第一篇：攝影測量經典總結

1.定義：通過影像研究信息的獲取、處理、和成果表達的一門信息科學。傳統的攝影測量學是利用光學攝影機攝得的影像、研究和確定被攝物體的形狀、大小、性質和相互關系的一門科學與技術。內容：獲取被攝物體的影像，研究單張和多張像片影像的處理方法，包括理論、設備和技術，以及將所測得的成果以圖解形式或數字形式輸出的方法和設備。

一、航空攝影機的基本結構

攝影物鏡光圈快門暗箱檢影器座架、控制設備、壓平裝置、框標裝置-機械標志（量測相機）

二、攝影機物鏡：光軸LL,主平面H1、H2，主點S1S2、節點K1、K2、焦點F1F2、焦距F

三、攝影機主距f

由物鏡中心向像平面引垂線，垂足稱像片主點，垂距稱像片主距或攝影機主距f

四、像角與像幅尺寸

對無窮遠調焦：在焦面上得照度不均勻光亮圓為視場（其直徑與S夾角為視場角）取照度均勻光亮的圓為像場，直徑與S夾角為像場角在像場內取圓內接正方形或圓外切正方形為像幅大小

遙感通常是指通過某種傳感器裝置，在不與被研究對象直接接觸的情況下，獲取其特征信息（一般是電磁波的反射輻射和發射輻射），并對這些信息進行提取、加工、表達和應用的一門科學和技術。

量測相機與非量測相機的區別。

量測相機具有較高的光學性能，攝影過程高度自動化，有框標裝置，物鏡品質優秀，能消除或減少像差；非量測相機沒有框標裝置，物鏡的畸變較大，種類很多，從成像介質區分可分為光學相機和數碼相機。

中心投影的相片和地形圖的區別。

a.攝像片與地形圖表示方法和內容不同：在表示方法上，地形圖上是按成圖比例尺所規定的各種符號、注記和等高線來表示地物、地貌的，而航攝像片則表示為影像的大小、形狀和色調；在表示內容上，在地形圖上用相應的符號和文字、數字注記表示，這些在像片是表示不出來的。另一方面，在地形圖上必須經過綜合取舍，只表示那些經選擇的有意義的地物，而在像片上有所攝地物的全部影像。

b.航攝像片與地形圖的投影方法不同:地形圖是正射投影，比例尺處處一致，航攝像片是中心投影，各處比例尺也不一致，相關方位也發生變化。

2.中心投影的特點。

地面上的點——像片上的點；像片上的點——地面上的點或直線。地面上的直線——像片上的直線或點；像片上的直線——地面上的直線或平面。

攝影比例尺

1、定義：指空中攝影計劃設計時的像片比例尺，航攝像片上的線段l與地面上相應線段的水平距離L之比.2.公式：1/m = l/L = f/H 主距f：(物鏡中心到像片面的垂直距離)H: 攝影航高 航高指飛機在攝影瞬間攝影機物鏡相對于某一水準面的高度。航向重疊 同一航線內相鄰像片之間的影像重疊。旁向重疊 相鄰航線之間的影像重疊。攝站點 攝影瞬間，物鏡中心s的空間位置

攝影基線 兩相鄰攝影站之間的距離，用B表示。像片旋角相鄰像片主點連線與像幅沿航線方向的夾角 像平面坐標系

以像主點為坐標原點右手平面坐標系o-xy 像框標坐標系

根據像片的框標連線交點為原點的像平面坐標系p-xy 像空間坐標系

以攝影中心S為坐標原點，x、y軸的方向與像平面坐標系x、y軸的方向平行，z軸與主光軸重合，形成的右手坐標系.S-xyz 像空間輔助坐標系

以攝影中心S為坐標原點，軸系的方向視需要而定.右手坐標系.S-uvw 地面測量坐標系

地圖投影坐標系或大地坐標系T-XtYtZt，左手坐標系。

地面攝影測量坐標系

以側區內的某一點為坐標原點，X軸與航線方向大致一致，但為水平, Z軸垂。用 D-XYZ 表示的右手坐標系。

坐標系之間坐標轉換，像空間坐標系——像空間輔助坐標系（旋轉矩陣R，方向余弦）

a i b i c i 為方向余弦，即兩坐標軸系間夾角的余弦。

人眼的立體視覺

在用雙眼觀測景物時，能判斷景物的遠近，得到景物的立體效應，這一現象稱為人眼的立體視覺。

三、人眼立體視覺產生的原因：由于遠近不同的物體在左右眼視網膜構像，產生生理視差，生理視差通過視神經傳送到大腦，由大腦綜合，作出景物遠近的判斷。人造立體視覺（續）

空間景物在感光材料上構像，人眼觀察構像的像片產生生理視差，所產生的空間景物的立體視覺。

人造立體視覺產生的條件：

①

兩張像片必須是在不同位置對同一景物攝取的立體像對； ②

每只眼睛必須只能觀察像對中的一張像片；

③

兩像片上相同景物（同名像點）的連線與眼基線要大致平行（在同一平面內）； ④

兩張像片的比例尺相近。

內方位元素─描述攝影中心與像片相對關系的數據。

f, x0, y0 對航攝像機來講，內方位元素都經過廠家的嚴格鑒定，一般情況下視為已知量。外方位元素─確定攝影瞬間攝影中心空間位置及像片姿態的參數。三個外方位線元素(Xs、Ys、Zs)三個外方位角元素(φ、ω、κ)像點位移，位移的方向，方式。

當像片傾斜或地面有起伏時，所攝取的影像均和理想情況有所差異，也就是地面點在像片上構像的點位偏離了應有的正確位置，產生了像點位移。包括：像片的傾斜引起的像點位移、地形起伏引起的像點位移、物理因素（物鏡的畸變差、大氣折光、地球曲率、底片變形等）引起的像點位移。a 因像片的傾斜引起的像點位移（地面水平）位移的方向：以等角點為極點的方向線上。b因地形的起伏引起的像點位移（像片水平）方向：在以像底點為極點的輻射線上。

a位移大小：

b位移大小： 共線方程：

人造立體視覺 條件。條件：兩張像片必須是在不同位置對同一景物攝取的立體像對；每只眼睛必須只能觀察像對中的一張像片；兩像片上相同景物（同名像點）的連線與眼基線要大致平行（在同一平面內）；兩張像片的比例尺相近。

像點坐標如何獲取：坐標量測儀，在數字影像上獲取。上下，左右視差。

在攝影測量中，一個立體像對的同名像點在各自的像平面坐標系的x，y坐標之差分別稱為左右視差p及上下視差q，即p=x1-x2，q=y1-y2。同名光線投影在承影面上是否有上下視差是檢驗是否完成相對定向的標志。

相對定向，絕對定向概念

絕對定向元素 相對定向元素：獨立 連續（像空間輔助坐標系的建立）。相對定向：確定一個立體像對兩像片的相對位置，確定兩像片相對位置關系的元素稱為相對定向元素；

目的：恢復兩張像片的相對位置和姿態，使同名光線對對相交。特點：不考慮模型的比例尺，不需要野外控制點。

分類：連續相對的相對定向元素(bv,bw,φ2,ω2,κ2)和獨立相對的相對定向元素(φ1,κ1,φ2,ω2,κ2)。

絕對定向：確定像片與地面的相對位置，確定相對定向建立的立體模型的比例尺和模型空間方位的元素稱為絕對定向元素（Xs,Ys,Zs,λ,Ф,Ω,K）

目的：將立體模型納入地面攝影測量坐標系中。特點：考慮模型的比例尺，需要野外控制點。

原理：在應用光學投影或機械投影的方法，模擬相對攝影的過程，恢復攝影時的空間方位，使同名射線對對相交，以實現攝影過程的幾何反轉，建立測圖所需的立體模型，再在該模型上測制地形圖。

模擬法測圖的過程

內定向

恢復像片的內方位元素，建立相似光束；

相對定向

恢復兩張像片的相對位置，建立和地面相似的立體模型；

絕對定向

將模型納入到地面測量坐標系中，并歸化為所需的模型比例尺； 立體測圖

用量測工具量測立體模型，測制地形圖。解析法測圖的過程

左右片放在坐標儀的像片盤上，并輸入有關參數 內定向

相對定向 絕對定向

測圖 空間相似變換：平移，旋轉，縮放

單獨像片的空間后方交會和雙像前方交會。

利用一定數量的地面控制點，根據共線條件方程式，解求像片外方位元素的過程，這種解算方法是以單張像片為基礎的，稱單像空間后方交會。由立體像對中兩張像片的內外方位元素和像點坐標來確定相應地面點的地面坐標的方法為空間前方交會。

1.空間后方交會的解求過程：a獲取已知數據；b量測控制點的像點左邊；c確定未知數的初始值；d計算旋轉矩陣R；e逐點計算像點坐標的近似值；f組成誤差方程式；g組成法方程式；h解求外方位元素；i檢查計算是否收斂；精度：mi=m0(Qii)1/2,m0=±([VV]/(2n-6))1/2.雙像前方交會：根據立體像對中兩張相片的內外方位元素和像點坐標來確定相應地面點的地面坐標。計算過程如圖所示

雙像解析計算的空間后交-前交方法計算地面點的空間坐標步驟：a野外像片控制測量；b量測像點坐標；c空間后方交會計算兩像片的外方位元素；d空間前方交會計算待定點地面坐標。

雙像相對定向+模型的絕對定向。

同名射線對對相交是相對定向的理論基礎。相對定向的共面條件方程式(矢量表達式）：，坐標表達式：

模型坐標的解求：若模型點在像空間輔助坐標系S1-U1V1W1中的坐標為（U，V，W），其計算過程為（1）根據相對定向元素計算像點的空間輔助坐標（u1,v1,w1）及(u2,v2,w2)；（2）計算左右像點的投影系數N1,N2；c求模型點在像空間輔助坐標系的坐標為： U=N1u1=bu+N2u2

V=N1v1=bv+N2v2 W=N1w1=bw+N2w2 用于單獨像對時，則：U=N1u1=b+N2u2 V= N1v1=N2v2 W= N1w1=N2w2 實際計算中，將獲得的模型點在像空間坐標系的坐標乘以攝影比例尺的分母，其模型放大成約為實地后，再進行絕對定向。

絕對定向：相對定向后得到模型點在像空間輔助坐標系中的坐標（U,V,W)

地面攝影測量坐標(X,Y,Z)(兩空間坐標系的變換，也稱相似變換）。基本關系式：

（X、Y、Z：地面點在地面攝影測量系中坐標； U、V、W：模型點在像空間輔助坐標系中的坐標

模型比例尺的縮放系數，待求；至少需要兩個平高點和一個高程點

三個控制點不能在一條直線上

模型的四個角布設4個控制點

a1,a2….c3：是由兩坐標軸系的三個旋轉角

計算的方向余弦，待求；

Xs,Ys,Zs坐標原點的平移量，待求;七個絕對定向元素:

解析法絕對定向：利用已知的地面控制點，解求絕對定向元素。

絕對定向元素的計算解算思路：多余觀測，平差方法計算，線性化——列誤差方程——

組成法方程——解法方程（迭代運算）。

雙像解析的相對定向-絕對定向法解求模型點的地面坐標過程：（1）用連續像對或單獨像對的相對定向元素的誤差方程式解求像對的相當定向元素；（2）由相當定向元素組成左，右像片的旋轉矩陣R1,R2，并利用前方交會式求出模型點在像空間輔助坐標系中的坐標；（3）根據已知地面控制點的坐標，按絕對定向元素的誤差方程式解求該立體模型的絕對定向元素；（4）按絕對定向公式，將所以待定點的坐標納入地面攝影測量坐標中。1.3.光束法。

思想：未知點、控制點都列立共線條件方程式，整個像對范圍內解求待定點的地面坐標。兩張像片的外方位元素，加密點的地面坐標。數學描述：共線方程。如何確定待求未知數的初始值：外方位元素——單像后方交會，加密點坐標——前方交會。

小結雙像解析攝影測量的方法（利用一個像對獲得地面的空間信息）a單像后方交會——雙像前方交會法：每張像片先進行后方交會，兩張像片的內、外方位元素；空間前方交會，加密點的地面坐標;結果依賴于空間后方交會的精度。適用于已知像片的外方位元素需確定少量待定點坐標的情況

b相對定向——絕對定向法:先相對定向：通過解算五個相對定向元素——模型點在像空間輔助坐標系中的坐標，再絕對定向：通過解算七個絕對定向元素——模型點在像空間輔助坐標系中的坐標納入地面（攝影）測量坐標系；最后的精度取決于相對和絕對定向的精度，多在航帶法解析空三中應用

c光束法：以共線條件方程式為基礎，平差整體解求，兩張像片的（內）、外方位元素，加密點的地面坐標。1.航帶法。

航帶網法空中三角測量研究的對象的一條航帶的模型。它是以一條航帶為單元，依據少量的地面控制點，按照一定的數學模型，整體平差解求加密點（或待定點）的地面坐標。2.像片上像點的誤差來源：像空間輔助坐標系建立

航帶如何連續的絕對定向

非線性變形改正。

像點坐標的系統誤差：（1）底片變形：受外界因素影響，像點偏離了攝影時的位置（三點共線）；（2）攝影物鏡畸變差：透鏡組成像以減少像差，但使像點偏離了三點共線的理論位置；（3）大氣折光：大氣密度（折射率）隨高度增加而減少，成像光線是曲線，（4）地球曲率：地球的橢球曲面與航測的水平基準面不一致；經過底片變形、物鏡畸變差、大氣折光差、地球曲率改正后的像點坐標：

1.2.數據來源：…… ——數據處理：分塊……

有以下四種方法獲取數據點：由現有地形圖上采集；由攝影測量方法采集；野外實地測量；由遙感系統直接測得。數據預處理包括：數據格式轉換，坐標系統變換，數據編輯，柵格數據轉換為矢量化數據及數據分塊等。

3.DEM的內插：移動擬合，線性內插，三次樣條函數內插，雙線性內插—— 特點，數學模型，適用場合。

數字地面模型內插：根據一組參考點上的高程計算其它待定點處高程的方法。a移動擬合：數學模型

特點：求解時可按一定的規則給每個數據點定權，內插曲面不連續；解法思路：選取以待定點為中心，以R為半徑的園內的若干已知點進行曲面擬合，以確定待定點的高程。該法是一個以待定點為中心的逐點內插法；數據點應滿足的條件：點數要不少于6個，數據點與待定點之間的地形變化是連續光滑的。b線性內插：數學模型

，解法思路：使用最靠近的三個數據點，確定平面參數a0、a1、a2，從而求出新點的高程；適用場合：TIN——GRID。

c三次樣條函數內插：數學模型Z=[1 X X2 X3][a????00……a33][1 Y Y2 Y3]T,解法思路：根據內插點相近的四個格網點高程數據及每個格網點沿X方向的斜率R、沿Y方向的斜率S和該點的曲面扭曲T，列方程解求未知系數；特點：該內插方法保證了相鄰曲面之間的連續光滑，適用于連續變化的光滑曲面。d雙線性內插：數學模型

解法思路：使用最靠近的四個數據點，確定參數a00、a01、a10、a11，從而求出新點的高程；適用場合：在方格網（GRID）中內插高程。

4.DEM的兩個應用。

立體透視圖，斷面(剖面)的自動生成。

DEM的應用：立體透視圖；坡度、坡向計算；斷面(剖面)的自動生成；真實的地表面積計算；

67-

第二篇：攝影測量實習總結

《攝影測量學》是測繪工程專業重要的專業課程。按照培養目標和教學大綱的要求，本課程進行了一周的課程實習。旨在通過本次課程實習來加深對攝影測量學的基礎理論、測量原理及方法的理解和掌握程度，切實提高同學們的實踐技能。并達到將所學的各章節知識融會貫通，基本能夠綜合運用已學知識來解決一些實際問題的目的。要求每位同學在實習老師的指導下能獨立完成各項實習內容，尤其應熟練操作各種攝影測量儀器，掌握解析攝影測量的全過程，了解數字攝影測量的主要內容及發展趨勢。

本次實習院領導予以足夠的重視和精心的安排，老師調節好各個方面的關系，給我創造最好的實習環境。在第一天的實習動員會上，趙老師就本次實習的意義、要求實習注意事項等方面作了明確的闡述，同時，也就本次實習內容和實習步驟作了說明。在其后的實習過程中，學生實習目的明確、主動積極、不怕吃苦、勇于承擔重任，這些現象說明本次實習動員會起到了很好的效果，是順利完成實習的基礎。隨著攝影測量與遙感技術蓬勃發展，同學們對攝影測量學產生了濃厚的學習興趣，激發他們的學習熱情，紛紛表示要好好珍惜這次難得實習機會，盡量學到更多得有用東西，充分感受測繪科技發展帶來的革命性的變革，為今后走上工作崗位奠定堅實基礎。通過本次實習，我們更加認識到攝影測量學要有扎實的理論知識和熟練的軟件操作能力。

為使學生明確本次實習的總體任務及每一實習項目具體的作業程序、作業方法，指導教師在各項實習內容開展之前進行集中講解，做到任務明確、過程清晰；實習過程中，分組指導和定期集中討論相結合，啟發學生解決作業中出現的實際問題。本次實習不僅使學生理論知識得到鞏固、操作能力得到加強，同時也使學生運用知識的能力得到提高。

在實習過程中不免出現些錯誤和困難，但是我們都沒有因此而放棄。我個人覺得在實習過程中細心是非常必要的，例如在選擇同名點時，一不小心就有可能將同名像點找錯。還有在影像匹配后編輯時，如果我們不細心，在沒有保存我們成果的情況下就關閉了窗口，我們的成果就會因我們的粗心大意而失去。所以我認為養成一個細心嚴謹的態度是非常必要的，這將減少一些不必要的錯誤和損失。其實，我覺得本次實習沒有什么特別困難的地方，只要大家能夠做到認真細心，我們的實習就會很順利。

本次實習讓我深深體會到，理論指導實踐這一真理。在本次實習中，我發現我們要做的工作其實很簡單，只要點擊有關的按鈕，計算機就自動幫我們完成要做的工作了。但是，如果我們沒有扎實的基礎知識，就無法正常并順利地操作計算機去完成我們要的指令操作。當我們再次遇到類似的問題時就無法解決了。對于我們來說，如果只有理論知識，而實踐操作為零，那也只是紙上談兵；但是指揮操作，不懂理論知識，那也不能獨立完成工作。所以，我們要好好學習理論知識，這樣才能指導實踐，加強我們的動手能力。將來畢業了，才能是個合格的測繪工作人員。

時間飛逝，五天的實習就這樣結束了。雖然只有五天的實習，我從中學到了許多在課堂中無法學會的指示，理解了許多在課堂上無法理解的知識。很珍惜這五天的實習，讓我更加清晰的認識了攝影測量學這門學科，進一步了解了相關軟件的操作和使用，鍛煉了我的動手能力。最后，很感謝老師給我們提供的實習機會，每天不辭辛苦的陪伴著我們，給我們技術上的指導，生活上的管理。雖然，本次實習在學校機房，但依然當不住寒冬的侵襲，老師這樣陪伴著我們，讓我很感動。我知道只有優秀的實習報告與成果才能回報老師的辛欣工作，與默默付出。我相信，我的實習總結會讓老師得到安慰，覺得一些付出都是值得的了。在今后的工作和學習中，這次實習會給我源源不絕的動力和力量，我相信我會更加自信的面對今后的生活和工作，更加努力的學習和工作。

第三篇：攝影測量總結

第二章、單張航攝像片解析

1.攝影的原理是按小孔成像原理進行的。

2.航空攝影機物鏡中心至底片面的距離是固定值，成為航攝機主距，常用f表示。（因為相對于行高，它趨近于無窮遠成像，所以主距等于攝影機物鏡的焦距）

3.航攝像片傾角：航攝機向地面攝影時，攝影物鏡的主光軸偏離鉛垂線的夾角，稱為航攝像片傾角。

4.航攝片比例尺：f/H（航攝機主距與行高的比值，因為是相似三角形所以三邊比值都是航攝比例尺），航攝比例尺越大，照片越清楚。因為實際情況往往不垂直所以表示為：1/m≈f/H

5.像片重疊度：同一條航線內相鄰像片之間的影像重疊稱為航向重疊，一般為60%以上。相鄰航線的重疊稱為旁向重疊，一般在24%以上。

6.把一條航線的航攝像片根據地物景象疊拼起來，每張像片的主點連線不在一條直線上，而呈現彎彎曲曲的折線，稱為航線彎曲。航線在地面上的投影稱為航跡。實際航線與設計航線之間的夾角稱為航跡角。

7.像片旋角：在一張相鄰像點連線與同方向框標連線間的夾角。

8.航攝像片上的點線，p15

9.像方坐標系：像平面坐標系、像空間坐標系、像空間輔助坐標系（重點是圖p16-p17）物方坐標系：攝影測量坐標系、地面測量坐標系、地面攝影測量坐標系（p17-p18）

10.航攝像片的內、外方位元素：

內方位元素：描述攝影,中心與像片之間相關位置的參數，包括：f，像片框標坐標x0，y0外方位元素：在恢復了內方位元素的基礎上，確定攝影光束在攝影瞬間的空間位置和姿態的參數（重點：書中的幾張圖p19-p21）

11.空間直角坐標變換

首先進行平面坐標的轉換，之后進行空間坐標轉換（公式：2-3）

方向余弦φωκ角的關系：（公式：2-3,2-4）

方向余弦φ’ω’κ’角的關系：（公式：2-6）

方向余弦A,α,κ角的關系：（公式：2-8）

12.中心投影的構像方程式(共線方程的建立)

通過航攝片比例，建立地面攝影測量坐標系、像空間輔助坐標系建立的比例關系，進而進行公式計算（公式：2-11）

13．航攝像片的像點位移：當航攝像片有傾角或地面有高差時，像片與理想情況產生的差異。產生原因：像片傾斜、地形起伏、物理因素（前兩個為重點）

14.單張像片空間后方交會（公式2-11）

后方交會計算中的誤差方程和法方程及精度（p35）

第三章、雙像解析攝影測量

1.人眼的立體視覺：由于人的兩只眼睛存在間距（平均值為6.5cm），因此對于同一景物，左右眼的相對位置（relative position）是不同的，這就產生了雙目視差，即左右眼看到的是有差異的圖像。

2.人造立體視覺：空間景物在感光材料上構像，再用人眼觀察構像的像片產生生理視差，重建空間景物的立體視覺，所看到的空間景物稱為立體影像，產生的立體視覺稱為人造立體視覺。

構成人造立體視覺的條件：

兩張像片必須是在兩個不同位置對同一景物攝取的立體像對；

每只眼睛必須只能觀察像對的一張像片；

兩像片相同景物的連線與眼基線應大致平行

兩像片的比例尺應相近（<15%），否則就要應用ZOOM系統進行調節

3.立體觀察：立體鏡觀察，疊映影像的立體觀察，雙目鏡觀測光路的立體觀察】立體量測：借助立體觀測裝置與測量的側標和量測計量工具

量測像點坐標的儀器：HCT-1型立體坐標量測儀、精密立體坐標量測儀

4.解析的方法處理立體像對的常用方法（第三章概述）：

（1）利用像片的空間后方交會與前方交會來解求地面目標的空間坐標。

（2）利用立體像對的內在幾何關系，進行相對定向，建立與地面相似的立體模型，計算出模型點的空間坐標。再通過絕對定向，將模型進行平移、旋轉、縮放，把模型納入到規定的地面坐標系中，解求出地面目標的絕對空間坐標。

（3）利用光書法雙向解析攝影測量來解求地面目標的空間坐標。這種方法將待求點與已知外業控制點同時列出誤差方程式，統一進行平差解求。

5.立體像對的前方交會

意義：因為在單張像片建立的共線方程x，y只能列出兩個方程式，而使用立體像對上的兩同名像點的坐標x1，y1，x2，y2，可以列出四個方程，從而求出三個未知數。

定義：由立體像對中兩張像片的內、外元素和像點坐標來確定相應地面店的地面坐標系的方法

過程：1，兩張像片分別建立比例關系式2，求出兩張像片的投影系數3，前兩步聯立解求坐標（y需要兩個投影系數求出坐標的平均值）

6.空間后交、前交方法的聯合計算

1.野外像片控制測量：在影像重疊部分找出四個控制點，確定他是何種地物，然后在野外常規方法測量出四個控制點的地面測量坐標。

2.用立體坐標量測儀量測像點的坐標

3.空間后方交會計算像片外方位元素

4.空間前方交會計算未知點地面坐標

7.解析法相對定向

用于描述兩張像片相對位置和姿態關系的參數，稱為相對定向參數。用解析計算的方法解求相對定向元素的過程，稱為解析法相對定向。

坐標系的選擇通常有兩種形式：連續相對定向坐標系和單獨像對坐標系，相應的相對定向元素分為連續像對相對定向元素和單獨相對相對定向元素

連續像對相對定向元素：左像片：X,Y,Z,=0，ΦΩΚ=0，右像片：X=b，Y=b，Z=b，ΦΩΚ——所以連續相對定向元素：b，b，ΦΩΚ(圖3-12)

單獨像對坐標系：X,Y,Z,=0，Φ，Ω=0，Κ=0，右像片：X=b，Y=b=0，Z=b=0，ΦΩΚ——相對定向元素：Φ1 Κ1 Φ2 Ω2 Κ2（圖3-13）

8.解析法相對定向原理：共面條件：B·(S1a1×S2a2)=0

9.相對定向解算：公式

10.解析法絕對定向：把模型點的攝影測量坐標轉化為地面測量坐標，借助已知地面控制點。（主要工作是坐標轉換工作）

11.光束法雙像解析攝影測量：用已知的少數控制點以及待求的地面點，在像對內，同時解求兩張像片的外方位元素與待定點坐標。

12.解析法空中三角測量：把一條航帶的連續像對作為一個單元進行處理

獨立模型法解析空中三角測量、光束法解析空中三角測量、gps輔助空中三角測量

第四章、立體測圖的原理與方法

1.立體測圖方法：模擬法立體測圖：應用光學投影或機械投影的方法來模擬像對的攝影反轉

過程，建立測圖的立體模型。

解析法立體測圖：引入計算機的模擬法

數字化測圖

第五章、數字攝影測量

1.數字攝影測量是基于數字影像和攝影測量的基本原理，應用計算機技術、數字影像處理、影像匹配、模式識別等多學科的理論與方法，提取所攝對像以數字方式表達的幾何與物理信息的攝影測量學的分支學科。

2.影像數字化儀：

電子-光學掃描儀：滾筒式、平臺式

固定陣列式數字化儀：使用一條線上或是一個面積排列的半導體傳感器（ccd）

3.影像數字化過程：

影像的灰度：光學密度，D=logO（O影像的不透過率）

采樣與量化：每隔一個間隔讀一個點的灰度值，這個過程稱為采樣，這個間隔稱為采樣間隔。灰度值取整叫做影像灰度的量化。

4.數字影像的構成：灰度與坐標

5.數字影像內定向：像平面坐標系與掃描坐標系之間的轉換

6.全數字影像系統：直接利用數字立體影像，由計算機處理成產數字地圖，數字正射影像為目的自動攝影測量系統

第四篇：低空攝影測量總結

低空攝影測量的總結

摘要：為了解決傳統攝影測量在小區域測量時存在的一系列問題，國內外不少學者一直致力于低空攝影測量的研究，并獲得了不少的成果，無人機的發展和完善不斷推動著低空攝影測量在各領域中的應用和發展。本文主要介紹了低空攝影測量的特點、構成、關鍵技術、亟待解決的問題和應用領域等等。

關鍵詞：低空攝影測量，無人機，高程精度，三維建模，組合相機

在傳統攝影測量用于小區域大比例尺地形數據采集時，航攝的成本高,生產周期長,滿足不了特定條件下的成圖精度和經濟效益的要求。同時也存在著高層建筑物遮擋，分辨率不夠高等因素的影響，大大降低了數據采集的速度和質量。然而低空攝影測量由于其高分辨率，高重疊度，低成本，受云霧影響小等優點，迅速成為了人們關注的熱點，但是由于其像幅較小、畸變較大、影像數量多，影像傾角過大和重疊度不規則等不利因素，也引起了一系列問題。因此在應用低空攝影時需解決低空本身存在的不足。1． 低空攝影測量的概述

低空攝影測量通常指航高在1000m以下的航空攝影測量,常用的攝影平臺有輕型飛機、有人直升機、無人飛艇、無人機、氣球等。低空攝影測量具有獲取成果快、生產周期短、運作成本低、可操作性強等特點。特別是近幾年發展起來的以無人飛艇、無人機為遙感平臺的低空攝影系統,以數字遙感設備為任務載荷,以遙感數據快速處理系統為技術支撐,它是一種高機動性、低成本的小型化、專用化遙感系統。其作為一種新的技術方式，更適合在危險區域圖像的實時獲取、土地變化監測、環境監測、應急指揮需求等方面應用。其系統具有安全性高，低成本，能多角度，高分辨率的獲取影像。但與傳統的航天和航空影像相比，它又有姿態穩定性差、旋偏角大，像幅小、數量多，影像畸變大等缺點。2． 國內外研究現狀

自從低空攝影測量成為人們關注的熱點后，其在航拍和姿態平臺，傳感器，數據處理系統，數據處理方面和應用方面都取得了很大的發展。

在航拍平臺上，常見的無人機遙感平臺有：固定翼無人機，無人直升機，無人飛艇等。其中飛艇以巡航速度慢,留空時間長,飛行穩定等特點在低空巡邏、監視方面得到廣泛應用；直升機具有飛行性能穩定、抗風能力強、續航時間長、對飛行場地要求不高、可靈活野外作業等特點；固定翼無人機采用常規布局,具有高機動性、高載荷、氣動性能好等優點,非常適合搭載各種任務設備,出色完成任務,適合于執行長途遠距離航拍和巡線任務。如測科院的USVRS-II，刀鋒460無人機等。在姿態穩定平臺上，常用的有兩軸云臺及三軸云臺，主要是用于消除飛行器姿態變化對相機的影響，保證相機的姿態。

在傳感器方面，目前比較常用的是非量測相機，同時相機的組合和類型也在不斷的發展和變化。如桂德竹利用組合寬角相機的低空影像進行三維建模，解決了像幅小，精度低和自檢校等問題，劉鳳英等研究了自穩定雙拼航攝數碼相機技術，可以滿足 1∶ 1000 大比例尺地形圖測繪的精度要求，Xie et al.和Grenzdorffer et al.分別研究廣角四拼相機和五拼相機的整合，定標技術等。在傳感器類型方面，出現了智能手機傳感器，可見光，近紅外，多光譜，高光譜相機，熱紅外傳感器，LiDar和SAR傳感器等等。如Yun et al.利用無人機上安裝三星智能手機來獲取DEM，Tetracam利用多光譜來監控植被的健康狀況等等。

在數據處理系統方面，國外比較著名的有徠卡 Leica 公司的Helava系統，德國蔡氏 Zeiss 公司的 PHODDIS 系統，美國 Intergraph 公司的 Image Station 系統等。國內比較成熟的數字攝影測量系統有中國測繪科學院的 JX4 系統，適普公司的VirTuoZo系統。目前，數字攝影測量系統正朝自動化方向邁進，比較有代表性的是由張祖勛院士研制的數字攝影測量網格DPGrid系統，中國測繪科學院研發的PixelGrid系統，由北京吉威數源有限公司研發的 GEOWAY CIPS 系統。

在數據處理方面，主要體現在以下幾個方面：多基線的影像處理用以提高高程精度，低空影像的三維建模，影像匹配和融合技術，遙感數據實時處理和下傳，基于低空影像的各種產品生成和研究以及影像的檢校模型等等。如催紅霞，林宗堅等的無人飛艇低空數碼影像多視攝影測量，建立多基線立體幾何，進行前方交會實現精度的提高，同時Wefelscheid et al., Harwin and Lucieer也利用多視影像來提高精度。劉志奇利用低空影像進行城市三維建模，介紹了一套建模流程以及相關問題，桂德竹利用寬角組合相機實現了城市三維建筑物的建模，以及利用Structure from Motion恢復三維信息。在影響匹配和融合拼接方面，王書民等在匹配拼接之前先進行批量采樣和裁剪等預處理，來提高圖像拼接速度與質量；金士玲由SIFT 的局限性和不足，對其進行了改進適用于重疊度大和分辨率高的低空影像；Lowe提出的SIFT算子以及其的各種變種（SURF，ASIFT，BRIEF，BRIEF）等，還有將Structure from Motion和攝影測量技術相結合用于匹配和拼接（Abdel-Wahab et al.(2012), Cramer(2013b)and Qin et al.(2013)）等等，同時還有Semi-Global Matching的介紹（Hirschmüller, 2005，Bulatov et al., 2011;Küng et al., 2011;Haala et al., 2013），在各種產品生產上，方法也是各有不同，都是基于一定的前期處理，然后生成產品。杜全葉等根據低空影像生成的DEM，利用正射糾正模塊使用Voronoi圖分塊正射糾正，生成DOM，劉淑慧根據正射影像生成存在的問題提出了相應的解決辦法。在檢校模型上，提出了各種檢校模型，有大面陣相機的檢校，非量測相機的檢校，以及各種組合相機的檢校等。

在應用領域方面，涉及的范圍是非常廣的。低空攝影憑借其安全性，靈活性，高分辨率等特點，可以應用在災害危險地區，大比例尺成圖區域，三維數字城市，電力水利，土地利用變更調查，風景名勝古跡、旅游景點獲取局部或全景鳥瞰像片和編制影像平面圖等等方面，關于其進一步的介紹在后面給出。3． 低空攝影測量的關鍵技術

3.1 遙感平臺技術

低空遙感平臺的性能與成本直接影響低空航空遙感系統的應用效果與范圍,因此不斷提高低空平臺的性價比對于低空航空遙感業務化運行系統的可持續發展至關重要.其關鍵的性能指標包括飛行高度、續航時間、有效載荷、飛行平穩度、導航精度、巡航速度、起降方式等.而且低空的運行成本對整個系統也至關重要.因此,在目前低空平臺的基礎上,努力提高下一代低空平臺的性價比,使其更適合作為可持續經營的遙感平臺,是下一步的研究重點。

3.2 遙感傳感器技術 由于低空技術的發展，如今越來越多的普通數碼相機應用于低空攝影測量中，但由于普通數碼相機相幅小、像片多等各種問題的存在，因此，我們應該開發高分辨率、重量輕、存儲量大的大面陣相機或者小面陣多相機組合的攝影系統(兩相機、三相機、四相機等),以及相應的相機檢校和影像后處理方法等方面的研究。同時由于應用的需求不一樣，多光譜相機，紅外相機，高光譜相機以及熱紅外相機的開發和利用就顯得重要了。

3.3 姿態控制技術

為了減小飛行器、氣流等因素對相機造成的影響,獲取清晰的高質量影像,必須開發穩定平臺,特別是抗風能力弱、飛行穩定性差的無人駕駛飛行器(如飛艇、無人機),應加上高靈敏度的單軸或三軸穩定平臺保證相機的姿態穩定,或者采用機載POS系統(IMU、DGPS)直接獲取像片高精度的外方位素用于航片的內業處理。

3.4 相機定標技術

非量測數碼相機不是專門為量測目的設計的,其畸變性能與膠片量測攝影機的畸變性能不完全相同。在處理影像是首先就要對其進行校正，否者會引起很大的誤差，對于數碼相機的畸變差可以分為系統畸變差和隨機畸變差，主要的檢校模型有數學畸變模型和二維控制場檢校，當然也需要對不同相機組合也要進行相應的相機檢校，達到精度要求。

3.5 影像處理技術

對于低空影像的獲取后，不可避免的存在一些問題，因此就需要研究相應的處理軟件對其進行處理，以獲取高精度的產品。一般的影像處理技術主要包含以下幾個方面：影像的預處理，影像匹配，相對定向，區域網平差，DEM和DOM的生成以及立體測圖等。每一個環節都需要相應的處理技術和手段來保證后續的處理精度要求。4． 低空攝影測量的應用

（1）小面積地區性大比例尺地形圖測繪

由于傳統的航空攝影測量應用于小區域特別是城市大比例尺測圖時,存在建筑物遮擋嚴重、費用高、生產周期長等問題,低空攝影測量技術憑借自身特有的優勢成為該領域應用的首選技術,這對于大中城市改建、擴建、新農村建設、小城鎮的興建規劃設計用地形圖的施測、修測有極大的現實意義。

（2）城市三維建模

城市三維建模是“數字城市”建設的關鍵內容之一,建模數據的獲取途徑和處理方式直接影響到整個建模流程的速度和模型的整體質量(幾何精度、視覺效果等)。低空攝影測量可以快速采集建模區域的地學信息,經過內業處理快速獲取建模所需的DEM、DOM和部分建筑物的空間特征數據,特別是無人飛艇可以低空、低速飛行,能夠針對地面標志性建筑物進行懸停和傾斜拍攝以獲取建筑物的紋理圖像,減小外業采集紋理數據的工作量,提高大范圍建模的速度,是一種實用、高效的數據獲取途徑。

（3）其他應用

由于低空攝影測量的特點，除了在測圖和三維建模方面的應用外，還廣泛的應用于自然災害的應急反應、國家生態環境保護、礦產資源勘探、海洋環境監測、土地利用調查、電力森林和水資源開發等領域的應用。

在林業領域，森林健康監測、林業資源調查、野生動植物保護、森林防護、火災監測、退耕還林監測、荒漠化治理中非常急切的需要低成本，快速，高精確度等特點的遙感監測技術。

在電力領域，水電工程環境大多數都較為險峻，但是其的設計和施工都不可缺少的大比例尺地形圖成圖技術還停留在人工測制階段。主要由于使用常規航空攝影技術成本高、周期長，而且它所測量的范圍小，用戶無法承受。車載無人機系統無須使用專用場地，可以直接彈射起飛、云下飛行、姿態平穩，特別適合在一些惡劣條件下高精度遙感數據的獲取。

在環境保護領域，隨著國家對生態化建設的需求，相關的環保部門急需快速，高效的監測手段進行各類污染源及其擴散態勢的監測，為環境治理提供一系列的依據。所以低空攝影測量能夠解決其相應的需求。

在水利領域，我國水利部門在行使流域規劃、水資源管理、水利項目、水污染控制、流域治理、防汛抗旱調度、水土保持生態建設等管理職能時既需要衛星和航空遙感手段進行大面積宏觀監測，又需要高速、高效、高精度監測技術。在相關的水利行業裝備無人機遙感系統可以使其應用于生態環境、流域水土保持防洪、防凌監測以及基礎測繪和重點工程制圖等方面。

5． 低空攝影測量存在的問題

低空攝影測量由于其優點得到了一定的發展，但由于其像幅較小、畸變較大、影像數量多，影像傾角過大和重疊度不規則等不利因素。同時也存在著一些問題，需要對其進行研究解決。主要包括以下幾個方面：

（1）建立基于無人駕駛飛行器的低空數字攝影測量與遙感硬件系統。硬件平臺包括無人駕駛遙控飛行平臺,差分GPS接收機,姿態傳感器,高性能數碼相機和視頻攝（2）

（3）（4）（5）（6）像機,數據通訊設備,影像監視與高速數據采集設備,高性能計算機等等。需要深入研究無人駕駛飛行平臺的飛行特性,并研制三軸旋轉云臺、差分GPS無線通訊、視頻數據的自動下傳、自動曝光等關鍵技術。

研究無人駕駛飛行平臺的自動控制策略。在飛行器上搭載飛控計算機,由差分GPS數據得到飛艇(相機)的精確位置,在此基礎上對較低分辨率的視頻序列影像進行匹配,結合姿態傳感器的輸出信號實時自動確定飛行器的姿態,從而進行飛行自動控制,并將所有數據同時下傳到地面監控計算機。

傳感器多相機的組合和檢校，以及各種傳感器的組合和利用。

研究多基線立體影像中連接點的多影像匹配方法與克服影像幾何變形的穩健影像匹配和融合方法。

數字表面模型與正射影像的自動獲取及立體測圖。

相對于傳統的航空攝影測量而言,低空攝影測量還沒有形成一套較成熟的技術流程，同時缺少對特殊影像的處理（如紋理相同區域）和全自動化的空中三角測量軟件，解決組合寬角相機重疊度大而分辨率不均勻影響影像匹配可靠性的問題和控制點稀少條件下的空三要求。

6． 結論

本文針對低空攝影測量的技術，介紹了其相關的研究現狀，關鍵技術，應用領域，并指出了其存在的問題。同時低空攝影測量由于其不可取代的優點，應不斷拓寬其應用領域，和一些技術結合使用，如LiDar技術和SAR技術等，不斷拓寬其技術的新領域。

參考文獻

[1] 劉奇志.低空攝影測量與三維建模[D].泰安:山東科技大學,2005.[2] 陳天祎.基于CIPS 的低空無人機遙感影像處理研究[D].華東理工大學，2013.[3] 明洋.特殊航空影像自動匹配的關鍵技術研究:博士學位論文[D].武漢大學.2009.[4] 劉鳳英，王 冬，盧秀山.自穩定雙拼航攝數碼相機技術[J].工程勘察,2012,第六期.[5] 崔紅霞.無人機低空數碼攝影測量系統研究:博士學位論文[D].武漢大學,2006.[6] 劉召芹.ＵＡＶ載特輕小型組合寬角數字相機系統研究:博士學位論文[D].山東科技大學,2008.[7] 桂德竹.基于組合寬角相機低空影像的城市建筑物三維模型構建研究:博士學位論文[D].中國礦業大學,2010.[8] 彭曉東.無人飛艇低空航測系統集成研究:博士學位論文[D].武漢大學,2010.[9] 孫杰,林宗堅,無人機低空遙感監測系統[J].遙感信息,2003.[10]林宗堅,李成名.無人飛行器低空遙感與數字城市三維地理空間基礎框架建設[J].測繪技術裝備,2003,4(增刊):1~3.[11] 王磊,李和軍.低空遙感平臺攝影測量技術的探索和應用,北京測繪,2003,.4 [12] 王聰華.無人飛行器低空遙感影像數據處理方法[D].泰安:山東科技大學,2006.[13] 崔紅霞,林宗堅.無人機遙感監洲系統研究[J].測繪通報,2005(5):11~14.[14] 萬幼川，劉良明，張永軍.我國攝影測量與遙感發展探討[J.]測繪通報,2007(1).[15] 洪宇，龔建華，胡社榮等.無人機遙感影像獲取及后續處理探討[J].遙感技術與應用.2008.[16] 劉奇志.低空攝影測量技術的發展與應用[J].山東省“數字國土”學術交流會論文集,2007.06.[17] 高福山,胡吉倫,王黎.無人機低空攝影測量在電力工程中的應用[J].電力勘測設計,2010,02.[18] 韓志晟.淺談無人機低空攝影測量在南水北調工程中的應用[J].數字通信世界,2011,02.[19] 王玉鵬.無人機低空遙感影像的應用研究[D].河南理工大學,2011.[20] 秦博,王蕾.無人機發展綜述[J].飛航導彈,2002,08.[21] 王琳.高精度,高可靠的無人機影像全自動相對定向及模型連接研究[D].中國測繪科學研究院.2011.[22] 張雪萍,劉英.無人機在大比例尺 DOM 生產中的應用[J].測繪標準化,2011.[23] 周國香.UAV 載多面陣數字相機拼接技術的研究[D].山東科技大學:2009.[24] 劉慶元,徐柳華,沈彩蓮,王小平.基于無人飛行器遙感影像的數字攝影測量關鍵技術研究[J].測繪科學,2010,35(1):28-30.[25] 畢凱.無人機數碼遙感測繪系統集成及影像處理研究[D].中國測繪科學研究院:2009.[26] 張祖勛，楊生春等.多基線-數字近景攝影測量[J].地理空間信息，Vol.5, No.1, 2007.2.[27] 崔紅霞，林宗堅等.無人飛艇低空數碼影像多視攝影測量[J].光電工程，Vol.35, No.7，2008.7，[28] LIN Z.J., 2008.UAV for Mapping—Low Altitude Photogrammetric Survey, ISPRS2008, Beijing, 2008, Vol.[29] Nagai, M., Shibasaki, R., et al., 2004.Development of digital surface and feature extraction by integrating laser scanner and CCD sensor with IMU, ISPRS2004, Istanbul,Vol.XXXV, Part B5.[30] Wang JZ, Lin ZJ, et al, 2004.Reconstruction of buildings from a single UAV image.ISPRS2004, Istanbul, Vol.XXXV, Part B8.[31] Schwarz, K., P., El-Sheimy, N., 2004.Mobile Mapping Systems – State of the art and future trends.ISPRS2004, Istanbul, Vol.XXXV, Part B1.[32] Nagai M., Chen T.N., et al, 2008.UAV Borne Mapping by Multi Sensor Integration, ISPRS2008, Beijing, 2008.[33] Grenzdorffer G.J., Engel A., Teichert B., 2008.The Photogrammetric Potential of Low-Cost UAVS in Forestry and Agriculture, ISPRS2008, Beijing.[34] Hartley R., Zisserman A., 2002.Multiple View Geometry in Computer Vision[M], Cambridge University Press, 2002.[35] Koch R., Surface Reconstruction from Stereoscopic Image Sequences, ICCV95, 1995, p109-113.[36] K.Dalamagkidis, K.P.Valavanis, L.A.Piegl.2008.On unmanned aircraft systems issues, challenges and operational restrictions preventing integration into the National Airspace System.Progress in Aerospace Sciences 44(2008)503–519.[37] Sebastian Siebert, Jochen Teizer.2014.Mobile 3D mapping for surveying earthwork projects using anUnmanned Aerial Vehicle(UAV)system.Automation in Construction 41(2014)1–14.[38] Mohammed Abdel-Wahab, Konrad Wenzel, Dieter Fritsch.2012.EFFICIENT RECONSTRUCTION OF LARGE UNORDERED IMAGE DATASETS FOR HIGH ACCURACY PHOTOGRAMMETRIC APPLICATIONS.ISPRS2008, Australia.[39] J.Everaerts.THE USE OF UNMANNED AERIAL VEHICLES(UAVS)FOR REMOTE SENSING AND MAPPING.ISPRS2008, Beijing.[40] Lin Zongjian, Su Guozhong, Xie Feifei.UAV BORNE LOW ALTITUDE PHOTOGRAMMETRY SYSTEM.ISPRS2008, Australia.[41] I.Colomina, P.Molina.Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing:A review.ISPRS(2014)79–97.[42] Xie, F., Lin, Z., Gui, D., Lin, H., 2012.Study on construction of 3D building based on UAV images.ISPRS – Int.Arch.Photogrammy.Remote Sens.Spatial Inform.Sci.XXXIX-B1, 469–473.[43] Yun, M., Kimb, J., Seo, D., Lee, J., Choi, C., 2012.Application possibility of smartphone as payload for photogrammetric UAV system.ISPRS – Int.Arch.Photogramm.Remote Sens.Spatial Inform.Sci.XXXIX-B4, 349–352.[44] Zhou, G., Yang, J., Li, X., Yang, X., 2012.Advances of flash LiDAR developmentonboard UAV.ISPRS – Ann.Photogramm.Remote Sens.Spatial Inform.Sci.XXXIX-B3, 193–198.[45] Grenzdorffer, G., Niemeyer, F., Schmidt, F., 2012.Development of four vision camera system for a micro-UAV.ISPRS – Int.Arch.Photogramm.Remote Sens.Spatial Inform.Sci.XXXIX-B1, 369–374.[46] Grün, A., Zhang, Z., Eisenbeiss, H., 2012.UAV photogrammetry in remote areas – 3D modeling of Drapham Dzong, Bhutan.ISPRS – Int.Arch.Photogramm.Remote Sens.Spatial Inform.Sci.XXXIX-B1, 375–379.[47] Strecha, C., Bronstein, A., Bronstein, M., Fua, P., 2012.LDAHash: Improved matching with smaller descriptors.IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell.34, 66–78.Tetracam, 2012.MiniMCA.[48] Wefelscheid, C., Hansch, R., Hellwich, O., 2011.Three-dimensional building reconstruction using images obtained by unmanned aerial vehicles.ISPRS –Int.Arch.Photogramm.Remote Sens.Spatial Inform.Sci.XXXVIII-1/C22, 183–188.[49] Lucieer, A., Robinson, S., Turner, D., Harwin, S., Kelcey, J., 2012.Using a micro-UAV for ultra-high resolution multi-sensor observations of antarctic moss beds.ISPRS – Int.Arch.Photogramm.Remote Sens.Spatial Inform.Sci.XXXIX-B1,429–433.[50] Abdel-Wahab, M., Wenzel, K., Fritsch, D., 2012.Efficient reconstruction of large unordered image datasets for high accuracy photogrammetric applications.ISPRS – Ann.Photogramm.Remote Sens.Spatial Inform.Sci.I-3, 1–6.[51] Bay, H., Ess, A., Tuytelaars, T., van Gool, L., 2008.Speeded-up robust features(SURF).Comput.Vision Image Understand.110, 346–359, Similarity Matching in Computer Vision and Multimedia.[52] Bendig, J., Bolten, A., Bareth, G., 2012.Introducing a low-cost mini-UAV for thermal and multispectral-imaging.ISPRS – Int.Arch.Photogramm.Remote Sens.Spatial Inform.Sci.XXXIX-B1, 345–349.[53] Costa, F.G., Ueyama, J., Braun, T., Pessin, G., Osorio, F.S., Vargas, P.A., 2012.The use of unmanned aerial vehicles and wireless sensor network in agricultural applications.In: Geoscience and Remote Sensing Symposium(IGARSS), 2012 IEEE International, 22-27 July, pp.5045–5048.[54] Hirschmüller, H., 2005.Accurate and efficient stereo processing by semi-global matching and mutual information.IEEE Conf.Comput.Vision Pattern Recognit.3, 807–814.[55] Bulatov, D., Solbrig, P., Gross, H., Wernerus, P., Repasi, E., Heipke, C., 2011.Context-based urban terrain reconstruction from UAV-videos for geoinformation application.ISPRS – Int.Arch.Photogramm.Remote Sens.Spatial Inform.Sci.XXXVIII-1/C22, 75–80.[56] Haala, N., Cramer, M., Rothermel, M., 2013.Quality of 3D point clouds from highly overlapping UAV imagery.ISPRS – Int.Arch.Photogramm.Remote Sens.SpatialInform.Sci.XL-1/W2, 183–188.[57] Pierrot Deseilligny, M., Clery, I., 2011.APERO, an open source bundle adjustment software for automatic calibration and orientation of set of images.Int.Arch.Photogramm.Remote Sens.Spatial Inf.Sci.XXXVIII-5/W16, 269–276.[58] 甄云卉,路平.無人機相關技術與發展趨勢[J].兵工自動化,2009,01.[59] 鄒湘伏,何清華,賀繼林.無人機發展現狀及相關技術[J].飛航導彈,2006,10.[60] 吳忠林.四川地區輕型無人機低空攝影系統市場潛力分析[D].成都理工大學.2012.[61] 張永軍.無人駕駛飛艇低空遙感影像的幾何處理[J].武漢大學學報(信息科學版).2009,3.[62] 崔紅霞,孫 杰等.非量測數碼相機的畸變差檢測研究[J].測繪科學.2005,2.

第五篇：攝影測量-實習總結

黃河水利職業技術學院測繪工程系

攝影測量

實

習

總

結

班級：工程測量0905班

姓名：任二朋

學號：2009020618

時間：2011年11月

在本學期的第13周，我們開始了攝影測量學的實習。通過實習我認識到攝影測量學是 通過獲取立體影像來研究和確定被攝物體的形狀、大小、空間位置、性質和相互關系的一門 信息科學與技術。攝影測量教學實習是“攝影測量學”課程教學的重要組成部分。通過實習將課堂理論與實踐相結合，使學生深入掌握攝影測量學基本概念和原理，加 強攝影測量學的基本技能訓練，培養學生分析問題和解決問題的實際動手能力。通過實際使 用數字攝影測量工作站，了解數字攝影測量的內定向、相對定向、絕對定向、測圖過程及方 法；編制數字影像分割程序，使學生掌握數字攝影測量基本方法與實現，為今后從事有關應 用遙感立體影像和數字攝影測量打下堅實基

礎． 我們本周實習的是數字攝影測量工作站的操作，數字攝影測量系統是基于數字影像與 攝影測量的基本原理，應用計算機技術、數字影像處理、影像匹配、模式識別等多學科的理 論與方法，提取所攝對象用數字方式表達的幾何與物理信息，從而獲得各種形式的數字產品 和目視化產品。

數字攝影測量系統是攝影測量自動化的必然產物。數字攝影測量系統為用戶 提供了從自動空中三角測量到測繪地形圖的全套整體作業流程解決方案，大大改變了我國傳 統的測繪模式。VirtuoZo 大部分的操作不需要人工干預，可以批處理地自動進行，用戶也可 以根據具體情況靈活選擇作業方式，提高了行業的生產效率。它不僅是制作各種比例尺的 4D 測繪產品的強有力的工具，也為虛擬現實和 GIS 提供了基礎數據，是 3S 集成、三維景 觀和城市建模等最強有

力的操作平臺。本次實習是采用 VirtuoZo 數字攝影測量系統（教學版）。

實習目的：了解數字攝影測 量系統，掌握操作過程。

實習主要內容：

1.數據準備，包括攝影比例尺、相機內方位元素、航高、航帶數、像片排列、控制點分布等；

2.建立測區、設置測區參數；

3.建立模型、設置模型參數；

4.模型定向，包括內定向、相對定向、絕對定向方法與步驟。其基本步驟是：建立測區、引入影象、建立模型、檢查（修改）影象參數、建立相機 參數文件、建立加密點文件、設置成果輸出參數、模型影象內定向、模型的相對定向、模型 的絕對定向、核線影象生成、匹配預處理、影象匹配、匹配結果的編輯、DEM 生成、DOM 及等高線影象生成、疊加影象生成、矢量測圖、圖廓整飾等。通過本次實習使學生掌握攝影測量的內涵、攝影測量的基礎知識、解析攝影測量原理 與方法、雙像解析攝影測量，了解并能夠理論與實際相聯系，解決實際生產中的問題。在完成以上的內容后，我們緊接著要做的是編寫 K平均區域分割程序，其基本原理是 將圖像初步分成 K 個區域，計算每個區域的灰度平均值，將圖像中每一像素分別與 K 個區域 灰度平均值進行比較，差值最小的區域與該像素最為接近，該像素分配給對應區域。

六、實習心得體會：

通過這次為期一個星期的課外實習，我更加熟練的掌握了攝影測量的一些方法，掌握了飛行質量、攝影質量檢查；像控點選刺與整飾；像片調繪及綜合取舍原則；像片調繪程序及注意事項。進一步鞏固了關于測量的一些基本要求和注意事項，而且更進一步的掌握了攝影測量學這門學科在社會中的作用和重要意義。學到了以前沒有接觸到的知識，使我感觸深，對我產生了很大的啟發。通過這次的實習，讓我重新認識到了一下幾點：

1.小組團結協作的重要性，能夠使測量任務提前高效完成；

2.較為快捷的畫圖方式，能清晰的展示出所做成果；

3.熟練的儀器操作技能，對任務的完成具有重要意義；

4.遇到問題，小組共同討論解決，需求最有效的解決辦法；

班級：工程測量0905班

姓名：任二朋

學號：2009020618

日期：2011年11月