数字摄影测量实习报告（精选8篇）
学 号：20111000684 班级序号： 113112-05 姓 名： 舒 超 指导老师： 宋 妍 成 绩：
中国地质大学（武汉）信息工程学院遥感科学技术系
2014年6月
目录
实习一：Moravec算子点特征提取........................................................................................3 1.1 实习目的：....................................................................................................................3 1.2 实习原理：....................................................................................................................3 1.3 实习步骤以及代码分析：............................................................................................3 1.4 结果分析：....................................................................................................................7 实习二：边缘提取算法...........................................................................................................9 2.1 实习目的：....................................................................................................................9 2.2 实习原理：....................................................................................................................9 2.3 实习步骤以及代码：....................................................................................................9 2.4 结果分析：..................................................................................................................11 实习总结.................................................................................................................................12
实习一：Moravec算子点特征提取
1.1 实习目的：
用程序设计语言（VisualC++或者C语言）编写一个完整的提取点特征的程序，通过对提供的图像数据进行特征点提取，输出提取出的点特征坐标。本实验的目的在于让学生深入理解Moravec算子原理。通过上机调试程序加强动手能力的培养，通过对实验结果的分析，增强学生综合运用所学知识解决实际问题的能力。
1.2 实习原理：
Moravec角点检测算法是最早的角点检测算法之一。该算法将角点定义为具有低“自相关性”的点。算法会检测图像的每一个像素，将像素周边的一个邻域作为一个patch，并检测这个patch和周围其他patch的相关性。这种相关性通过两个patch间的平方差之和(SSD)来衡量，SSD值越小则相似性越高。
如果像素位于平滑图像区域内，周围的patch都会非常相似。如果像素在边缘上，则周围的patch在与边缘正交的方向上会有很大差异，在与边缘平行的方向上则较为相似。而如果像素是各个方向上都有变化的特征点，则周围所有的patch都不会很相似。
Moravec会计算每个像素patch和周围patch的SSD最小值作为强度值，取局部强度最大的点作为特征点。
1.3 实习步骤以及代码分析：
步骤流程图如下：
程序实现以及相关关键代码：
voidCMy2010302590183cylView::OnMoravec()//读取图像以及相关算法 { //TODO:Addyourcommandhandlercodehere CMmoravecDlgdlg;dlg.DoModal();CMy2010302590183cylDoc*pDoc=GetDocument();LPSTRm_pDIB=(LPSTR)::GlobalLock((HGLOBAL)pDoc->hdib);//得到句柄内存起始地址存放位图数据hdib句柄变量存放BMP位图 ::GlobalUnlock((HGLOBAL)pDoc->hdib);LPBITMAPINFOm_pBMP;//指向BITMAPINFO结构的指针
m_pBMP=(LPBITMAPINFO)::GlobalLock(pDoc->hdib);//获取指向BITMAPINFO结构的指针
::GlobalUnlock((HGLOBAL)pDoc->hdib);intBitCount=m_pBMP->bmiHeader.biBitCount;DWORDWidth=::DIBWidth(m_pDIB);//获取位图宽 DWORDHeight=::DIBHeight(m_pDIB);//获取位图高
LPBYTElpData=(LPBYTE)::FindDIBBits(m_pDIB);//定义字符指针变量,原位图指针
intWidthBytes=WIDTHBYTES(Width*BitCount);//获取字节 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;//特征点总数 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(“特征点数%dn”,sum); MessageBox(strInfo,“提示”,MB_OK); } else { CStringstrInfo; strInfo.Format(“特征点数较多，请设置合理参数”); MessageBox(strInfo,“提示”,MB_OK); } Invalidate();} 1.4 结果分析： 按照提示，对老师所给数据进行分析，当窗口大小设置为5*5,，阈值设置为5000的时候，对右核线影像进行分析，得到特征点43个，同时图像分析，得出如下结果： 调整阈值和窗口大小，程序能够正常运行，且经过测试，结果精确度有较好的保证。 实习二：边缘提取算法 2.1 实习目的： 熟悉Matlab环境下的编程，熟悉边缘提取算法。 2.2 实习原理： Sobel算子实现思路如下：对输入图像分别使用水平和垂直模板做卷积计算，对得到的两个处理结果求平方和，该平方和与阈值的平方比较。只有当某点的两种卷积的平方大于阈值的平方，且水平占优（水平模板卷积结果大于垂直模板卷积的结果，且该点的卷积平方大于其左右两点的卷积平方和）或者垂直占优（垂直模板卷积的结果大于水平模板卷积的结果，且该点的卷积平方和大于其上下两点的卷积平方和）时，该点的输出结果为255，否则为0。输出的结果为二值图像。第一行和最后一行本来就是图像边界，不包括可用信息，因此相应的输出为0，按照这个思路课题编写了相应的Sobel算子实现程序 2.3 实习步骤以及代码： 2.4 结果分析： 原图像 sobel边缘提取 实习总结 本次实习过程中，根据自身实际情况，我选择使用vc环境下的编程完成实习，而没有采用Matlab环境下的编程。在实习过程中，我熟悉了sobel算法以及Moravec算子，在程序调试的过程中，我认识到任何算法都有其局限性，比如说本次实习过程中，sobel算子的边缘提取就将许多的噪音提取了出来，导致边缘特征提取的不准确性。本次实习让我认识到了编程能力的重要性，学会编写基本的代码来实现基本的算法，能让我们摆脱软件已有算法的束缚，更多的按照需要来实现一些步骤。 1 数字航空摄影测量的最新进展与应用领域 自本世纪初数字航空相机问世以来, ADS40、DMC、UCD、SWDC等航空摄影仪不断涌现, 近几年GPS技术、惯导技术、数码扫描、激光扫描、雷达等高精端技术与航空摄影的紧密结合, 形成了多种航空摄影新技术, 如GPS辅助航空摄影技术、IMLJ (POS) /DGPS辅助航空摄影技术、利用高解像率的CCD阵列取代胶片, 获取地面的地物地貌光谱数字信息的数字航摄仪、SAR合成孔径雷达成像系统、LIDAR激光测高扫描系统等, 也在推动着数字航空摄影测量的发展。 数字航空摄影测量技术主要应用于高效率的地图数据更新、城市规划服务和土地测量、GIS/LIS数据库以及资源环境管理中的理想的专题制图和三维数据采集、林业、农业、土地利用、地质等领域的地理数据获取等, 还可广泛用于城市建筑、城市环境工程、城市交通、水利工程、矿山测量、考古、地质、医疗、生物、材料力学、工业测量等领域。 2 航空摄影测量数据处理关键技术 2.1 空三加密 利用VirtuoZoAAT+Pat-B自动空三加密模块, 以数码航片作为空三加密的原始数据, 运用Pat-B平差软件进行光束法区域网平差。通过航测内业方法 (包括内定向、相对定向、公共连接点的转刺) 构建空中三角网, 并将外业控制点成果和POS数据导入系统按严密的数字模型进行区域整体平差, 得到优化后的外方位元素和加密点成果。 以航测外业已划分的区域分区为内业空三加密的基本单元。使用数字摄影测量系统采集像点坐标, 采用解析空三平差程序解算大地坐标。加密分区间参加大地定向的公共像控点必须是唯一的, 即同点号、同坐标值。加密限差按GB 7930-87《1∶500、1∶1000、1∶2000地形图航空摄影测量内业规范》有关规定执行。加密分区间必须接边, 作业完成后应填写图历表, 输出加密成果 (作业说明、外业控制点分布略图、加密点分布略图、外业像控点坐标、加密点坐标、大地定向、检查点坐标、接边点坐标和检验报告等) 。 2.2 数字正射影像图 (D O M) 数据生产 2.2.1 技术路线 本文研究利用Virtuozo全数字摄影测量系统工作站进行1∶1000数字正射影像图DOM的制作。在全数字摄影测量工作站中, 导入空三成果恢复测区并创建立体像对, 作业生产区域DEM数据, 并用特征点、线参与计算修改生成DEM。利用DEM数据对原始影像进行数字微分纠正, 通过自动生成的镶嵌线对整个测区的模型正射影像进行无缝拼接, 并最终完成数字正射影像图。最后按40cm×50cm矩形图廓对影像进行分幅裁切, 形成DO M数据成果。 2.2.2 D E M生产 利用空三成果, 自动建立测区立体模型及其参数文件, 在此基础上生成核线影像。DEM数据采集时应采用影像自动相关技术, 生成DEM点 (或视差曲线) 。采用视差曲线编辑过程时, 视差曲线间隔要合理。视差曲线 (或DEM点) 必须切准地面, 真实反映地形态势。 (1) 采集特征点、线、面。 主要是针对一些在完成影像自动匹配比较困难的地区和部位, 例如大片居民区、水域及高层建筑旁被黑影遮盖部分等所作出的处理, 主要方法是量测出相应部位的特征点、线、面。 (1) 单特征线:是指地形发生明显变化的地形变化线, 量测时沿这些特征线以静态读点方式严格切准立体模型采集。遇树林等植被覆盖区, 要尽量切准林间空地测读碎部点高程; (2) 双特征线:是指依比例尺的陡坎、斜坡、堤、河流、公路、铁路等, 为了保证影像纠正质量, 对于带状构造物, 例如公路、铁路、路堤、依比例尺双线堤, 应按双特征线量测上端两侧堤顶和下端两侧堤脚线。对于弯曲线状地物, 至少要采集弧线上的三条特征线, 特征线不应出现交叉点; (3) 对高架路、桥等制作DEM时, 应在高架路、桥上边沿量测特征线, DEM点需编至高架路、桥面上, 以保证纠正后的影像不变形和位移; (4) 封闭型要素:对于面积大于100m2的水库、池塘等静止水域内的DEM格网点高程应一致, 流动水域的上下游DEM格网点高程应呈梯度下降, 关系合理; (5) 采用点编辑、面编辑相结合的方法, 将DEM点修正到立体模型表面。按要求输出DEM数据。DEM的编辑必须结合地貌特征内插生成格网DEM (2.5m间距) , 检查DEM点与每个模型的吻合情况, 对DEM点与模型不吻合的区域进行修测, 使每个格网点都贴近地表。 (2) DEM匹配结果的编辑。 采用显示等高线模式或显示等视差模式, 在立体模型中对匹配结果进行检查、编辑。本项目中应注意对以下的情况下进行检查、编辑。 (1) 影像的不连续、被遮盖及阴影等区域原因, 检查匹配点是否切准地面; (2) 建筑物、树林等部位, 检查匹配点是否为地面点, 而非物体表面上的点; (3) 大面积平坦地区、沟渠及地形破碎区域, 检查匹配点和等视差曲线是否真实表现地形; (4) 大面积跨图幅的静水面, 对涉及的模型均给定值, 保证水面DEM高度保持一致; (5) 高架桥、高架铁路、高架公路根据具体情况对其抬高或置平, 保证DOM影像不变形。 (3) 建立DEM。 根据加密点直接按区域生成大范围区域DEM, 通过引入特征点、线、面等采集数据构三角网, 进行插值计算, 按2.5m×2.5m格网间距建立数字高程模型即DEM。 (4) DOM生产。 利用DEM完成影像微分纠正, 按照分区对测区内影像以像元大小为0.1m进行双线性内插或三次卷积内插法进行重采样, 生成分区正射影像 (DOM) 。通过自动生成的镶嵌线对整个测区的模型正射影像进行无缝拼接。DOM接边中高大建筑物的投影差带来的接边倒影, 可采用调换左右片生成正射影像进行贴补, 使高层建筑物达到无缝接边, 并最终完成数字正射影像图。 (5) 正射影像检查修补。 检查所生成的正射影像是否失真、变形, 尤其是房屋、桥梁和道路, 是否有房角拉长、房屋重影、桥梁和道路扭曲变形等。若有此情况, 则要重新采集生成DEM, 重新纠正, 确保影像无误。对正射影像上局部出现的模糊、重影现象, 通过贴补纠正后的单模型正射影像进行修补。 (6) 影像匀色。 为保证镶嵌后正射影像色彩一致、均匀, 针对航摄过程中出现的色差, 需对所生成的正射影像进行色彩纠正, 包括单影像色彩调整与多影像色彩均衡。匀色标准:选取几个有代表性的图幅, 对测区中代表不同地貌的几个影像图进行匀色, 分析效果, 调整出一幅符合整个测区颜色信息的标准样图。根据标准样图, 对测区正射影像进行全自动色彩调整和平衡处理, 确保最终DOM的整体色彩均匀一致。影像应色彩真实、影像纹理清晰、层次丰富、反差适中、色调饱满, 色调正常, 图幅与图幅之间色彩过渡自然、色调一致。 (7) 正射影像镶嵌。 相邻的数字正射影像必须在空间和几何形状上都要精确的匹配。必须进行可视化的检查, 以确保相邻的数字正射影像中地面特征没有偏移。还应该尽量利用镶嵌线避开由于高程特征引起的偏移和错位, 同时应尽量保证地物的完整性。 (8) DOM检查。 (1) 利用空三加密的保密点对DOM进行检查, 当同名点平面差异较大时应查明原因, 必要时进行返工; (2) 相邻DOM影像镶嵌处的接边限差以目视直接判读不得出现明显接边痕迹为主要原则, 不应大于4个像素, 对满足接边精度要求的影像进行无缝接边, 对于接边超限的影像, 须查明原因进行修改; (3) 正射影像镶嵌前的接边检查, 还需要检查相邻DOM影像镶嵌处的颜色, 保证相邻DOM影像镶嵌后影像过渡自然, 不得出现明显色差。 (9) 正射影像分幅裁切。 按GB/7930-87的分幅规则, 采用40cm×50cm规格进行分幅, 确定图幅四个图廓点坐标为裁切范围, 每幅面积为0.2km2。 (10) 正射影像质量控制。 (1) 采用目视检查的方法进行图面检查, 保证正射影像图面清晰, 反差适中, 色调均匀; (2) 正射影像图不得有重影, 模糊或纹理断裂等现象, 影像应连续完整, 灰度无明显不同, 色彩平衡一致。并保证相邻图幅间的影像色调基本一致; (3) 正射影像上的地物地貌真实, 无扭曲变形, 无噪声等缺陷; (4) 正射影像覆盖范围内的影像无漏洞。 3 数字航空摄影测量的技术难题与研究热点 目前, 数字摄影测量工作站 (DPW:Digital Photogrammetric Workstation) 技术已相当成熟, 而影像的获取主要还依靠传统的胶片来完成, 如何快速且能全数字化获取影像信息就成为数字摄影测量的重要研究方向。数码相机的快速发展为航摄仪的“数字化”提供了条件, 基于数码相机的航摄仪的研究是摄影测量全部数字化的关键, 成为摄影测量界研究的热点。然而, 数码相机的镜头畸变差很大, 内方位元素无法直接量取, 属于非量测型相机, 这就使得数码相机无法直接在摄影测量中使用, 同时数码相机的幅面小、且多为矩形, 导致摄影测量的外业控制和内业处理工作量大幅增加。这些技术难题都必须予以解决, 才能真正的将数码相机作为航摄仪。 此外, 目前数字摄影测量的发展, 主要还是围绕着利用航空摄影测量测绘地形图展开的, 而对于数字近景 (地面) 摄影测量的研究甚少, 数字近景摄影测量必将成为数字航空摄影测量发展的新领域, 它将成为机器人视觉现场识别的主要解决手段, 而对实时性、全自动源数据获取及仿真虚拟手段的研究将成为近景应用研究的主题。 4 结语 数字航空摄影测量是一门相对年轻的学科, 它利用计算机替代“人眼”, 使得数字摄影测量在理论和实践中都得到迅速发展, 它将在三维可视化、GIS数据更新、数学近景摄影测量等方面得到广泛的应用与发展。它的发展使得胶片摄影被数字摄影所取代成为必然趋势, 数字航空摄影测量系统的研究已成为当前航空遥感领域的研究热点和发展方向, 新型数字航空摄影机的应用必将为航空摄影测量技术带来一次变革, 并把我国航空摄影测量技术推向数字航空摄影时代。 摘要：文章介绍了数字航空摄影测量的最新进展与应用领域, 研究了生成正射影像图的关键步骤及其过程中使用的关键技术, 通过讨论航空摄影测量的技术难点与研究热点, 探索其发展方向与应用前景。 关键词：航空摄影测量,数字高程模型,正射影像,航空摄影,立体像对 参考文献 [1]李得仁, 周月琴, 金为铣.摄影测量与遥感概论[M].测绘出版社, 1999. [2]李寿兵.航空摄影新技术推动数字摄影测量的发展[J].铁路工程学报, 2005. [3]黄健.数字高程模型的质量检查[J].测绘通报, 2002 (2) :55～56. 关键词：近景摄影测量；地形测量；铁路勘测 中图分类号：P234.1文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 03-0000-01 Railway Worksite Terrain Digital Photogrammetry Measurement Study Han Zujie (Third Railway Survey&Design Institute Group Co.,Ltd.,Tianjin300142,China) Abstract: For the problems in the process of railway survey of the railway work site topographic survey,a digital photogrammetry system to achieve the realization of photogrammetry without control points relative orientation and absolute orientation,by the use of photogrammetric workstation software directly targeted Photogrammetric data processing parameters to obtain contour maps and digital models.Practice has proved that this method can determine the topography and number of work site on three-dimensional model can not only work with the production point of orthophotos can also extend the results of data types,effective in reducing the conventional measurement of field quality control work. Keywords:Close range photogrammetry;Terrain measurement;Railway Survey 铁路工点（隧道洞口等）地形测量一直是铁路勘测过程中的难题，在传统的测量方法中，可使用全站仪进行全野外测量，也可使用非量测数码按近景摄影测量方法实现洞口测量。全野外测量过程中，使用全站仪在待测量区域测定一定密度的碎部点，由此构建待測定洞口的地形图。近景摄影测量过程中，一般使用非量测数码相机拍摄待测量工点的数字立体影像对，使用全站仪测定待测目标区域范围内一定数量（8-10个）的三维控制点，由此恢复立体影像对的绝对定向，在数字摄影测量软件中采集地形图。在这两种方法中，都需要在待测目标区域内设置控制点或碎部点目标标志（如架设棱镜）。对于待测定工点（隧道洞口）区域，大多处于地势陡峭、行走攀爬困难的峭壁处，在实际测量过程中，外业测量危险性极高、工作强度极大，因此，隧道洞口等工点的地形测量一直都是困挠测绘部门的一大难题，迫切需要一种无需控制点近景摄影测量方法和系统，解决工点测绘。 一、系统原理及组成 我们研究的数字近景摄影测量系统由相机检校获取普通数码相机的内方位元素和系统改正参数实现数字影像的内定向；由经纬仪获取摄影测量像对的定向元素，在没有控制点支持的情况下，实现摄影测量的相对、绝对定向；在定向基础上，由摄影测量工作站软件直接使用定向参数进行摄影测量数据加工，获得工点等目标对象的等高线图和数字模型。 系统由系统检校、图像采集及数据处理三个子系统组成，系统组成框图如图1所示： 系统检校子系统由检校控制场和检校软件组成。检校控制场为经精确测定控制点三维坐标的固定设施，检校过程中，将控制点的三维空间坐标作为已知值直接使用；检校软件为检校数据处理专用软件，通过编辑控制点的像方坐标和物方坐标，按多像空间后方交会算法解算系统的各种参数。 图像采集子系统由经纬仪、数码相机、结构件及测量配件（三角架、基座、钢尺等）组成。经纬仪用于测定图像拍摄时所处位置的像对水平角及垂直角；数码相机为配备定焦镜头的单反数码相机，用于拍摄目标的数字图像；结构件用于连接数码相机与经纬仪；测量配件为架设系统所需的测量三角架、基座及用于量测相对距离的钢卷尺。 数据处理子系统包含定向解算软件及摄影测量处理软件。定向解算软件使用检校参数和经纬仪测量得到的相对角度计算每幅图像的外方位元素实现图像的相对定向和绝对定向；摄影测量处理软件为已有的摄影测量工作站成图软件。 二、作业模式及流程 系统采用预先检校、参数预置的工作模式，即系统参数包含相机成像参数和相机与摄影测量像对基线之间的关系值作为已知值经预先检校得到，在使用过程中，直接使用相机成像参数、间接使用像对关系参数，将像对的所以定向参数均作为已知值使用，然后进行摄影测量处理。 系统使用流程如图2所示： 系统检校是系统用于近景摄影测量前的准备工作，在系统组装完成后实施，如果正常使用系统，检校工作可周期性进行。在每次进行目标图像采集及量测建模之前无需进行。如在使用过程中发现量测精度下降或立体像片显示有明显的上下视差（同名点显示有上下错位现象）时需重新进行检校。 数字图像拍摄和数据后处理工作在每次进行工点测量时进行，首先进行图像序列拍摄，然后使用摄影测量处理软件对拍摄得到数字图像序列进行后处理。 三、试验及精度分析 铁路工点试验选择在处于勘测阶段的某条新建铁路的工点地形。由于场地纵深较大，拍摄时选择了两条基线，分左中右三个测站进行。拍摄时摄站间距离约100m，拍摄距离约1000m，基距比约1/10，拍摄示意图如下： 对工点数据成果检验采用全站仪地形点坐标，与近景摄影测量得到的三维点坐标进行对比，共对比18个地形和地物点，平面中误差为0.28m，高程中误差0.22m。。 四、结论 无需控制点的近景摄影测量有效解决了铁路工点（隧道洞口）地形测量这一难题，较小降低了测量工作强度，其作用与意义体现在： （一）采用近景摄影测量替代现有的全野外测量，效率高、劳动强度低、危险性低，是一种有效的测量方式。 （二）可有效测定工点地形和数字三维模型，输出地成果数据与现有数据格式兼容。 （三）可配合生产工点正射影像图，除满足常规测量的要求外，还扩展的成果数据类型。 目录 一、单模型定向............................2 （1）、影像内定向........................2 （2）、相对定向............................2 （3）、绝对定向............................3 二、数字产品生成........................31、数字线划图（DLG）.......................3 (1)影像匹配...........................3 (2)匹配结果的编辑......................42、数字高程模型（DEM）..........................4 (1)单模型的DEM生成......................4 (2)DEM的显示.....................43、数字正射影像（DOM）..........................4 (1)正射影像的生成......................4 (2)正射影像的显示......................5 三、实习总结.........................5一、单模型定向 （1）、影像内定向 就一个单模型而言，内定向的步骤主要为： a．进入某测区，选择该测区内需要定向的某个模型。 b．建立框标模板（若框标模板已建立，则直接进入内定向界面）。 c．左影像内定向。 d．右影像内定向。 e．退出内定向程序模块。 启动内定向模块，选择菜单处理→模型定向→内定向：影像读入完成后，载入影像。微调框标坐标：为了使内定向的精度满足作业要求，我们要尽量使白色的十字丝对准框标的中心。这时，要使用到框标的放大影像。具体操作是通过方块按钮选择第一个框标，然后利用右边窗口中的按钮进行微调，直到框标放大影像中的白色十字丝对准相机的框标中心。对其他的框标用同样的方法进行调整，将所有的白色十字丝对相机准框标中心，然后选择保存退出，左影像内定向完成。重复以上几个步骤对模型中的右影像做内定向操作。做完以后，模型的内定向完成，可以进入相对定向。 （2）、相对定向 模型的相对定向主要是通过找同名点，来确定两张影像之间的关系。模型的相对定向、绝对定向和生成核线影像都可以在相对定向界面下完成，所以可以一直不关闭相对定向模块，完成模型的相对定向、绝对定向和生成核线影像。选择菜单处理→模型定向→相对定向。 选择自动相对定向，程序将自动进行相对定向，寻找左右影像上合适的同名点，大约半分钟后，自动相对定向完毕，所有找到的同名点均以红色的“+”分别显 示在左右影像上。 （3）、绝对定向 所谓绝对定向是根据有限的地面控制点的大地坐标解算出其它所有地物的大地坐标。所以绝对定向前，我们要以手工的方式在当前模型的左右影像上准确的定位一些控制点（即通常所说的刺点，单模型至少要刺四个或四个以上的控制点）。 量测控制点：量测控制点是在相对定向的界面下进行的，选择菜单处理→模型定向→相对定向，进入相对定向界面。在相对定向的界面中的左影像上，大概找到某一控制点的位置（依据是航空相片，野外人员已将控制点的位置用红色水笔圈出，并在相片反面附有简单的说明，例如该点刺在什么位置等信息）。 参照给出的控制点点位图，在相对定向界面中，寻找相应的控制点。 绝对定向的方法有两种：普通方式和立体方式。普通方式的具体操作是在模型的相对定向的界面下单击鼠标右键，在系统弹出的菜单中，用鼠标左键选择绝对定向子菜单中的普通方式，系统弹出调整控制点对话框，绝对定向的结果显示在右边的定向结果一栏中。 立体方式（调准控制）的绝对定向的具体操作是先进入相对定向，在影像显示窗口中单击鼠标右键，在系统弹出的右键菜单中用鼠标左键单击绝对定向子菜单中的立体方式，以完成绝对定向。 退出相对定向后，也可以直接选择菜单处理→模型定向→绝对定向，进行绝对定向。定向完成后，系统会弹出一个对话框，显示定向结果。 生成核线影像 在影像显示窗口中单击鼠标右键，在系统弹出的右键菜单中单击自动定义最大作业区菜单项，系统将自动生成最大作业区。定义完作业区后，便可生成核线影像了。在影像显示窗口中单击鼠标右键，在系统弹出的右键菜单中选择生成核线影像。 二、数字产品生成1、数字线划图（DLG） (1)影像匹配 匹配预处理： 选择菜单处理→影像匹配，系统将自动进行影像匹配。 (2)匹配结果的编辑 影像匹配完成后，如果匹配结果不够理想的时候，需要进行对匹配结果的编辑。 a．影像中有大片纹理不清晰的地方，如：湖泊、沙漠和雪山等区域，会出现大片匹配不好的点，需要手工编辑。 b．由于影像不连续、被遮盖和阴影等原因，使匹配点不在正确的位置上，需要手工编辑。 c．城市中的人工建筑物，山区中的树林等影像，他们的不是在地面上的点，而是地物表面上的点，需要手工编辑。 d．大面积平地、沟壑和比较破碎的地貌等区域的影像，需要手工编辑。 匹配结果编辑：包括匹配点、量测点、断面，线条编辑。编辑时请戴上立体眼镜，便于观测。 通过插值＋平滑对选定的房屋进行处理。用量测点内插方式对植被进行处理。用置平或者定值平面对水体进行处理。对于平地，进行相应的插值运算，然后再进行平滑。 2、数字高程模型（DEM） (1)单模型的DEM生成完成模型的影像匹配和匹配结果的编辑之后，可生成数字高程模型DEM。单模型的DEM是指使用一个单模型的数据，生成的位于该单模型区域内的DEM。一般情况下生成的DEM都是单模型的DEM。 选择系统菜单产品→生成DEM→DEM（M），系统将开始自动生成DEM。 (2)DEM的显示 生成DEM后，可以通过Drape工具来查看，选择菜单显示→立体显示→透视显示，系统将启动Drape，并自动加载DEM。 3、数字正射影像（DOM） (1)正射影像的生成有了产品DEM后，就能制作正射影像了。 在VirtuoZo主界面中，用鼠标左键单击产品菜单下的生成正射影像菜单项，程序将会自动生成当前模型的正射影像。 (2)正射影像的显示 在VirtuoZo主界面中，选择显示菜单下的正射影像菜单项，即可看到当前模型的正射影像了。 选择显示菜单下的立体显示→透视显示，可以看到正射影像和DEM组成的三维景观图。 I、等高线的生成用鼠标左键单击产品菜单下的生成等高线菜单项，程序将自动生成等高线。II、等高线的显示 用鼠标左键单击VirtuoZo主界面中的显示菜单下的等高线影像菜单项即可。III、等高线叠合正射影像生成用鼠标左键单击产品菜单下的等高线叠合正射影像菜单项，程序将自动生成等高线叠合正射影像。 IIII、等高线叠合正射影像的显示 与等高线的显示方法类似，选择显示菜单下的等高线叠合正射影像。 三、实习总结 通过此次实习，我对《摄影测量》的知识有了更加深入的了解，对在计算机上的操作有了比较成熟的了解，并且加深了对相关知识的理解。 在实习过程中，杨老师对我们在软件应用方面进行了指导并鼓励大家通过相互之间的交流去学习软件和解决实验过程中遇到的问题，这就很好的锻炼了我们的自我思考和自己动手能力，让我们对相关知识的映象也更加的深刻。 同时在实验过程中，我也深深地认识到自己在某些方面的不足及急需加深学习的地方，但总的来说还是收获了很多，相信通过接下来的努力，自己一定会做的更好。 帮助下查看License状态，查看状态 文件下新建测区，以自己的名字命名文件名 设置测区，控制点，加密点文件打开Dat下DOM下Hammer下gxyz，相机检校文件打开pointpos下Hammer.cmr,航代数改为2，保存 点击设置下引入影像，点击增加，打开Hamm文件夹下后缀为mic的所有图片，全选第二条影像之后，点击选项对第二条航带进行旋转，旋转相机选择是。 处理成功之后退出 设置下，新建模型，输入156-155，设置左右影像，结果如图，保存 将后缀为DAT下的hammer.cmr文件复制到自己的文件夹下 模型定向下，进行内定向 调整控制点，使其都在小圈内，点击接受，依次进行细调，误差0.005以下 保存退出，模型定向，图上点击右键全局显示，取最大范围核线，进行相对定向，左右影像上的点依次进行匹配 右键，进行绝对定向，并微调，使误差在范围内，保存退出 模型定向，核线重采样，DEM生产，影像自动匹配，匹配结果编辑，编辑下全选，平滑结果如下 平滑处理图像，结果如下，保存退出 DEM晕眩显示 结果如图所示 DOM，生成正射影像，显示正射影像成果 文件打开模型，输入157-156，保存 以下步骤同上，最终平滑结果如图所示 DOM，生成正射影像，显示正射影像成果 点击 DEM生产下 DEM拼接检查 在选择拼接区域框中用鼠标拉框选择范围，单击开始拼接入 DEM 的拼接计算，屏幕弹出拼接进展显示条。当拼接完成后，将显示拼接中误差、总点数、误差分布统计及误差分布图 对符合精度要求的 DEM 分幅输出，点击菜单 DEM生产下DEM拼接与裁剪，选择文件新建，打开tianyeMosaic下dem文件，设置分幅方式，按块大小划分，设置块大小,单击处理菜单下的执行划分 点击 DOM生产下正射影像拼接，新建文件工程，添加模型的 DOM 文件，单击处理下生成拼接线菜单，显示红色拼接线，单击处理下编辑拼接线菜单，鼠标在红色拼接线上单击，显示红色节点，可以移动节点或单击拼接线移动鼠标增加节点，点击处理下拼接影像菜单，输出拼接正射影像，如图所示 选择工具下自动拼接菜单项，系统弹出多模型拼接对话框在请选择拼接区域的框中，用鼠标拉框设置镶嵌范围，在右侧的拼接选项中选择镶嵌项目，执行开始拼接，拼接结果存放在测区目录的 Mosaic下，选择系统主菜单 DOM生产，影像地图制作，打开拼接好的正射影像 点击设置下设置图廓参数，单击鼠标选择按钮，在影像上从左上角到右下角拖一个矩形框，包含有效的影像范围，裁切掉影像周围的黑边区域，设置其他信息，点击处理 输出结果图，选择存放目录和名称，输出影像地图，结果如下 点击菜单 DLG生产下IGS立体测图，启动测图程序，打开文件新建 xyz 文件，选择存放路径，命名 157-156，并保存，点击装载下立体模型，选择 157-156.mdl，打开，设置窗口窗口横向排列 激活模型窗口，选择文件，设置模型边界。单击工具栏上的，弹出符号表，选择符号，按下图示按钮击一般编辑按钮，开始测图。点 对采集的矢量进行编辑，结果如图所示 DRG地理校正。单击DRG生产→DRG地理矫正菜单项，即进入 DRG 制作界面，单击文件→打开菜单，在系统弹出的打开对话框中选择SrcDatDRG中选择一幅 DRG 扫描图，然后单击打开按钮，系统即可显示地形图，如图所示 在 DRG 制作界面，单击处理→四角配准菜单，进入四角配准对话框。首先，使用选择像点按钮，在地图上分别找准地图的左上,右上，左下和右下四个内图廓角点。可使用左，右，上，下按钮对各个点位进行微调，使点位精确落在地图的内图廓角点上，如图所示。接着，点击标准图号按钮输入地图的标准图幅号 点击标准图廓按钮，设置投影坐标系和地图左下角和右上角的坐标（x,y为左下角坐标，x2,y2 为右上角坐标），左下角坐标为地图左下方内图廓角点的经纬度坐标，右上角坐标为地图右上方内图廓角点的经纬度坐标，投影坐标系参见地图左下角的文字说明，设置如图。设置完后，点击确定按钮即可。 结果如图所示 在 DRG 制作界面，单击处理→格网配准菜单，进入格网配准对话框。单击提取格网按钮，在弹出的对话框中设置格网的 x 和y 方向的间距（单位：米），提取完毕如图，最后确定即可。 点击确认，结果如图 在 DRG 制作界面，单击处理→纠正影像菜单，进入纠正影像参数设置对话框，设置成果输出路径和分辨率，如图，再单击确认按钮即进行纠正，纠正完毕后退出程序。 纠正结果为带地理坐标文件的 tif 格式地图。结果如图所示 单击 DRG生产→DRG矢量化菜单项，即进入 DRG 制作界面，单击文件→打开菜单，在系统弹出的打开对话框中选择一幅 DRG，然后单击打开按钮，系统即可显示地形图。 实习心得 摄影测量实习报告 实习名称: 摄影测量 专业班级: 工程测量1032班学生姓名: 林 威 指导老师: 周 小 莉实习时间: 2011.06.20——2011.06.2 5一、实习要求 要求学生运用所学基础理论知识与课内实验已掌握的基本技能，利用现有仪器设备及资料进行综合训练，从而系统地掌握并且应用摄影测量知识，锻炼实践技能。 1、遵守实验室的规章制度。 2、严格遵守实习时间。 二、操作要求 要求我们在实习操作中要严格按照操作步骤进行实习操作，小心使用仪器设备、爱护仪器设备，严格按照实验室的规章制度来操作设备，不能让仪器设备遭到损坏，否则后果自负。 三、实习任务 要求我们在一周的实习中，选择相应的航摄相片，绘制出我们所选择工作区相应地物的图形，从而完成任务。 四、实习内容 基本操作流程: 新建工程—输入相机文件—是否空三导入—输入控制点信息—设定影像路径—建立像对—是否空三导入—像对管理中设置 参数—手工或自动内定向—手工或自动相对定向—核线重采样—是否有控制点—控制点测量—绝对定向计算—选择工作区—选择工程—输入相对—新建矢量文件—打开特征码按钮—选择层码—采集地物—编辑地物 详细操作流程： 1.当点击“工程管理”菜单，可以设置工程目录、输入所需信息文件和像对管理；2.在航空影像立体模型建立作业时，进行模型定向之前需要输入相机信息。在“工程管理”菜单的“输入文件”子菜单项中，输入摄影机信息，具体操作如下所述。输入相机信息时，点击“工程管理”→“输入文件”→“输入相机文件”3.对于航空影像单模型建立作业，进行模型定向前都需要输入控制点信息。输入控制点信息时，点击选择“输入文件”→“输入控制点文件”4.设置航空影像立体模型建立所需的影像信息，点击“输入文件”→“设置影像路径”，设置航空影像放置目录。对于各单模型建立作业时，在创建像对之前需要设置影像放置目录。5.在“工程管理”菜单子项中，创建新像对。单击选择菜单“像对”→“建立新像对”6.像对管理可以对已建立的像对模型进行操作，如换像对、设置像对参数及空三导入、执行批处理等。单击选择“工程管理”菜单的“像对”→“像对管理” 7.新建JX4G的工程，设置影像路径，建立需要转为JX4G的像对，点击“导入JX4C信息” 选择原有的JX4C的工程目录，点击“确定”后，系统自动查找所选择的JX4C工程中的像对名，若有与操作b）中建立的同名像对，即进行转换。8.输出到JX4，当前打开的JX4G 工程中的像对信息转换到JX4C工程中。9.在工程目录下，要求用来建立像对的影像文件必须放在同一个目录下点击“内定向”菜单，可完成航空影像单模型的内定向量测、自动内定向和计算；其子菜单项点击“相对定向”菜单，可完成航空影像单模型相对定向点量测、自动相对定向及计算；其子菜单项10.相对定向的结果是建立立体模型，其精度对整个作业过程影响极大。好的相对定向结果会带来好的大地定向结果、高的相关成功率，测图时没有视差，立体感好，因而要高度重视相对定向。11.对于已完成相对定向计算的自动或手工量测点，可以通过点击“相对定向”→“显示残差”菜单查看各相对定向点的残差。12.单击“核线重采样”→“重采样计算”，此时屏幕出现采样滚动条，系统执行重采样计算，重采样完毕后弹出完成信息提示框，单击“确定”。13.点击“绝对定向”菜单，可完成航空影像单模型绝对定向点量测、计算及工作区定义等操作；14.模型选择15.选择航片像对16.设置影像路径17.失量文件18.新建19.打开矢量文件并镶嵌 20.保存21.打开数据比配数据22.打开参考文件23.导入矢量文件24.采集地物25.编辑地物26.完成绘图 五、实习目的每一门课有着它存在的意义，我们的摄影测量同样，在一定限制下必须要用它，故摄影测量是我们必不可少的一门课程。本课程的任务是使我们通过实习掌握摄影测量的原理、影像处理方法、成图方法、信息获取、图像处理、分类判读及制图的方法和作业程序。从而更系 统地掌握摄影测量这门学科。通过实习使我们熟练地掌握摄影测量的原理，信息获取的途径，数字处理系统和应用处理方法。进一步巩固和深化理论知识，理论与实践相结合。 培养学生的应用能力和创新能力，培养学生严肃认真、实事求是、吃苦耐劳、团结协作的精神。要求学生必须参加每一个实习环节，协作完成实习内容，独立完成实习报告。通过实习来掌握摄影测量学的有关知识，强化课本中所学的知识，从而深入了解模拟摄影测量。 让我们更加形象具体的对摄影测量这门学科有了更深的了解，更直观的使我们学习了这门学科，加深了我们对摄影测量学的基础理论、测量原理及方法的理解和掌握程度，切实提高我们的实践技能。并达到将所学的各章节知识融会贯通，基本能够综合运用已学知识来解决一些实际问题的目的。 实习总结 转眼间来到了期末，就在这期末时刻，进行了一学期结束的摄影测量实习，虽然这次实习时间只有短短的一个星期，可是我觉得我很珍惜这次实习，因为我在其中学到了很多东西。通过实习我认识到摄影测量学是 通过获取立体影像来研究和确定被摄物体的形状、大小、空间位置、性质和相互关系的一门 信息科学与技术。摄影测量教学实习是“摄影测量学”课程教学的重要组成部分。通过实习将课堂理论与实践相结合，使学生深入掌握摄影测量学基本概念和原理，加 强摄影测量学的基本技能训练，培养学生分析问题和解决问 题的实际动手能。在实习中我深深的感受到想要做一件事是很难的，在画图中我们做了一次又一次，不是想象中那种随便画画就可以完成的任务，如果你想要靠自己一个人的把实习搞下来那是不可能的，故我们必须由一个团队来完成，在试验中我们是出现了很多错误与麻烦，但是我们都一步一步的挺下来了，不懂的就问，有句话说：知之为知之，不知为不知，是智也。并且我心中一直有句话：我付出，所以我快乐。即在这次的实习中也让我也体会到，作为一个团队，每个人都应该付出自己努力，即使你能力有限不能很好的帮助队友，这也没有关系，有句话叫做，能者多劳，是的。作为一个团队，我们的目的是让我们的任务能够完美的完成。但是我觉的团队里的每个人都应该去学习，应给去实践，任务完成了，那个总是上手操作的同学会越来越熟练，而其他人，在这期间就会落下一大截。我觉的不管什么时候，自己都因该去伸手去拿，而不是等着别人拿东西给你。不是有句话说机会总是给有准备的人吗。我们在平常就应该让自己全面的发展。利用可以利用的一切资源，去发掘自己的潜力，让知识武装自己。只有这样你才能成为一个强者。 众所周知, 摄影测量经历了三个阶段:模拟法摄影测量、解析法摄影测量和数字摄影测量。现在处于数字摄影测量阶段, 其主要是基于摄影测量的基本原理, 以数字影像为基础, 通过计算机的分析和处理技术, 对影像进行一系列的处理, 获得各种形式的数字产品 (如4D产品, 透视图和景观图等) 。实现数字摄影测量的系统称为数字摄影测量工作站DPW (Digital Photogrammetric Workstation) 。下面对DPW作简单的介绍。 2 DPW作业简介 2.1 DPW的作业流程 (如图1所示) 2.2 DPW的作业方式 2.2.1 自动化与人工干预。 自动化作业应无需任何的人工干预, 人工干预在自动化处理之前进行预处理或系统无法处理的问题应记录下来留给人工进行后处理。 2.2.2 人工干预与半自动化。 在DPW中人工干预并不完全由人工控制, 而应尽可能达到半自动化。即在大多数情况下, 只需作业人员给出一些简单的“指示”系统就能自动地处理。 2.3 DPW的主要功能 2.3.1 数据的输入和输出。 DPW可以对多种格式的影像数据、矢量数据和DEM数据等进行输入和输出。 2.3.2 影像数字化。 由数字摄影机直接获得的像片不需要进行影像的数字化。用传统光学摄影机所摄的像片要经影像扫描仪转化为数字影像。 2.3.3 影像处理。 大多数的DPW有一些基本的影像处理功能, 如影像增强和几何变换等, 但是少数系统有较强的影像处理功能, 有时可用一些图像处理软件里进行一些简单处理。 2.3.4 建立工程。 利用影像数据、相机参数文件和控制点文件建立各个工程, 生成各个立体像对。 2.3.5 影像定向。 利用相机检校参数, 自动或人工识别影像的框标并进行框标中心定位, 计算扫描坐标系与影像坐标系之间的相互转换参数, 自动进行内定向, 改正扫描过程所引起的误差。自动提取影像中足够的分布合理的特征点, 并寻找同名像点, 计算相对定向参数, 自动进行相对定向。由人工方式在左 (右) 影像上定位控制点点位, 采用影像匹配技术确定同名像点, 计算绝对定向参数, 完成绝对定向。 2.3.6 自动空中三角测量。 人工干预或全自动内定向、选点、相对定向、转点, 半自动量测地面控制点。区域网平差, 剔除粗差, 检查定向点的数量和分布情况, 自动整理结果, 建立各模型的参数文件。 2.3.7 核线影像。 在相对定向完成后, 利用相对定向参数, 按同名核线将影像的灰度沿核线方向重新排列, 构成核线影像, 将二维相关问题简化为一维相关问题, 以便立体量测和大大减少相关的计算工作量。 2.3.8 数字影像匹配。 沿核线方向进行一维搜索, 在左右影像上自动、高效地寻找大量的同名点。 2.3.9 制作DEM。 根据像点对应的地面点的空间坐标, 内插生成TIN, 再进行插值计算, 建立DEM。 2.3.1 0 自动生成等高线。 利用TIN或DEM自动生成一定精度的等高线图。 2.3.1 1 制作DOM。 由DEM自动生成正射影像。 2.3.1 2 DOM与等高线叠合。 将等高线叠合到DOM上, 获得带有等高线的正射影像图。 2.3.1 3 DOM镶嵌与修补。 对多个立体模型进行DOM拼接, 进行无缝镶嵌, 生成整个测区的正射影像图。 2.3.1 4 数字测图。 基于数字影像的计算机辅助量测, 如特征提取与更新、属性化、注记和测图等。 2.3.1 5 制作透视图和景观图。 根据透视变换原理与DEM制作透视图, 将正射影像叠加到DEM透视图上制作景观图。 2.3.16 制作影像地图和可视化图。 如正射影像叠置在数字高程模型上进行地形三维显示。 3 DPW存在的一些问题和发展 DPW是在传统的摄影测量 (特别是解析摄影测量) 基础上发展而来的, 其除了能胜任解析测图仪可以完成的任务外, 还有许多新的功能, 如图像识别, 通过显示器观察数字图像、框标、控制点、连接点等, 自动内定向、相对定向和自动建立DEM和自动制作DOM等。DPW为摄影测量提供了极大的方便, 但是其仍处于发展阶段, 还存在着一些问题有待解决。 3.1 从作业流程来看, DPW的总体作业流程与传统摄影测量的作业流程差别不大, 如DEM和DOM的生成均以模型为单位, 由模型拼接成图幅, 再由图幅拼接成区域。 3.2 DPW将人与计算机混杂在一起, 不能充分发挥人与计算机各自的功能。传统的摄影测量是由一个作业人员操作一台摄影测量仪器, DPW是一个作业员操作一台电脑, 其作业方式没有发生什么变化。单人单机的作业模式无法满足超大范围 (如数十万平方千米) 摄影测量数据快速处理的需要。将人和计算机混杂在一起, 极大地影响了DPW的作业效率。 3.3 DPW虽然将摄影测量的仪器转为完全的计算机化, 但是随着多基线摄影测量、基于广义点的摄影测量的迅速发展, DPW仍是基于人的“双目视觉”, 难以满足这些新的发展主流。 3.4 DPW按其软件的功能从理论上来说, 它几乎能够实现传统摄影测量仪器的所有功能, 但仍按“台”的作业方式, 没和当前的计算机网络和集群处理技术结合起来。DPW要求移动、存储和处理海量数据, 对计算机的硬件和处理速度的要求就很高。如在DPW中要生成核线影像, 会占用大量的存储空间, 而计算机的存储空间是有限的, 势必会影响计算机的作业效率。现在随着一些新型传感器的发展, 出现了大重叠度的摄影测量, 像对数大大增加, 计算机的工作量大大地增加, DPW处理这些影像的效率也将大大降低。将计算机网络和集群处理技术充分地应用到DPW中, 同时加快计算机水平的发展, 就能使DPW发展到一个新阶段。 3.5 其他方面。在DPW中对地形要素与目标的提取的自动化程度仍很低, 对地物识别的错误率还较高, 目前主要靠人工来完成地形测绘, 因此实现影像量测与理解的自动化仍然是DPW的一个重要问题。如何在大片森林区或是植被茂密区快速、准确匹配点, 如何提高航带间的拼接精度等也是要近一步解决的问题。 摘要：摄影测量现在处于数字摄影测量阶段。数字摄影测量主要是通过数字摄影测量工作站 (DPW) 来实现的。主要介绍了DPW的作业流程和作业方式, 主要产品, 主要功能以及存在的一些问题和以后的发展。 关键词：DPW,摄影测量,影像 参考文献 [1]张祖勋, 张剑清.数字摄影测量学[M].武汉:武汉大学出版社, 2002. 摘 要：随着经济和科技的不断发展，我国矿山生产行业在现代化科技的支撑下也得到快速发展，提升矿山测量工作的水平和质量显得尤为重要。在矿山测量工作中大量选用现代数字化测量技术，可以有效提升矿山测量的精度与质量，并为矿产行业安全有效的发展提供可靠保障。文章针对数字化测量技术在矿山测量中的应用进行分析与探究。 关键词：数字化测量技术；矿山测量；技术应用 中图分类号：TD17 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）15-0053-01 随着全球化的不断深入及科学技术水平的不断提升，我国矿山开采事业已经取得了不错的成绩。作为矿山开采工作的重要组成部分，测量工作在矿山开采中具有重要的基础保障作用。将数字化测量技术应用到矿山测量工作中，不仅可以有效提升测量精度，更能对矿区环境进行有效的保护，并促进当地经济的快速发展。 1 数字化矿山测量的概况 采集、调度、功能、包装与核心系统为数字化矿山测量技术的5大系统。通过采集系统可以完成采集与处理数据的工作，测量、勘探、传感及文档是采集系统的重要组成部分，其主要功能就是对信息进行数字化处理。建立与维护拓扑是调度系统的重要功能，同时还可以实现空间查询和分析、制图与输入等。对各种专业模拟与分析功能模块的提供是功能系统的主要作用，其中包含SC、AI、SA、MCAD等。 三维建模工具的提供是包装系统的主要任务，并对多源异质矿山数据进行过滤、封装及组合，如数据挖掘工具与3DCM等。统一管理数据与模型是核心系统的主要功能，核心系统还具有决策分析与支持的作用。由此可见，矿山测量中数字化的实现离不开数据信息。 DM以矿山地理空间数据仓库与属性数据仓库为基础，地理空间数据仓库用于管理大量信息，如矿山井上、井下地理几何信息和拓扑信息等。属性数据仓库的功能是管理矿山有关数据信息。 在对矿山地理信息系统完善的基础上，进行模型仓库的建立，可以有效管理各专业应用模型，并为矿业工程生产、发展、管理等活动进行服务，如顶板垮落计算、围岩运动模型建立等。 2 矿山测量工作中数字化技术的应用 作为采矿学科的重要组成部分，矿山测量技术与生产实践之间具有密切的联系。随着科学技术的不断进步，尤其是大量新技术的涌现，如计算机技术、微电子技术及激光技术等，矿山测量技术的发展有了可靠保障。 2.1 三维可视化技术 作为数据体表达形式的重要体现，三维可视化技术是描绘和理解模型的技术方式。通过三维可视化技术的应用，可以全面理解矿体空间信息、矿体和地表地形的空间位置关系，并能对测量人员的空间分析能力进行有效提升。作为三维可视化实现的重要方式，目前最常见的三维动画软件主要包含：3DS MAX与Maya。Maya三维动画软件不仅具有基础三维与视觉效果制作的功能，同时还具有毛发渲染、运动匹配及布料模拟、建模数字化等功能。该软件简单灵活，可有效提升三维可视化模型的质量与制作效率。 2.2 数字化资料处理技术 数字、图形、文字及表格处理都是矿山测量工作数据处理的内容，其中还包含采集、处理与存储。在矿山测量中，测量数据可通过计算机进行加工处理，并进行电子化表格的制作及数据共享。在这个过程中必须应用VB等专业化水平较高的数字处理软件，这样能够确保数字数据库建立的有效性，同时能够对数字的共享性、维护性及易保存性进行有效增强。 2.2.1 VB数据访问ADO ADO既可以向各种数据源提供高性能访问，又可以通过内部方式与属性进行数据访问接口方式的提供。除此之外，ADO还可以为数据系统管理等操作提供相应方式和属性，如定义字段、表、数据库创建、定位与查询数据等，并完善数据访问及提高管理能力。在CAD二次开发时，通过ADO对象编程与Data控件的非编程VB语言可以对所有数据库进行访问，并实现连接其他数据库的目的。 2.2.2 对应用程序内的问题进行协调和控制 作为微软公司的技术标准之一，资料数字化技术主要是对各种应用程序内存在的通信问题进行协调与控制。在此标准下的程序能够对其他程序的内置对象进行充分显示，以此达到对象属性改变的目的，并对其跨程序运行目标进行最大限度地实现。面向对象的AutoCAD技术与数据库技术是二次开发的主要技术，从以上内容得出，有关人员可以进行面向对象开发语言的使用，如VB与VC对CAD进行二次开发，进而对所有编程任务进行彻底摆脱，确保能够方便使用面向对象的各种高级开发语言。CAD对象可以利用非绘图对象与绘图对象，对开发测量绘图目标进行最大限度地实现，并完成绘图测量，以有效提升系统的开发效率与易维护性。按照矿山测量的具体状况，对CAD的二次开发进行充分利用，并进行矿山测量数字化应用系统的建立，可以为数字化数据测量及绘制图纸提供便利，并提高其准确性。 2.3 数字化绘图技术 在各种图纸上科学、及时、正确地进行相关物质与其变化关系的真实反映是矿山测量人员的重要工作内容。测绘大比例尺矿图是矿山测量的主要工作，常规绘图方式需要进行大量数据处理，繁琐而耗时，已无法满足现代化矿井建设与发展的需求。为此，必须重视数字化绘图技术的应用，并对矿产资源开发过程中出现的环境问题加以重视，防止破坏土地资源，降低对矿区发展与当地经济发展的影响。将矿图向数字信息进行转变，也就是利用计算机成图、分析与管理方式对上述问题进行处理，并对井下、地面空间关系及相关关信息进行及时掌握，同时将准确、真实的信息传递给矿山单位，为其发展提供强有力的技术支持。 相比传统的绘图方式，数字化绘图技术的优势主要体现在以下几点： ①能够对不同比例尺图纸进行连续派生与更新，并达到一测多用的目标。 ②数字化绘图技术具有均匀性即较高的工作效率与精度。 ③能够衔接地理信息系统，可以实现矿山运输线路的优化，并能够为环境保护方案的顺利实施提供便利。 3 结 语 综上所述，随着国民经济发展速度的不断提升，我国矿产事业也得到了快速的发展。测量工作作为矿山开采的重要组成部分，只有选择与之相适应的测量技术，才能有效提升其质量，为此，数字化测量技术在矿山开采中得到了广泛地应用及推广。这项技术的应用，可以有效降低施工的难度与提高测量的精度，并能为矿产事业的发展提供可靠的保障。 参考文献： [1] 杜明义，武文波，赵国忱.矿山测量计算机管理信息系统设计[J].阜新矿业学院学报（自然科学版），1996，（2）. 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