工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：P226.3

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本文編號(hào)：2110828