Total Least-Squares (TLS) for geodetic straight-line and plane adjustment

点云 大地基准 大地测量学 平面(几何) 最小二乘函数近似 数学 曲面(拓扑) 几何学 算法 直线(几何图形) 地质学 总最小二乘法 非线性最小二乘法 点(几何) 全站仪 数学分析 计算机科学 计算机视觉 统计 估计理论 奇异值分解 估计员
作者
Burkhard Schaffrin,Impyeong Lee,Yun-Soo Choi,Yaron A. Felus
出处
期刊:Bollettino di geodesia e scienze affini 卷期号:65 (3): 141-168 被引量:5
摘要

The adjustment of a straight line through a cloud of points is analyzed for the case where all coordinates are measured quantities and thus affected by random errors. The so-called Total Least-Squares Solution (TLSS) can then be obtained by solving the resulting non-linear normal equations via a newly developed iterative approximation algorithm or, equivalently, by following the smallest eigenvalue approach. After showing the superior performance of the TLS approach in the 2D-case, the procedure is extended to the 3D case where a plane is sought that best fits an observed point cloud. This procedure is implemented in surface reconstruction from a cloud of LIDAR points.

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