建筑物边界规则化的混合LS-TLS平差方法

针对基于传统平差方法的建筑物边界规则化建模和解算复杂问题,利用基于海森法线和正交距离的直线方程,构建顾及边界垂直和平行条件的变量含误差(EIV)模型.该模型是附有二次型限制条件的齐次EIV模型,且设计矩阵由含误差元素的矩阵和不含误差的矩阵组成.针对该模型,推导了基于奇异值(SVD)分解的混合最小二乘-总体最小二乘(LS-TLS)直接解法以及精度评定方法.通过LiDAR点云的建筑物边界规则化算例表明:该方法易于建模,避免了条件方程线性化问题,且解算不需要迭代,重建精度高,可广泛用于基于摄影测量和LiDAR数据的建筑物重建.

混合总体最小二乘法在平面坐标转换中的相对有效性

在平面四参数坐标转换中,除经典最小二乘法和总体最小二乘法解算之外,新兴的混合总体最小二乘也可以消除或减弱随机误差对坐标转换参数估计的影响。以不同观测值个数、不同类型的随机误差的四参数坐标转换为例,运用算例和仿真实验的方法,通过比较这三种方法所估计出的参数和观测向量的相对比较指标,证明:在平面四参数坐标转换中混合总体最小二乘法和最小二乘法基本等价并且均优于总体最小二乘法。