תקציר
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.
| כותר מתורגם של התרומה | Total Least-Squares (TLS) for geodetic straight-line and plane adjustment |
|---|---|
| שפה מקורית | אנגלית |
| עמודים (מ-עד) | 141-168 |
| מספר עמודים | 28 |
| כתב עת | Bollettino di Geodesia e Scienze Affini |
| כרך | 65 |
| מספר גיליון | 3 |
| סטטוס פרסום | פורסם - 2006 |
| פורסם באופן חיצוני | כן |
טביעת אצבע
להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Total Least-Squares (TLS) for geodetic straight-line and plane adjustment'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.פורמט ציטוט ביבליוגרפי
- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
- Standard
- RIS
- Vancouver