导线点复测成果计算中观测角与座标方位角有没有什么关系

如题所述

第1个回答  2022-09-29

导线点复测成果计算中观测角与座标方位角有没有什么关系

前一段的座标方位角和该测站的观测角(左角或者右角)可以通过计算得到测站点到前视点的座标方位角 这么说可以明白么?
这个问题是导线内业计算上的问题 观测角还要通过平差改正才能计算的
楼主看看还有什么不明白的可以追问
以上

象限角与座标方位角有什么关系?

座标方位角α指的是以平行于X轴的方向为基准方向,于某边的一个端点,从基准方向顺时针转至该边的水平角度(0~360°)。象限角R指从X方向顺时针或逆时针转至某直线的水平角度(0~90°)。两者换算关系:第一象限α=R;第二象限α=180°-R;第三象限α=180°+R;第四象限α=360°-R

象限角

    概念:象限角,又称象限(英文Quadrant意思是一圆之四分一等份),是平面直角座标系(笛卡尔座标系)中,主要应用于三角学和复数的阿根图(复平面)中的座标系。平面直角座标系里的横轴和纵轴所划分的四个区域,分为四个象限。象限以原点为中心,x,y轴为分界线。右上的称为第一象限,左上的称为第二象限,左下的称为第三象限,右下的称为第四象限。原点不属于任何象限。

    性质:

    1.第一象限中的点的横座标(x)大于0,纵座标(y)大于0。

    2.第二象限中的点的横座标(x)小于0,纵座标(y)大于0。

    3.第三象限中的点的横座标(x)小于0,纵座标(y)小于0。

    4.第四象限中的点的横座标(x)大于0,纵座标(y)小于0。

    角度:

    以看该角的终边上的任意一点的座标(x,y)

    x>0,y>0时在第一象限

    x<0,y>0时在第二象限

    x<0,y<0时在第三象限

    x>0,y<0时在第四象限

    也可以根据角度来看,设角度为α,2kπ<α><2kπ+π/2时,在第一象限

    2kπ+π/2<α><2kπ+π时,在第二象限

    2kπ+π<α><2kπ+3π/2时,在第三象限

    2kπ+3π/2<α><2kπ+2π时,在第四象限

    k为任意整数,另外这里我用的是弧度制,π=180度

    座标数值:

    第一象限:(正+,+正),横纵座标同号,记作xy>0

    第二象限:(负-,+正),横纵座标异号,记作xy<0

    第三象限:(负-,-负),横纵座标同号,记作xy>0

    第四象限:(正+,-负),横纵座标异号,记作xy<0

    x轴正方向:(+,0)

    x轴负方向:(-,0)

    y轴正方向:(0,+)

    y轴负方向:(0,-)

已知A B C三点座标 怎么算观测角,不是方位角~就是导线外业测量观测的角!

呵呵 ,哥们,方位角会算了,观测角不会算?假如知道AB和BC方位角,你要顺时针测CAB的角的话,就是BA方位-BC方位。要顺时针测BAC的角的话,就是BC方位-BA方位。你能理解了什么是方位角什么是观测角就好了。

知道观测角度 如何计算边长方位角 从而计算它的座标增量

由已知边的方位角推求,若所测为左角,就用已知的方位角加上观测角再减去180度;若观测角为右角,就用已知角减去观察角再加上180度。
座标增量就用边长乘以方位角,x就乘以余弦值,y就乘以正弦值。

你好:我想问下你闭合导线平差里面的观测角值怎么能反算出来!知道座标方位角能反算出来观测角么?

导线测量的方位角的计算就是起始方位角+观测左角值。如果知道座标可以反算方位角,相邻两个方位角差值就是观测角,所以是可以的。一般在工程施工后期懒得测量导线的话都是这样反算编资料的

附合导线观测角改正数如何计算?

一 角度闭合差除以测站数,平均分配到各站即可。

二 角度闭合差的改正数的计算方法:(理论水平角值-观测角值)∕观测角数。

    其中: 理论水平角按多边形内外角和公式计算(主要看你是观测的内角还是外角)。

    座标增量的改正数计算方法:(座标增量相加/边长的总长)×对应的边长。
    其中座标增量:△X=D*cos(a)。
    △y=D*sin(a) (D为对应的边长,a为方位角)。

    改正数是根据方位闭合差配赋求的得。

    测角是为了推算方位角啊。

角度闭合差除以测站数,平均分配到各站即可

测绘学与slam有没有什么关系

巨集观上来说,SLAM是一种同步定位和地图构建的思想,源于机器人学。测绘是个一级学科,包含的东西太多了,可以将测图和导航包含在内,但一般定位和测图都是分开进行的。比如,移动测量系统就是用LiDAR测量环境,而利用GPS&IMU来提供定位,事后利用轨迹资料将所有LiDAR资料拼到一起得到全域性一致的地图。再比如,测绘中的运动恢复结构SFM,摄影测量跟视觉SLAM有很多相似的地方,而且SLAM中其实用到了很多测绘理论,比如光束法平差用于SLAM后端优化,测绘中的点云陪准方法用于镭射SLAM中的扫描匹配。反过来,也可以将SLAM用于室内移动测量,三维重建等…而视觉SLAM中的特征提取,影象陪准等等都是源于计算机视觉

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