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一、 实习任务
利用自己所熟悉的一种编程语言，实现单像空间后方交会，解求此张像片的6个外方位元素 ， ， ， ，ω，κ ，
二、 实习目的
1、 深刻理解单张像片空间后方交会的原理与意义;
2、 在存在多余观测值时，利用最小二乘平差方法，经过迭代，求的外方位元素的最佳值;
3、 熟悉VC编程方法，利用编程实现计算。
三、 实习原理
以单幅影像为基础，从该影像所覆盖地面范围内若干控制点的已知地面坐标和相应点的像坐标量测值出发，根据共线条件方程，求解该影象在航空摄影时刻的像片外方位元素 ， ， ， ，ω，κ共线条件方程如下：
x-x0=-f*[a1(X-Xs)+b1(Y-Ys)+c1(Z-Zs)]/[a3(X-Xs)+b3(Y-Ys)+c3(Z-Zs)]
y-y0=-f*[a2(X-Xs)+b2(Y-Ys)+c2(Z-Zs)]/[a3(X-Xs)+b3(Y-Ys)+c3(Z-Zs)]
其中：
x,y为像点的像平面坐标; x0,y0,f为影像的外方位元素;
， ，为摄站点的物方空间坐标;X,Y,Z为物方点的物方空间坐标;
旋转矩阵R为 ;
由于此共线条件方程是非线性方程，先对其进行线性化，利用泰勒展开得：
=(x)-x++++++++
=(y)-y++++++++
像点观测值一般视为等权，即P=I;
矩阵形式：V=AX-L，P=I;
通过间接平差，为提高精度，增加多余观测方程，根据最小二乘平差原理，可计算出外方位元素的改正数。经过迭代计算，每次迭代用未知数的近似值与上次迭代计算的改正数之和作为新的近似值，重复计算，求出新的改正数，这样反复趋近，直到改正数小于某个限值为止。
四、 程序框图
输入原始数据
归算像点坐标x，y
计算并确定初值 ， ， ， ，
组成旋转矩阵R
计算(x)(y)和
逐点组成误差方程式并法化
所有点完否?
解法方程，求未知数改正数
计算改正后的外方位元素
未知数改正数<限差否?
整理并输出计算结果
正常结束
非正常结束
输出中间结果和出错信息
迭代次数是否小于限差否?
否
否
否
是
五、计算结果
1、像点坐标，地面坐标
点数
像点编号 x y X Y Z
2像片内方位元素：f = 153.840 x0=y0=0
摄影比例尺：1：2500
运算结果:
六、 数据分析
选取第六张像片进行计算，迭代次数为2次。经过比较发现，计算出的6个外方位元素与所给参考值相比，相差很小，计算结果符合要求：线元素误差小于0.5米;角元素误差30秒。
计算其精度，可以通过法方程式中未知数的系数矩阵的逆阵(A)-1来求解，此时，视像点坐标为等精度不相关观测值。因为逆阵中第i个主对角线上元素Qii就是法方程式中第i个未知数的权倒数，若单位权中误差为m0，则第i个未知数的中误差为：
mi=
当参加空间后方交会的控制点有n个时，则单位权中误差可按下式计算：
m0=
要求：线元素精度mx等，高于0.05米;角元素精度高于0.00003弧度。计算结果都达到标准。
在此次计算中，我运用了所给的全部控制点，而空间后方交会所运用的控制点，应该避免位于一个圆柱面上，否则会出现解不唯一的情况。选点时，还需要避免选择的点过于聚集在一起，或位于一条直线上，所选控制点最好分布在像片的四角和中央。并且数量充足，这样有利于提高解算精度。
迭代时，所选择控制条件不同，迭代次数略有不同，所以最后结果也会略有不同。一般设置为线元素改正数小于0.01m，角元素改正数小于0.1’。
所提供X Y Z为地面测量坐标，带入共线方程时，需要转换为地面摄影测量坐标，最简单的方法为互换XY的数值，即可达到转换坐标目的。并且其单位为米，而像点坐标的单位为厘米，需要统一坐标单位。
这次实习持续时间很长，经历了几次数据的更改，所以程序也几经修改，由最初的直接输入数据到后来可以以自行读入数据，并且可以选择计算的像片，功能有所完善，我也在实践的过程中，对空间后方交会有了更深的理解。深刻理解了共线条件方程的运用，各个量的意义，受益匪浅。
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