最优非负变权组合应用于航空影像的高程改正

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针对无人机航空摄影测量高程精度低等问题,提出一种基于平面拟合、二次曲面拟合和GA-BP神经网络3种模型的最优非负变权组合模型。利用高程检查点野外实测值和立体模型下量测值的不符值,通过组合模型拟合,使检查点处的高程改正值与实际相差最小,提高影像高程精度。经实验,与各单一模型和经典权组合模型拟合精度对比分析,表明最优非负变权组合模型能有效控制残差极值、减小误差区间,且拟合精度较高。
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