第一篇：數字攝影測量實習報告

數字攝影測量實習報告書

學 號：20111000684 班級序號： 113112-05 姓 名： 舒 超 指導老師： 宋 妍 成 績：

中國地質大學（武漢）信息工程學院遙感科學技術系

2014年6月

目錄

實習一：Moravec算子點特征提取........................................................................................3 1.1 實習目的：....................................................................................................................3 1.2 實習原理：....................................................................................................................3 1.3 實習步驟以及代碼分析：............................................................................................3 1.4 結果分析：....................................................................................................................7 實習二：邊緣提取算法...........................................................................................................9 2.1 實習目的：....................................................................................................................9 2.2 實習原理：....................................................................................................................9 2.3 實習步驟以及代碼：....................................................................................................9 2.4 結果分析：..................................................................................................................11 實習總結.................................................................................................................................12

實習一：Moravec算子點特征提取

1.1 實習目的：

用程序設計語言（VisualC++或者C語言）編寫一個完整的提取點特征的程序，通過對提供的圖像數據進行特征點提取，輸出提取出的點特征坐標。本實驗的目的在于讓學生深入理解Moravec算子原理。通過上機調試程序加強動手能力的培養，通過對實驗結果的分析，增強學生綜合運用所學知識解決實際問題的能力。

1.2 實習原理：

Moravec角點檢測算法是最早的角點檢測算法之一。該算法將角點定義為具有低“自相關性”的點。算法會檢測圖像的每一個像素，將像素周邊的一個鄰域作為一個patch，并檢測這個patch和周圍其他patch的相關性。這種相關性通過兩個patch間的平方差之和(SSD)來衡量，SSD值越小則相似性越高。

如果像素位于平滑圖像區域內，周圍的patch都會非常相似。如果像素在邊緣上，則周圍的patch在與邊緣正交的方向上會有很大差異，在與邊緣平行的方向上則較為相似。而如果像素是各個方向上都有變化的特征點，則周圍所有的patch都不會很相似。

Moravec會計算每個像素patch和周圍patch的SSD最小值作為強度值，取局部強度最大的點作為特征點。

1.3 實習步驟以及代碼分析：

步驟流程圖如下：

程序實現以及相關關鍵代碼：

voidCMy2010302590183cylView::OnMoravec()//讀取圖像以及相關算法 { //TODO:Addyourcommandhandlercodehere CMmoravecDlgdlg;dlg.DoModal();CMy2010302590183cylDoc*pDoc=GetDocument();LPSTRm_pDIB=(LPSTR)::GlobalLock((HGLOBAL)pDoc->hdib);//得到句柄內存起始地址存放位圖數據hdib句柄變量存放BMP位圖 ::GlobalUnlock((HGLOBAL)pDoc->hdib);LPBITMAPINFOm_pBMP;//指向BITMAPINFO結構的指針

m_pBMP=(LPBITMAPINFO)::GlobalLock(pDoc->hdib);//獲取指向BITMAPINFO結構的指針

::GlobalUnlock((HGLOBAL)pDoc->hdib);intBitCount=m_pBMP->bmiHeader.biBitCount;DWORDWidth=::DIBWidth(m_pDIB);//獲取位圖寬 DWORDHeight=::DIBHeight(m_pDIB);//獲取位圖高

LPBYTElpData=(LPBYTE)::FindDIBBits(m_pDIB);//定義字符指針變量,原位圖指針

intWidthBytes=WIDTHBYTES(Width*BitCount);//獲取字節 DWORDpixelCount=WidthBytes*Height;

intck1=dlg.c1;intck2=dlg.c2;doubleyz=dlg.m_yuzhi;DWORDr,c;INTh;double*xx=newdouble[Width*Height];intk;k=INT(ck1/2);for(r=ck1/2;r

for(c=ck1/2;c

{

doublemin,v[4]={0.0};

for(h=0;h<=ck1-1;h++)

{

v[0]+=pow((double)(*((BYTE*)(lpData+r*WidthBytes+(c-k+h)))-*((BYTE*)(lpData+(r)*WidthBytes+(c-k+1+h)))),2);//0°方向

v[1]+=pow((double)(*((BYTE*)(lpData+(r-k+h)*WidthBytes+(c+k-h)))-*((BYTE*)(lpData+(r-k+h+1)*WidthBytes+(c+k-h-1)))),2);//45°方向

v[2]+=pow((double)(*((BYTE*)(lpData+(r-k+h)*WidthBytes+(c)))-*((BYTE*)(lpData+(r-k+1+h)*WidthBytes+(c)))),2);//90°方向

v[3]+=pow((double)(*((BYTE*)(lpData+(r-k+h)*WidthBytes+(c-k+h)))-*((BYTE*)(lpData+(r-k+1+h)*WidthBytes+(c-k+h+1)))),2);//135°方向

}

min=min(min(min(v[0],v[1]),v[2]),v[3]);//求出v1,v2,v3,v4中的最小值

if(min>yz)

xx[r*Width+c]=min;

} bool*bMatrix=newbool[Width*Height];memset(bMatrix,0,Width*Height*sizeof(bool));DWORDx,y;doublemax2;boolb=false;inttempX(0),tempY(0);for(x=ck2/2;x

for(y=ck2/2;y

{

max2=0;

for(DWORDm=(x-ck2/2);m<(x+ck2/2);m++)

{

for(DWORDn=(y-ck2/2);n<(y+ck2/2);n++)

if(xx[m*Width+n]>max2)

{

max2=xx[m*Width+n];

tempY=m;

tempX=n;

b=true;

}

}

if(b)

{ bMatrix[tempY*Width+tempX]=1;}

} }

intsum=0;//特征點總數

for(DWORDi=0;i

for(DWORDj=0;j

{

if(bMatrix[i*Width+j])

{

*((BYTE*)(lpData+i*WidthBytes+j))=0;

*((BYTE*)(lpData+i*WidthBytes+j+1))=0;

*((BYTE*)(lpData+i*WidthBytes+j-1))=0;

*((BYTE*)(lpData+(i+1)*WidthBytes+j))=0;

*((BYTE*)(lpData+(i-1)*WidthBytes+j))=0;

*((BYTE*)(lpData+i*WidthBytes+j+2))=0;

*((BYTE*)(lpData+i*WidthBytes+j-2))=0;

*((BYTE*)(lpData+(i+2)*WidthBytes+j))=0;

*((BYTE*)(lpData+(i-2)*WidthBytes+j))=0;

sum++;

}

} if(sum<4000)

{

CStringstrInfo;

strInfo.Format(“特征點數%dn”,sum);

MessageBox(strInfo,“提示”,MB_OK);

}

else

{

CStringstrInfo;

strInfo.Format(“特征點數較多，請設置合理參數”);

MessageBox(strInfo,“提示”,MB_OK);

}

Invalidate();} 1.4 結果分析：

按照提示，對老師所給數據進行分析，當窗口大小設置為5*5,，閾值設置為5000的時候，對右核線影像進行分析，得到特征點43個，同時圖像分析，得出如下結果：

調整閾值和窗口大小，程序能夠正常運行，且經過測試，結果精確度有較好的保證。

實習二：邊緣提取算法

2.1 實習目的：

熟悉Matlab環境下的編程，熟悉邊緣提取算法。

2.2 實習原理：

Sobel算子實現思路如下：對輸入圖像分別使用水平和垂直模板做卷積計算，對得到的兩個處理結果求平方和，該平方和與閾值的平方比較。只有當某點的兩種卷積的平方大于閾值的平方，且水平占優（水平模板卷積結果大于垂直模板卷積的結果，且該點的卷積平方大于其左右兩點的卷積平方和）或者垂直占優（垂直模板卷積的結果大于水平模板卷積的結果，且該點的卷積平方和大于其上下兩點的卷積平方和）時，該點的輸出結果為255，否則為0。輸出的結果為二值圖像。第一行和最后一行本來就是圖像邊界，不包括可用信息，因此相應的輸出為0，按照這個思路課題編寫了相應的Sobel算子實現程序

2.3 實習步驟以及代碼：

2.4 結果分析：

原圖像 sobel邊緣提取

實習總結

本次實習過程中，根據自身實際情況，我選擇使用vc環境下的編程完成實習，而沒有采用Matlab環境下的編程。在實習過程中，我熟悉了sobel算法以及Moravec算子，在程序調試的過程中，我認識到任何算法都有其局限性，比如說本次實習過程中，sobel算子的邊緣提取就將許多的噪音提取了出來，導致邊緣特征提取的不準確性。本次實習讓我認識到了編程能力的重要性，學會編寫基本的代碼來實現基本的算法，能讓我們擺脫軟件已有算法的束縛，更多的按照需要來實現一些步驟。

總體來說，本次實習還是很成功的，讓我認識到，在以后的學習生活中,我認識到,應該把理論和實踐結合起來,多鍛煉自己的動手能力,好好把握住每一次實習的機會.

第二篇：數字攝影測量實習報告

實習報 告

實習名稱： 班 姓 級: 名: 數字攝影測量實習09 測繪一班 劉勝 實驗室 x5504 實習地點：

實習指導教師: 龔濤 實習時間： XX.9XX.10 西南交大地學學院

： 一 lps 簡述

lps 工程管理器是一個基于 windows 的綜合數字攝影測量軟件包，可 以對來 自不同類型的航空遙感相機及衛星傳感器的圖像進行快速和精確地 三角測量和 正射校正，與傳統的三角測量和正射校正相比，可以極大的減少費用 和時間可 以處理各種各樣的圖像數據，諸如來自不同的攝影相機、不同的衛星 傳感器、不同的航空 gps 數據等，處理過程涉及很多不同類型的幾何模型。

二、數字攝影測量處理過程 1 創建 lps 工程文件 2 向 lps 工程加載圖像 3 刺點 自動量測圖像同名點 5 執行航空三角測量 dtm+等高線 dtm+等高線 6 圖像正攝校正處理 處理前 處理后 控制點坐標

三、lps 數字攝影測量系統的應用 leica photogrammetry suitelps 是徠卡公司最新推出的數字攝影測量及遙 感處理軟件系列。lps 為影像處理及攝影測量提供了高精度及高效能的生產工 具、它可以處理各種航天(最常用的包括衛星影像 quickbird、ikonos、spot5 及 landsat 等等)及航空(掃描航片、ads40 數字影像)的各類傳感器影像定向 及空三加密，處理各種數字影像格式，黑/白、彩色、多光譜及高光譜等各類數

字影像。lps 的應用還包括矢量數據采集、數字地模生成、正射影像鑲嵌及遙感 處理，它是第一套集遙感與攝影測量在單一工作平臺的軟件系列。lps 制作 dom 的全過程如下： lps 數字攝影測量系統制作 dom 具體制作過程如下： 首先創建工程文件，選擇相機類型，設置投影參數，輸入相片參數，創建相 機參數，導入外方為元素;其次數據處理，內定向，人工選擇一個點后，自動完 成內定向。建立金字塔影像，加載控制點文件，并在圖上刺出相應的點!一般說 來，選擇 6 個均勻分布的點作為控制點，其他的設為檢查點。同名點自動匹配，三角測量，直接進行空三解算，再接著生成 tin 數據;最后制作正攝影像，正 射影像拼接。拼接結束后，一般還要對影像進行勻光，消除接邊縫隙等操作!1)、創建 lps 工程文件 2)、向 lps 工程加載圖像 3)、定義數碼相機幾何模型 4)、自動量測圖像同名點、執行航空三角測量 5)6)、圖像正射校正處理

四、實習基本情況 1)、erdas imagine 9.2 遙感圖像處理系統和數字攝影工作站上操作 2)、實習時間：第二教學周到第五教學周、上機時間：周一下午第二講課 3：50-6：15 3)4)、上機地點：x5504 地理信息系

統實驗室 由于我們在航空攝影測量時采用的是 canno d450 數碼相機，所以在圖像處 理的時候稍不同于攝影圖像。而且，因為在課程設計的前期階段，由于測控制點 的小組還沒有完成控制點的量測和刺點工作，還有編程小組也還沒有編程計算出 像片的內方位元素和外方位元素，所以我們 lps 圖像處理小組暫時也還不能用 我們的實驗數據進行處理。所以我們目前只是用 erdas imagine 自帶的練習數據進行練習，然后將練習數據相片的信息給編程小組的成員檢驗他們的程序是 否正確。并且在整個課程設計的過程中，我們圖像處理小組要根據使用練習數據 得到的信息指導整個小組的工作。

五、實習體會

經過一個月的實習對我來講收獲是非常大的，也產生了非常多的體會。內業數據處理是一種重復性的勞動，需要耐心，仔細，這樣才能做好!通過實習，對以后的工作有了一定感性的認識，基本清楚了將來的工作內容，認識到現在應 該充分利用空余時間，多接觸專業軟件，方便以后工作。這次實習給我最大的體 會是測繪產品的生產是一項非常繁瑣而細致的工作，作為一名測繪工作者，不僅 應該有嫻熟的操作技能，而且應該有著負責而平和的心態，立志于將畢身精力獻 給國家的測繪事業。我覺得要想成為一名優秀的測繪工作者，不僅要把測繪當成 一門學科來學習，更要把它當成一種技能來熟悉掌握。同時本次實習對我本人的 動手能力也有很大提高。本次實習還讓我第一次感受了測繪部門的生產環境，這 對我也是一種激勵，它促使我以后要更加認真地學習專業知識，掌握各種技能。要想在任何一個行業里面有所作為的話都必須付出辛勤的勞動和汗水。只有能過 努力學習才能成為一名好的測繪工作者。一份耕耘一分收獲!，這應該成為我 們今后工作的座右銘。大學即將要結束了，我們也將步入新的人生崗位中在此，對在本次實習當中對我們進行細致輔導的老師表示極大的感謝和敬意，是你們耐 心的教誨和和善的態度讓我們親身感受并學會了攝影測量的過程，這對我們以后 的工作以及人生將會產生深遠的影響。總而言之，這次實習對我學習數字攝影測量有很大幫助，可以說對我以后 工作也有很大幫助，這次實習在一次次失敗后經過總結與堅持后成功的，可謂累 并快樂著，讓我記憶深刻，對外受益匪淺。希望以后能進行更多類似方面的實習。

第三篇：數字攝影測量課程實習報告

灰度圖像點特征提取

實習內容

本次實習包含了兩個主要內容，一是用Moravec算子對一幅圖像實現點特征提取的功能，二是利用基于相關系數的影像匹配實現兩幅影像的同名點匹配。在此分為兩個部分分別進行闡述。

一、Moravec算子提取特征點

1.1 實現原理

在以像素(c,r)為中心的w×w的影像窗口中，計算四個方向相鄰像素灰度差的平方和：

IVc,r = min {V1, V2, V3, V4}

其中k = INT(w/2)。取其中最小者作為該像素(c,r)的興趣值：

給定一經驗閾值，將興趣值大于該閾值的點（即興趣值計算窗口的中心點）作為候選點。閾值的選擇應以候選點中包括所需要的特征點而又不含過多的非特征點為原則。

在一定大小的窗口內（可不同于興趣值計算窗口，例如5×5像元，7×7像元或9×9像元），將候選點中興趣值不是最大者均去掉，僅留下一個興趣值最大者，該像素即為一個特征點。1.2實現流程

1.3 實習成果

在實習中實現特征點提取后，分別對計算興趣值的窗口尺寸（以下簡稱為w1），選取極值點的窗口尺寸（以下簡稱為w2）和經驗閾值的數值進行變更，分析其特征點提取效果有什么變化。原始圖像如下圖1所示。

圖1

w1設為7，w2設為9，經驗閾值為1000的處理結果如下圖2所示，共得到361個特征點。

圖2

接下來分別對w1，w2和經驗閾值的數值進行變更，分析其特征點提取效果。

（1）W1增加為11，w2為9，經驗閾值為1000,的條件下，提取到620個特征點，如下圖3所示。

圖3

（2）W1為7，w2增加為15，經驗閾值為1000,的條件下，提取到247個特征點，如下圖4所示。

圖4

（3）W1為7，w2為9，經驗閾值增加為1500,的條件下，提取到184個特征點，如下圖5所示。

圖5

1.4 結果分析

由Moravec算子提取特征點的結果可見，算法能夠實現圖像的特征點提取，且提取效果較好。

對比圖2與圖3可知，僅更改w1值的大小，會使圖像興趣值整體增大或減小，進而影響特征點數目。

對比圖2與圖4可知，僅更改w2值的大小，會改變特征點的密集程度。增大w2，則提取極值點作為特征點的范圍更大，特征點分布更加均勻。

對比圖2與圖5可知，僅更改經驗閾值的大小，能夠用更高條件對興趣值進行篩選，得到精度更高的特征點。

二、基于相關系數的影像匹配

2.1 實現原理

在左影像上提取出一定數量的特征點，然后利用相關系數法在右影像上尋找匹配點。

首先確定兩幅影像間的偏移量，進而確定對每個特征點在右影像上的搜索區域。對于左影像上的每個特征點，均利用一定大小的窗口對右影像搜索區域進行遍歷，選取相關系數值最大且大于設定的閾值的點作為該特征點對應的匹配點。

2.2實現流程

在實習中，共采用三種方法進行匹配。三種方法的區別在于獲取偏移量的方式不同。此處流程圖展示的是小組最初完成的匹配方法流程，通過尋找左影像特征點的最大相似度點進而確定偏移量。

由于在反復實驗的過程中發現這種方法適用于偏移方向單一的影像，對老師所給的u0367panLeft和u0369panRight這樣存在變形的影像對匹配效果較差。因而又不斷改進衍生出利用模板匹配獲取偏移量法和直接輸入偏移量法兩種方法。在結果分析中對這三種方法進行比較。

2.3 實習成果

（1）首先用只有水平偏移的兩幅影像進行匹配，打開左右影像如下圖6所示。

圖6

對左影像進行Moravec算子提取特征點操作，在默認條件（W1為7，w2為9，經驗閾值為1000）下，提取到361個特征點，如下圖7所示。

圖7 對左右影像進行匹配，在默認條件（目標窗口尺寸設為3，搜索窗口高度為6，寬度為8，相關系數閾值設為0.9）下，得到338個匹配點，如下圖8所示。結果分析文件the relevant.txt建在匹配圖片文件夾下。由于左右兩幅影像僅存在水平偏移（由u0369panRight裁剪得到），相關系數均為1.0，如圖9所示。

圖8

圖9

（2）用具有斜向偏移關系的兩幅影像進行匹配。影像打開如下圖10所示。

圖10 在默認條件下對左右影像進行特征點提取，得到350個特征點，影像匹配后得到260個匹配點，如下圖11所示。

圖11 在實習中發現，對于由同一幅圖像裁剪得到的水平偏移和斜向偏移的兩組影像對，算法同名點匹配的效果都非常好。但是對于偏移程度相對不均勻的影像則效果很差，如老師給出的u0367panLeft和u0369panRight兩幅影像，在默認條件下對兩幅影像進行特征點提取，得到1812個特征點，同樣在默認條件下進行影像匹配，得到369個匹配點，得到的效果如下圖12所示。觀察可知得到的同名點幾乎是不匹配的。

圖12 為了改進匹配的效果，我對匹配算法中計算偏移量的部分進行了一定的修改。在此次實習中，僅考慮了對左影像提取特征點后對右影像進行匹配的策略，還有一種方法是對左右影像都提取特征點后對兩個特征點集進行匹配，由于時間有限并未實現。

在實習中用到的匹配算法中原是利用左影像特征點對右影像進行遍歷尋找最佳匹配點，進而確定兩幅影像的偏移量。在已知u0367panLeft影像內容包含在u0369panRight影像內的前提下，我將此部分算法改為將左影像作為一個模板，利用相關系數算法將其整體匹配進右影像內，進而確定偏移量。在默認數值條件下，利用整體影像匹配進行匹配同名點得到628個匹配點，其結果如下圖13所示。匹配產生的結果分析文件如下圖14所示。

因此我設置了第三種匹配方法：直接輸入兩幅影像的偏移量進行同名點匹配。由于在實習中所用的偏移量是第二種方法，即影像整體匹配得到的偏移量，所以匹配效果與圖13相同，產生的結果分析文件亦與圖14相同。

圖13

圖14

2.4 結果分析

（1）對于尋找最大相似性點獲取偏移量法，它只需用左影像特征點對右影像進行遍歷，尋找到最大相似性點且大于0.97時即可認為找到最佳匹配點，進而利用其在右影像中的位置確定偏移量。該方法計算量小，速度較快，針對偏移方向單一的影像效果非常好（在實習中通過裁剪u0369panRight得到水平偏移和斜向偏移的兩組影像對）。但是對于偏移方向非單一的影像則匹配效果很差。

（2）對于利用模板匹配獲取偏移量法，它以左影像大小為窗口尺寸對右影像進行遍歷，尋找最大相關系數以將左影像整體匹配進右影像內容中。這種方法適用于對同名點的偏移方向非單一的影像對進行匹配。其匹配結果對少量細節會產生一定程度的移位，但大體上較為準確。

這種方法雖然匹配效果會變好很多，但是計算量很大，耗時非常久。而且由于時間緊迫，在實習中只實現了針對左影像完全包含在右影像內容內的條件下的匹配，因而雖然效果較好但太不實用。

對于攝影得到的立體像對，其偏移量往往不是單一的一個方向，而是包含了各種誤差與形變。個人認為若能夠在匹配之前對影像進行幾何糾正，則匹配的精度會有進一步提高。

（3）對于直接輸入偏移量法，它免去了計算偏移量的步驟，速度會快很多。這種方法要求在進行匹配之前利用軟件或別的一些方法量測出兩幅影像的偏移量。

第四篇：攝影測量實習報告.

攝影測量學 實習報告 姓名: 學號: 班級:1241502 專業:工程測量與監理

實習時間:12月9號至12月22號 2013年12月 目錄

一、前言(3

二、實習目的與要求(3

三、實習地點(3

四、實習用具(3

五、實習步驟(航片調繪(3

六、調繪時的注意事項:(4

七、攝影測量外業實習總結(4

八、實習二全數字攝影測量的作業步驟(6

1、數據準備(6

2、建立測區與模型的參數設置(6

3、航片的內定向、相對定向與絕對定向(10

4、絕對定向作業流程:(13

5、同名核線影像的采集與匹配(15

一、前言

航空攝影測量技術的應用,是從19世紀60年代開始,已走過了半個多世紀。隨著科學技術的不斷進步和發展,航空攝影測量從模擬時代進入到解析時代,如今發展到了全數字化時代,正在不斷地滿足國民經濟各行業的應用需求,逐步形成為地理信息系統基礎數據采集獲取的主要技術方法,越來越在測繪行業得到廣泛的應用。而當前航測外業調繪一體化作業方法已逐步走向成熟,與傳統的調繪作業方法相比較,如今的調繪作業方法已是相當完善,不僅有一定的自動化程度,而且成果精度和工作效率遠遠高于傳統的作業方法,而勞動強度遠比過去的作業方法低。隨著科學技術的不斷發展,資料源的不斷豐富,進一步對航測外業調繪作業方法加以改正,對降低勞動強度、提高作業單位的生產能力,更好地滿足社會信息化發展需要將具有非常重要的意義。

二、實習目的與要求

本次實習是在攝影測量的教學基礎上,理論實際相聯系的動手操作實習,是我們在學習測量專業的一個重要的實習環節。一方面是培養我們的實踐操作能力和運用軟件解算數據的能力,另一方面培養我們在今后遇到問題應該如何去解決的能力,通過實習發現自己在實踐動手方面的不足并想辦法解決,為以后的工作實踐打下扎實的基礎。使我們熟練地掌握攝影測量及遙感的原理,信息獲取的途徑,數字處理系統和應用處理方法。并進一步鞏固和深化理論知識,使理論與實踐相結合。切實加強我們大家的實踐動手能力,提高大家對這門新技術的認識和把握,全面培養我們的應用能了、創新能力和探索精神。

三、實習地點 東華理工大學校本部

四、實習用具

小比例尺航片一張、畫圖板一個、透明紙一張、鉛筆、橡皮、紅藍黑筆各一只;ENVI遙感圖像處理系統、編程軟件(MATLAB、Visual Basic

五、實習步驟(航片調繪

本次實習的遙感圖像調繪主要判讀航片測區地物屬性,在透明紙上勾出邊界,必要時進行清繪。

在進行野外調繪之前,將調繪航片平放在畫圖板上,然后再將比調繪圖稍大一些的透明紙蓋于調繪航片上,用膠帶粘好,連同調繪航片用夾子固定于畫圖板。

第一天先將測區走過一遍,確定繪圖邊界,確定調繪路線,并對測區的情況有一個大致的了解。比較實際測區和航片的差別,并知道那些地方的地物是發生了變化的,以便于以后的判讀調繪工作進行。

接下來的兩天根據預定路線進行測區航片的地物判讀和屬性的標注。一般按照由遠及近、從總貌到碎部、邊走邊判,遠看近判的原則進行

六、調繪時的注意事項: 即地物地貌的調繪要連續進行,避免調繪不連貫和遺漏。當地理名稱注記過密時,可適當取舍。調繪工作應按照國家標準的地形圖圖式進行,說明性質的注記應采用“簡注表”,不得任意命名。調繪要按照實地情況嚴格進行,不得偽造、篡改。在調繪好的透明紙上,圖名注于調繪片正上方,調繪者姓名及調繪日期等信息在調繪航片的右下角。

七、攝影測量外業實習總結

攝影測量是利用攝影像片測量地形地物的技術方法,也是通過影像研究信息的獲取、處理、提取和成果表達的一門信息科學。攝影測量學是測繪學的分支學科,它的主要任務是用于測繪各種比例尺的地形圖、建立數字地面模型,為各種地理信息系統和土地信息系統提供基礎數據。根據攝影時攝影機所處的位置的不同,可分為地面攝影測量、航空攝影測量和航天攝影測量;根據應用領域的不同,可分為地形攝影測量與非地形攝影測量;根據技術處理手段的不同,又可分為模擬攝影測量、解析攝影測量和數字攝影測量等。攝影測量很少受氣候、地理等條件的限制,所攝影像是客觀物體或目標的真實反映,信息豐富、形象直觀,人們可以從中獲得所研究物體的大量幾何信息和物理信息,可以拍攝動態物體的瞬間影像,完成常規方法難以實現的測量工作,適用于大范圍地形測繪,成圖快、效率高,產品形式多樣,可以生產紙質地形圖、數字線劃圖、數字高程模型、數字正攝影像等,近些年來發展迅速,具有非常廣闊的應用前景。《攝影測量外業》是工程測量專業重要的專業課程,按照培養目標和教學大綱的要求,我們進行了為期一周的課程實習。旨在通過本次課程實習來加深對攝影測量外業的的基礎理論、測量原理及方法的理解和掌握程度,切實提高我們的實踐技能,初步掌握像片判讀、像片調繪和新增地物補測的基本方法,掌握像控點轉刺的基本方法,了解航測作業各工序的儀器設備及作業過程等。對于本次實習,老師和同學們都非常的重視,在第一天的實習動員會上,許老師就本次實習的意義、實習中的注意事項等方面做了明確的闡述,同時,也就本次實習內容和實習步驟做了說明。在其后的實習過程中,同學們實習目的明確、積極主動、不怕吃苦勇于承擔重擔,在老師的指導下,順利的完成了黃河水院新校區的航攝像片調繪、新增地

物補測、選刺像控點等工作。本次實習不僅使我們的理論知識得到鞏固、操作能力得到加強,同時也使我們運用知識的能力得到了提高。本次實習的內容有: 航攝像片調繪、新增地物補測及選刺像控點三項,通過實習,我們初步掌握了像片判讀、像片調繪和新增地物補測的基本方法,掌握了像控點轉刺的基本方法,了解航測作業各工序的儀器設備及作業過程。實習中航攝像片調繪每兩人為一個小組,每人調繪一張像片,每人轉刺4個像控點。這樣分組工作,極大的調動了同學們的積極性,是本次實習得以高質量、高效率完成的保障。實習前,我們通過比對,了解到像片的比例尺大致在1:5000左右,這對于我們在影像上進行尺寸量測,確定較小地物及新增地物的準確位置、大小等提供了很大幫助。通過老師介紹,像片攝影時間大致在2007年,所以可以知道新增地物會多一些,像教師公寓、新體育場、大壩等,都是這兩年新增的地物,在判讀時要格外的注意。同時,像片上植被茂盛,所以應該是在春夏季節拍攝的,這對于在冬季調繪的我們來說是一個不小的挑戰,人工湖的水崖線比常水位低,并且大部分樹林已落葉,像片上的色調與像片上看到的相應顏色不相一直等等,這些都是我們應該注意的地方。在判讀時,我們充分利用了大壩地勢高的優點,這樣看的范圍比較大,總貌特征比較明顯,比較容易確定像片的方位和自己在像片上的位置,有利于像片的判讀。在具體調繪時班內小組之間劃分好了調繪面積,每組調繪新校區的四分之一,準備好了調繪工具,鉛筆、橡皮、尺子、多色筆等,小組內協調分工,做好調繪計劃。實地調繪時,用像片對照實地判讀確定各種地形元素的性質以及它們在像片上的形狀、大小、準確位置和分布情況,如:房屋、道路、植被、人工湖等,用不同顏色的筆在像片上進行描繪。通過路牌、詢問等手段,調查路名、建筑物名稱、湖泊溝坎名稱等。用尺子量測陡坎、沖溝、等的比高,并做出相應記錄。對于個別新增地物可根據與其相鄰的地物影像的相對位置補繪,對于新增地物面積較大的地物,像新體育場、大壩等可采用全站儀、GPS-RTK 數字測圖等方法補繪。清繪時應根據實際判繪的結果,在室內著墨整飾,并按照圖式規定的各種符號和規范的有關要求認真仔細地描繪。接邊時,本調繪邊線處與鄰幅或鄰片調繪的內容應銜接得當,如果有某一地物接不上,則必須查實,修改,直到全部接好為止。選刺像控點時,選一個像對,在標準點位附近將實地控制點在立體觀察條件下實刺到像片上,并進行像片正反面的整飾。俗話說,實踐是檢驗真理的惟一標準。在課堂上,我們學了很多

理論知識,但是如果我們在實際當中不能靈活運用那就等于沒學。實習就是將我們在課堂上學習的理論知識運用到實踐中。為期一周的攝影測量外業實習結束了,雖然開始時感到好累,但看到自己的收獲還是很高興的。覺得自己學到了很多的東西,對以前零零碎碎學的攝影測量知識有了綜合應用的機會。對攝影測量外業的整體概念有了更多的了解,深入的鞏固了理論教學知識,提高了實際操作的技能,豐富了航攝像片調繪、新增地物補測及選刺像控點等知識,很大程度上提高了動手和動腦的能力,同時也拓展了與同學之間的交際合作能力,當然其中也不乏老師的教誨和同學的幫助。原先老師在課堂上講解的測量知識也都在實踐中得到應用,并發揮了重要的作用,通過相互對照,將我的測量知識和水平提高了很多,現在想來這場校內實習確實是很有必要的。通過本次實習,對我們進行了生產技能和安全、紀律教育,更加注重我們獨立工作能力、自我管理能力、動手操作能力及開拓創新能力的培養與鍛煉。使我們在實踐中接觸到了與本專業相關的實際工作,增強感性認識,培養了我們工作的責任感和事業心,培養了我們綜合運用所學的基礎理論、基本技能和專業知識,提高了實踐動手能力,即收集處理信息的能力,獲取新知識的能力,發現問題、分析問題和解決問題的能力,語言文字表達能力、團結協作能力等,對于我們以后踏入社會有了一個很好的接軌,為我們畢業后走上工作

崗位打下了一定的基礎。另外非常感謝學校給我們安排的此次校內實習,以及老師的辛勤輔導,通過本次實習,不僅使我們對以前所學的知識有了更深刻的認識,更讓我們學到了很多課本上學不到的知識,我將永遠珍惜這段經歷。

八、實習二全數字攝影測量的作業步驟

本次實習內容為對全數字攝影測量系統(VirtuoZo的使用,學生根據操作步驟將基本的作業流程做一遍。以便掌握該系統。該作業流程包括:數據準備、參數設置、定向、核線采集與匹配、DEM與DOM以及等高線生成、數字化測圖、拼接與出圖七個步驟。

1、數據準備

數字攝影測量所需資料:

相機參數:應該提供相機主點理論坐標X0、Y0,相機焦距f0,框標距或框標點標 控制資料:外業控制點成果及相對應的控制點位圖

航片掃描數據:符合VirtuoZo圖像格式及成圖要求掃描分辨率的掃描影像數據。VirtuoZo可接受多種圖像格式:如TIFF、BMP、JPG等。一般選TIFF格式。

具體操作如下: 檢查原始數據,數據包括6張影像文件(*.tiff文件、控制點文件(*.ctl 文件、相機檢校文件(*.cmr文件、每個控制點點位圖以及一個數據說明文件,里面給出了數據處理所必須的測區信息。通過分析得到,測區有兩條航帶,每條航帶3張影像。

2、建立測區與模型的參數設置

要建立測區與模型,VirtuoZo系統要設置很多參 數,這些參數需要在參數設置對話框上逐一設置。如

測區(Block參數、模型參數、影像參數、相機參設置控制點文件 建立測區

設置相機參數文件轉入原始影像 建立立體模型

數、控制點參數、地面高程模型(DEM參數、正射影像參數和等高線參數等。其中有些參數在VirtuoZo系統中有其固有的數據格式,需要按照VirtuoZo規定的格式進行填寫,如相機參數、控制點參數等。建立測區與模型、設置參數的簡易過程如圖5所示: 具體操作如下:

進入VIrtuoZo主界面,首先要新建一個測區,通過文件→打開測區,新建一個測區,文件建立好之后,系統會自動彈出設置測區的對話框,按照原始數據提供的信息填寫相應的內容,之后保存退出。如圖所示:

設置相機檢校文件、控制點文件

進入設置→相機文件,找到剛才在設置測區對話框中新建的相機檢校文件,雙擊進入參數設置界面,相機參數可以直接通過輸入按鈕,輸入原始數據里面已有的相機文件(一般格式為*.cmr。編輯界面如圖所示:

圖7 相機檢校參數設置界面

進入設置 地面控制點,可以逐點輸入控制點文件,或者直接通過輸入按鈕,直接讀取一個控制點文件,如圖8所示:

圖8 地面控制點設置窗口

參數設置完成之后,還需要對影像文件進行轉換,將各種影像文件轉換成VirtuoZo支持的影像格式(VirtuoZo系統有其自有的影像格式,文件格式為*.vz,后文簡稱該文件為VZ影像。進入文件→引入→影像文件,進入輸入影像對話框,按增加按鈕選擇需轉化格式的tif影像(可選擇多幅影像,按處理按鈕將影像格式轉換為后綴為vz 的影像。

進行模型的設置,模型的創建過程:通過文件→打開模型,可以建立一個新模型,命名為56-550,默認后綴名為mdl,建立好56-550模型后,程序自動彈出模型參數設置對話框,按照該模型的基本情況設置該對話框,主要設置左、右影像,其它可按程序默認參數設置,之后保存退出。如圖所示:

設置模型參數對話框

3、航片的內定向、相對定向與絕對定向 具體操作如下: 3.1.內定向作業流程: 內定向程序處理→定向→內定向

左邊的窗口顯示了當前模型的影像,它的四角和四邊上的框標被小白框圍住。右邊的小窗口顯示了某框標的放大影像。若小白框沒有圍住框標,則可在框標上單擊,小白框將自動圍住框標。這樣來調整小白框的位置,盡量使框標位于小白框的中心。然后單擊接受按鈕,完成框標定位。

建立框標模版界面

系統讀入影像,同時顯示讀影像進度條,影像讀入完成后,顯示如下窗口:

圖14 內定向窗口

左邊窗口的中心是按鈕面板,每個方塊按鈕對應于一個框標。單擊其中一個按鈕,則右邊微調窗口中將放大顯示其對應的框標影像。左邊窗口的四周是框標影像窗口,每個小窗口顯示一個框標。

右邊窗口的上邊是IO 參數顯示/修改窗口,可在此微調框標坐標。上半部的參數顯示窗口,用來顯示各框標的像片坐標、殘差、內定向變換矩陣和中誤差。下半部顯示當前框標的放大影像。

4.微調框標坐標

為使內定向的精度滿足作業要求,應盡量使白色的十字絲對準框標的中心。這時,要使用到框標的放大影像。具體操作是通過方塊按鈕選擇第一個框標,然后利用右邊窗口中的按鈕,進行微調,直到框標放大影像中的白色十字絲對準相機的框標中心

對其他的框標用同樣的方法進行調整,將所有的白色十字絲對相機準框標中心,然后選擇保存退出,左影像內定向完成。重復以上步驟對模型中的右影像做內定向操作。完成模型的內定向,進入相對定向。

3.2.相對定向作業流程: 調用相對定程序(處理→定向→相對定向,程序界面如圖16所示:

圖16 相對定向界面

進入相對定向界面,單擊右鍵,進行自動相對定向: 程序將自動尋找同名點,進行相對定向。完成后,影像上顯示相對定向點(紅十字絲。

4、絕對定向作業流程: 絕對定向前,要以手工的方式在當前模型的左右影像上準確的定位一些控制點

打開 hamerIndex.html 文件,查看測區的控制點分布情況,在航片上點擊控制點,會出現放大圖像,是量測控制點的依據。量測控制點是在相對定向的界面下進行的。見圖,按右鍵,在彈出的菜單上選全局顯示,在相對定向的界面中出現整張的左右影像上,如圖所示,參照給出的控制點點位圖,尋找相應的控制點,找到后在點位附近點擊,系統會彈出一放大的影像的小窗口,在該小窗口中,將光標對準該控制點,單擊鼠標左鍵,程序將自動匹配出右左影像上的同名點,也以一放大的影像的小窗口顯示,同時有一個調整點位的對話框出現,圖

右下角。

圖 15 絕對定向窗口

當量測三個控制點后(三個控制點不能位于一條線上,系統會預測該模型其余控制點的位置。影像上顯示出幾個藍色小圈,即系統預測的待測控制點的近似位置。加點時使用的點號應該和控制點文件中的點號要一致。

進入普通方式的絕對定向(在相對定向界面點擊鼠標右鍵,選擇絕對定向 普通方式,程序進行絕對定向計算,可以得到如下圖所示的界面:在定向結果窗中顯示絕對定向的中誤差及每個控制點的定向誤差。同時彈出控制點微調窗,窗中顯示當前控制點的坐標,且設置了立體下的微調按鈕。絕對定向界面如圖所

示:

檢查與調整: 根據控制點殘差顯示可知絕對定向的精度如何,若某控制點殘差過大,則可進行微調。其微調方法與步驟如下: 在定向結果窗中對某控制點誤差行單擊鼠標左鍵,選中該點,彈出該控制點的微調窗。

立體影像微調(必須在支持立體顯示的計算機上才可以用此功能:

選中另一個需調整的點,進行微調。

所需調整的點均完成后,選擇控制點微調窗中的確定按鈕,程序返回相對定向界面。

至此,絕對定向完成。

5、同名核線影像的采集與匹配 具體操作如下: 5.1.生成核線影像

直接在VirtuoZo 主界面中單擊處理菜單下的核線重采樣菜單項,系統將自 動生成當前模型的核線影像。

東華理工大學 攝影測量學實習2013 5.2．影像匹配 生成核線影像后，即可進行影像匹配，選擇菜單處理→影像匹配，系統將自動進 行影像匹配。匹配過程中，會顯示出匹配的進度。5.3、單模型的DEM 生成： 完成模型的影像匹配和匹配結果的編輯之后，可生成數字高程模型DEM。單模型 的DEM是指使用一個單模型的數據，生成的位于該單模型區域內的DEM。一般情況 下生成的DEM都是單模型的DEM。查看 DEM 單模型透視景觀：建立數字地面模型后，在系統主菜單中，選擇顯示立體 顯示

透示顯示項，進入顯示界面，屏幕顯示當前模型的數字地面模型，如圖 所示： 圖 23 DEM 顯示 還可以生根據自己的需要生成其他的產品，如：DOM,等高線 第 16 共 16 頁

第五篇：攝影測量實習報告

XXXX大學2010～2011學年第1學期

《攝影測量基礎》實習報告

班級： XXXXXXXX 姓名： XXX 學號： XXXXXXXX

成績： 評語：

一、單模型定向

1、影像內定向

調用內定向程序（處理→定向→內定向），建立框標模板（若模板已建立，則進入左影像的內定向）。

為了從數字影像提取集合信息，必須建立數字影像中的像元素與所攝物體表面相應的點之間的數學關系。內定向的目的就是確定掃描坐標系與像片坐標系之間的關系以及數字影像可能存在的變形。

不同型號的相機有著不同的框標模板。一般一個測區使用同一相機攝影，所以只需在測區內選擇一個模型建立框標模板并進行內定向，其他模型不再需要重新建立框標模板，即可直接進行內定向處理，在做內定向處理時，系統會自動建立多個框標模板。界面右邊小窗口為某個框標的放大影像，其框標中心點清晰可見。界面左窗口顯示了當前模型的左影像，若影像的四角的每個框標都有白色的小框圍住，框標近似定位成功。若小白框沒有圍住框標，則需進行人工干預：移動鼠標將光標移到某框標中心，單擊鼠標左鍵，使小白框圍住框標。依次將每個小白框圍住對應的框標后，框標近似定位成功。選擇界面左窗口下的接受按鈕。

A、左影像內定向：

該界面顯示了框標自動定位后的狀況。可選擇界面中間小方塊按鈕將其對應的框標放大顯示于右窗口內，觀察小十字絲中心是否對準框標中心，若不滿意可進行調整。框標調整有自動或人工兩種方式：

自動方式：選擇自動按鈕后，移動鼠標在左窗口中的當前框標中心點附近單擊鼠標左鍵，小十字絲將自動精確對準框標中心。

人工方式：若自動方式失敗，則可選擇人工按鈕，移動鼠標在左窗口中的當前框標中心點附近單擊鼠標左鍵，再分別選擇上、下、左、右按鈕，微調小十字絲，使之精確對準框標中心。

B、右影像內定向：

與左影像內定向相似，進行右影像的內定向。如果之前做過內定向的，系統會彈出一個對話框，顯示左像片的內定向參數（系統在完成左像片的內定向后再啟動右像片的內定向），并詢問是否重新進行內定向。如果不想再進行內定向，選擇否；退出內定向模塊，進行相對定向。

2、相對定向

每張像片至少要有三個地面控制點，才能進行定向，但實際生產中，控制點數量不能滿足定向要求。在內頁求解定向所需控制點的過程叫空中三角測量，其本質就是用盡可能少量的地面控制點，在內頁加密出每張像片或每個像對所需要的控制點。另一方面，為了獲取更高精度的地面控制點，采用光束法定向，利用光束法平差未知參數的初值，從而進行高精度定向。在豎直航空攝影或已知傾角近似值的傾斜攝影時，相對定向一般采用迭代解法。但是當不知道傾斜攝影中的傾角近似值以及不知道影像的內方位元素時，則采用相對定向的直接解法。進行模型的相對定向，主要是通過找同名點，來確定兩張影像之間的關系。相對定向的目的是為了恢復構成立體像對的兩張像片的相對方位，恢復攝影時相鄰兩影像光束的相互關系，從而使同名光線對對相交，建立被攝物體的幾何模型。其數學模型是相應的攝影光線與基線應滿足共面條件，觀測值為上下視差。

步驟：

（1）選擇菜單 “處理→模型定向→相對定向”；

（2）在影像顯示窗口內點擊右鍵，選擇“自動相對定向”；

（3）自動相對定向完成后，在定向結果窗口檢查同名點的上下視差，如果比較大，則比較大，則把它刪除或進行調整；編輯完成后，保存，退出。

3、絕對定向

相對定向建立的立體模型，是一個以相對定向中選定的像空間輔助坐標系為標準的模型，比例尺也是未知的。要確定立體模型在地面測量坐標系中的正確位置，則需要把模型點的攝影測量坐標轉換為地面測量坐標，這一工作需要借助于地面測量坐標為已知值的地面控制點來進行，這個過程稱為立體模型的絕對定向。所以絕對定向的目的就是將相對定西后求出的攝影測量坐標變換為地面測量坐標。

模型的絕對定向，要求變換前后的坐標系大致相同。而地面測量坐標是左手直角坐標系，攝影測量坐標系是右手直角坐標系。因此首先應將點名測量坐標系轉換為地面攝影測量坐標系。絕對定向前，我們要以手工的方式在當前模型的左右影像上準確地定位一些控制點。

一個像對的兩張像片有十二個外方位元素，相對定向求得五個相對定向元素后，要恢復像對的絕對位置還要解求七個絕對定向元素，包括模型的旋轉、平移和縮放參數。它需要地面控制點來解求。這種坐標變換，在數學上成為三維空間相似變換。

步驟：

（1）選擇菜單“處理→模型定向→絕對定向”；

（2）參照給出的控制點點位圖，在相對定向界面中，尋找相應的控制點，對控制點的點位進行精確調整，輸入控制點相應的點號，點擊“確定”保存。

二、數字產品生成

1、數字線劃圖（DLG）

數字線劃圖（Digital Line Graphic 簡稱DLG）是現有地形圖上基礎地理要素的矢量數據集，且保存要素間空間關系和相關的屬性信息，全面地描述地表目標。

DLG的制作過程如下：

先建一個測圖文件，設置圖廓范圍，載入立體模型，熟悉工作窗口內的各種工具，接著測繪地物，最后進行地物的編輯。測繪的具體步驟是：輸入地物屬性碼→進入量測狀態→根據需要選擇線型或輔助測圖功能→對地物進行量測。

2、數字高程模型（DEM）

數字高程模型（Digital Elevation Model 簡稱DEM）是在高斯投影平面上規則格網點平面坐標（X，Y）及其高程（Z）的數據集。該數據集從數學上描述了一定區域地貌形態的空間分布。DEM的水平間距可隨地貌類型不同而改變。根據不同的高程精度，可分為不同等級產品。

(1)生成單模型的DEM 在系統主菜單中，選擇“產品→生成DEM→生成DEM（M）”項，屏幕顯示計算提示界面，計算完畢后，即建立了當前模型的DEM。

在系統主菜單中，選擇“顯示→立體顯示→透示顯示”項，進入顯示界面，屏幕顯示當前模型的DEM。

(2)多模型的DEM拼接

在系統主菜單中，選擇菜單“鑲嵌→設置”項，屏幕彈出拼接與鑲嵌參數設置對話框。

在系統主菜單中，選擇“鑲嵌→DEM拼接”項，進入DEM的拼接計算，屏幕彈出拼接進展顯示條。當拼接完成后，將顯示拼接中誤差、總點數、誤差分布統計及誤差分布圖。

(3)生成正射影像

在主界面上，依次單擊“產品→生成正射影像”項，系統自動生成正射，單擊“顯示” →“正射影像”。

3、數字正射影像（DOM）

數字正射影圖像（Digital Orthophoto Map 簡稱DOM）是利用數字高程模型對掃描處理的數字化的航空相片/遙感相片（單片/彩色），經逐象元進行糾正，再按影像鑲嵌，根據圖幅范圍裁剪生成的影像數據。一般帶有公里格網、圖廓內、外整飾和注記的平面圖。

數字正射影像的制作是基于DEM的數據，采用反解法進行數字微分糾正而制作。其過程也是全自動化的。當DEM建立后，可進行正射影像的制作。在系統主菜單中，選擇產品→生成正射影像項，自動制作當前模型的正射影像，屏幕顯示計算提示界面，計算完畢后，自動生成當前模型的正射影像。多模型DEM拼接后，才能在拼接區域內進行多張正射影像的鑲嵌。

在系統主菜單中，選擇菜單鑲嵌→設置項，屏幕彈出拼接與鑲嵌參數設置對話框，設置鑲嵌項目。然后在系統主菜單中，選擇菜單鑲嵌→自動鑲嵌項，系統自動進行影像鑲嵌計算，完成多個正射影像的拼接。

顯示測區正射影像：在系統主菜單中，選擇菜單顯示→顯示影象?項，屏幕彈出顯示影像界面，對于每個模型的接邊處應仔細檢查，影象有無變形及扭曲等錯誤。

三、實習總結

通過此次實習，我進一步地了解了使用VirtuoZo 全數字攝影測量系統生產4D產品的過程，熟悉了VirtuoZo 全數字攝影測量系統的使用，加深了對相關知識的理解。4D產品生產實習是一個綜合性很強的實習，它是對所學攝影測量及相關專業的綜合應用,該實習在數字攝影測量實習的基礎上進行。同時，我了解到了VirtuoZo 全數字攝影測量系統的功能強大，在4d產品生產實習的過程中自動與半自動的快速生成功能。

在實習中也需要注意一些問題，如定義核線范圍以將控制點劃在作業區范圍內為宜，但不能超控太多；其次應結合實際地形情況，如高山地或大比例城區，由于左右像片視差較大，就應適當將核線范圍劃大些。

這次實習內容豐富，使我學到了不少東西。它不僅讓我認識到了Virtuozo的各種功能和工作流程及部分原理，還讓我對數字攝影測量數據獲取有了更深刻的了解，同時也使我對數字攝影測量課程有了一個整體的概念。

我覺得要想成為一名優秀的遙感測繪工作者，不僅要把測繪當成一門學科來學習，更要把它當成一種技能來熟悉掌握。同時本次實習對我本人的動手能力也有很大提高。本次實習還讓我第一次感受了測繪部門的生產環境，這對我也是一種激勵，它促使我以后要更加認真地學習專業知識，掌握各種技能。要想在任何一個行業里面有所作為的話都必須付出辛勤的勞動和汗水。只有能過努力學習才能成為一名好的測繪工作者。“一份耕耘一分收獲!”，這應該成為我們今后工作的座右銘。對在本次實習當中對我們進行細致輔導的楊老師及助理，我表示極大的感謝和敬意，是你們耐心的教誨和和善的態度讓我們親身感受并學會了4D產品的生產流程，這對我們以后的工作以及人生將會產生深遠的影響。