摘要：攝影測量學是攝影技術和測量學相互融合，交叉發展形成的一門科學。隨著其應用越來越廣泛，其研究也逐漸為人所重視，本文即對該技術的原理及應用作了簡要分析。
　　關鍵詞：數字攝影；測量；建模
　　前言
　　在當今信息時代，數字化已滲透到諸多領域，攝影測量領域當然也不例外。數字攝影測量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和方法，提取所攝對象用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。這一定義被中國著名攝影測量學者王之卓教授稱為全數字攝影測量。在全數字攝影測量系統中，不僅其產品是數字的，這些產品包括：數字地圖、數字高程模型、數字正射影像圖、測量數據庫、地理信息系統等；而且其處理的原始資料以及記錄的中間數據均是數字的。
　　1.數字攝影測量原理
　　1.1數字攝影測量的產生和特點
　　在模擬攝影測量階段，所用的模擬測圖儀完全由手工來操作；在解析攝影測量階段，雖然在解析測圖儀中引入了半自動化的機助作業，是由計算機輔助的人工操作，但它們都是使用攝影的像片，并且都需要人用手去操縱儀器，同時用眼進行觀測。那么實現攝影測量從數據輸入，到信息提取，再到最后的產品輸出整個過程的自動化就成了攝影測量工作者多年來的夢想。數字攝影測量就是在攝影測量的自動化的實踐中發展起來的，即利用相關技術，實現真正的自動化測圖。因此，數字攝影測量是攝影測量自動化的必然產物。
　　隨著計算機技術及其應用的發展以及數字圖像處理、模式識別、人工智能、專家系統、計算機視覺等學科的不斷發展，數字攝影測量的內涵已遠遠超過了傳統攝影測量的范圍，現已被認為攝影測量的第三個發展階段。數字攝影測量與模擬、解析攝影測量的最大區別在于：
　　它處理的原始信息不僅可以是相片，更主要的是數字影像（如SPOT、QUIKEBIRD遙感衛星影像）或數字化影像；它最終是以計算機視覺代替人眼的立體觀測，因而它所使用的儀器最終將只是通用的計算機及其相應的外部設備，特別是在當代，工作站的發展為數字攝影測量的發展提供了廣闊前景；操作中以計算機自動操作為主，必要的時候加入作業員的干預；其產品是數字形式的，便于存儲和傳輸，而傳統的產品只是該數字產品的模擬輸出。
　　1.2數字攝影測量原理
　　（1）輻射信息
　　當代數字攝影測量與解析攝影測量、模擬攝影測量根本的差別之一在于對影像輻射信息的計算機數字化處理。在此之前，影像的輻射信息是利用光機設備給以極簡單的處理（如利用加強光源對其增強）及由人眼與腦進行處理，因而它在攝影測量的模擬與解析理論中沒有一席之地，而在當時，我們也無法精確地測定它。隨著遙感技術的迫切需要與科技的發展，這種情況得到完全改變，輻射信息在攝影測量中也變得非常重要，不利用輻射信息是無法實現攝影測量自動化的。在解析攝影測量中，一個目標點向量Xap是三維的，即Xap=(X,Y,Z)T而在數字攝影測量中目標點向量Xap變為四維的了，即Xap=(X,Y,Z,D)T其中D＝D（X，Y，Z）是該點的輻射量（灰度值或色彩量），集合{D}即目標的紋理信息，它在影像上的投影d=d(x,y)就是數字影像�，F在我們可以利用各種傳感器精確獲取多種頻帶多時域的輻射信息，即直接獲取數字影像；也可以利用影像數字化儀將像片上的影像數字化獲取數字化影像。由于數字影像的運用，許多在傳統攝影測量中很難甚至不可能實現的處理，在全數字攝影測量中都能夠處理，甚至變得極為簡單。如消除影像的運動模糊、按所需要的任務方式進行糾正、反差增強、多影像的分析與模式識別等。由于數字攝影測量直接使用的原始資料是數字影像，特別為攝影測量設計的傳統光學機械型模擬儀器已不再是必需的了，其硬件系統實際上是一套計算機或工作站，因此它更加適合于當前的發展，即與遙感技術和地理信息系統結合完成影像信息的提取、管理與應用。
　　隨著虛擬現實與可視化需求的迅速增長，快速確定目標的紋理D＝D（X，Y，Z）也已經成為當代數字攝影測量的一項重要任務了。也就是說，當代數字攝影測量不僅要自動測定目標點的三維坐標，還要自動確定目標點的紋理。
　�。�2）數據量與信息量
　　數字影像的每一個數據代表了被攝物體（或光學影像）上一個“點”的輻射強度（或灰度），這個“點”稱為“像元素”，通常稱為“像素”。像素的灰度值常用八位二進制數表示，在計算機中占用一個“字節”（Byte）。若是彩色影像，則需要3個字節分別存放紅、綠、藍或其他色彩系統的數值。像素的間隔即采樣間隔根據采樣定理由影像的分辨率確定。當采樣間隔為0.02mm時，一張23cm×23cm的影像包含大約120兆（M）字節。直接由傳感器獲取的高分解率遙感影像的數據量甚至更大，如一副IKONOS影像可能包含1.6千兆（G）字節。因而“數據量大”是全數字攝影測量的一個特點與問題，要處理這樣大的數據量，必然依賴于計算機的發展，而目前的計算機已經能夠在一定程度上達到這一要求。
　�。�3）速度與精度
　　數字攝影測量已經獲得了迅速的發展，盡管它尚處在不甚成熟（或基本成熟）的階段，可是它已經創造了驚人的奇跡，無論量測的速度還是達到的精度，都大大超過了人們最初的想象、例如利用現有的計算機，其匹配速度一般可達500～1000點/秒，利用全數字攝影測量自動立體量測DTM的速度可達100～200點/秒甚至更高，這是人工量測無法比擬的。但是由于數字攝影測量中量測與識別的計算任務是如此巨大，以至目前的計算機速度還不能實時完成，對于許多需要實時完成的應用，快速算法依然是必要的。對影像進行量測是攝影測量的基本任務之一，它可分為單像量測與立體量測，這同樣是數字攝影測量的基本任務。在提高量測精度方面，用于單像量測的“高精度定位算子”和用于立體量測的“高精度影像匹配”的理論與實踐是數字攝影測量的重要發展，也是攝影測量工作者對“數字圖像處理”所作的獨特的貢獻。
　�。�4）自動化與影像匹配
　　自動化是當代數字攝影測量最突出的特點。是否具有自動化（或半自動化）的能量，是當代數字攝影測量與傳統攝影測量的根本區別。如果一套數字攝影測量工作站幾乎沒有自動化（或半自動化）的能力，而只是處理數字影像，那么除了其價格便宜以外，與解析測圖儀也就沒有很大的區別了。自動化（或半自動化）能力的強弱，是評價數字攝影測量工作站性能最重要的指標。影像匹配的理論與實踐，是實現自動立體量測的關鍵，也是數字攝影測量的重要研究課題之一。影像匹配的精確性、可靠性、算法的適應性及速度均是其重要的研究內容，特別是影像匹配的可靠性一直是其關鍵之一。多級影像匹配與從粗到細的匹配策略是早期提出但至今仍是提高可靠性的有效策略，而近年來發展起來的整體匹配是提高影像匹配可靠性的極其重要的發展。從“單點匹配”到“整體匹配”是數字攝影測量影像匹配理論和實踐的一個飛躍。多點最小二乘影像匹配與松弛法影像匹配等整體影像匹配方法考慮了匹配點與點之間的相互關聯性，因而提高了匹配結果的可靠性與結果的相容性、一致性。
　�。�5）影像解譯
　　到目前為止，數字攝影測量主要用于自動產生DEM與正射影像圖及交互提取矢量數據，但隨著對影像進行自動解譯的要求以及城鎮地區大比例尺航攝影像、近景等工業攝影測量中幾何信息提取需利用“基于特征匹配”與“關系（結構）匹配”的要求，全數字攝影測量領域很自然地展開了影像特征的提取。各種點特征提取中有的采用區域增長法，有的則基于點特征采用線跟蹤法再構成線與面。線特征提取也可利用Hough變換進行或利用Fourier變換、Gabor變換（也稱短時傅立葉變換或窗口傅立葉變換）及近年來發展起來的Wavelet變換（小波變換）進行。這些特征提取方法及基于特征匹配與關系（結構）匹配的方法均與影像分析、影像理解緊密地聯系，它們是數字攝影測量的另一基本任務——利用影像信息確定被攝對象的物理屬性的基礎。常規攝影測量采用人工目視判讀識別影像中的物體，遙感技術則利用多光譜信息輔之以其他信息實現機助分類。數字攝影測量中對居民地、道路、河流等地面目標的自動識別與提取，主要是依賴于對影像結構于紋理的分析，這方面已經有了一些較好的研究成果。
　　數字攝影測量的基本范疇還是確定被攝對象的幾何與物理屬性，即量測與理解。前者雖有很多的問題尚待解決，需繼續不斷研究，但已開始達到實用程度；后者則離實用階段還有很大的距離，尚處于研究階段，但其中某些專題信息（如道路與房屋等）的半自動提取將會首先進入實用階段。
　　2．數字攝影測量在城市三維景觀建模中的作用
　　數字攝影測量作為一種新的攝影測量方法，在各種空間數據生產中發揮著一定的作用。在城市三維景觀建模中主要有以下作用：
　　2.1生成城市基礎信息
　　數字線劃圖（DLG）是城市基本圖件的最主要形式，是進行規劃、設計、管理等的基礎。
　　數字高程模型（DEM）是建立數字城市的基礎信息之一，是賴以構建城市三維景觀和進行各種工程設計的基礎信息。
　　數字正射影像圖（DOM），根據數字高程模型對中心投影的航攝影像進行糾正處理、消除了投影差的垂直投影的影像地圖。由于它包含地表的各種原始信息，而且通過糾正處理，比例尺和相關位置是準確的，可用于城市規劃、環境保護、資源調查、災害防治以及軍事等多種領域。
　　2.2建立城市真實三維景觀模型
　　城市真實三維景觀模型是根據建筑物的實際三維地理坐標，構建真實的城市三維景觀模型。城市真實三維景觀模型可根據大比例尺航攝影像通過數字攝影測量方法，精確測得結構物的空間三維坐標，由軟件自動生成建筑物的結構模型并貼上相應的紋理而構成。
　　結束語
　　隨著數字攝影測量技術的發展，數字航攝儀的使用，使得航片不僅在幾何和輻射兩方面的分辨率得到了提高，而且在獲取數字像片的同時，還支持直接生產多種圖像和地圖產品，包括地形模型、正射影像等。另外隨著高分辨率遙感影像的應用，會使得數字攝影測量技術在城市規劃、舊城改造、工程勘查、市政管理、公共交通、環境保護、土地管理、資源調查、區域開發規劃、災害預測與防治和住宅小區綜合管理等領域的應用越來越廣泛。
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