座標変換の品質は、共通点の位置分布や測定精度など多くの要因に影響される。座標変換効果を向上させるために、位置分布と測定精度の両方を考慮した共通点の優先選択方法を設計した。まず、ロバスト推定法を用いてデータを処理し、外れ値を除去する。次に、残った同名点を重心化し、象限ごとにグループ化し、各象限の軸上における同名点の投影長を計算し、並べ替え、各象限で投影長の大きな点をサンプリング点集合として選択する。次に、サンプリング点集合を巡回し、各グループから少なくとも1つの同名点を抽出して複数の組み合わせを得て、各組み合わせの誤差方程式係数行列の条件数と座標変換の内合精度を計算する。最後に、条件数が小さい組み合わせの中で内合精度が最も高い組み合わせを最適な組み合わせとして選択する。シミュレーション実験と事例分析により方法の性能を検証し、結果は文献［24］、［28］と比較して、本提案方法が内合・外合精度の向上、座標変換品質の向上、頑健性を有することを示した。

座標変換;共通点;ロバスト推定;象限;重心化