摄影测量经过了模拟、解析到数字 3 个发展阶 段，而数字摄影测量由1992 年17 届华盛顿ISPRS 大 会到2012 年22 届墨尔本ISPRS 大会，经历了20 年的 发展。它大致可分为 3 个发展时期：从 1992 年到 2000 年的阿姆斯特丹大会，可谓数字摄影测量的初 期，它以航空摄影照片的“数字化器”为标志；21 世纪 的前10 年，数字摄影测量发展出了各种各样的传感 器，进入数字测量的传感器时代；在2012 年的墨尔本 ISPRS 大会上，新型的传感器不多，而摄影测量的网 格系统开始替代原来的摄影测量工作站，摄影测量 进入了信息化时代。

从摄影测量进入全数字化时代，计算机的任何 进展都会影响摄影测量的发展。同时必须指出的 是，由于三维重建、游戏、电视、电影的需要，在此期 间，计算机（计算机视觉、计算机图形学）的直接参 与使摄影测量得到快速发展。

信息时代摄影测量的基本特点为信息化与智能 化，本文就以下5 点予以讨论：

1）信息化时代摄影测量的基本特征；

2）地理空间信息是信息化摄影测量的重点资源；

3）密集点云是摄影测量信息化发展的重点标志；

4）低空、无人机摄影测量的智能化；

5）基于密集点云与正射影像测图的可能性。

摄影测量由一个单一的摄影机发展到各种各样的传感器是其在信息化时代的一个基本特征。摄影 测量各类传感器极大地促进了摄影测量的发展， 扩展了摄影测量服务的内容。摄影测量不仅仅可 以生产DSM（digital surface model）、DEM（digital ele_ vation model）、DOM（digital orthophoto model），还可以为数字城市、智慧城市实现三维重建，为汽车导 航生产街景地图。腾讯有个标语：“无街景，不地 图”，由此见摄影测量已经进入信息产业时代。传统的摄影测量相机类型不少，也有了很大的 发展，但其本质变化不大，而数字相机则完全不同。 由于当今CCD 面阵面积的大小，一般达不到传统航 空摄影测量相机承影面大小，除个别大面阵相机外，多数几个小相机拼接成大相机。当今用于摄影测量 的相机多种多样，可分为：大面阵、面阵拼接、线阵 （拼接）、扫描摄影测量等。常见的面阵拼接有静态 拼接（如 DMC 相机）和动态拼接（如 UltraCamX）两 种形式。目前常用的线阵拼接相机为三线阵相机， 三线阵相机的主要形式为单相机（如 ADS 系列相 机、嫦娥一号三线阵相机等）、三相机（如ALOS 卫星 及资源三号卫星搭载的相机）、扫描摄影相机（如以 色列 A3 相机）等。以上几种均为常规的相机，目前 常用的另一类相机为倾斜摄影相机[6]，该类相机的一 个摄站由 1 张垂直影像和 4 张倾斜影像构成。倾斜 影像可以获取建筑物的侧面信息，为从影像进行建 筑物的三维重建提供了丰富的纹理信息。全景相机 的使用也具有广阔的应用前景，由十几台相机构成 全景相机用于拼接，构成街景。随着汽车导航、虚拟 旅游的需求，Google 于2007 年推出Google 地图街景 查询工具（Street View）。以上均为光学相机，目前使用最为广泛的传感 器之一为激光扫描仪。激光扫描（LiDAR）无疑是21 世纪测绘的一个重大进展。目前关于由激光扫描或 由摄影测量产生点云的讨论非常热烈。激光的有些 优点是可见光摄影测量无法比拟的。激光扫描具有 多次回波的特性[7]，一次脉冲，多次反射，一般可以记 录 4 次回波，甚至全波形记录，这是激光特有的优 势。不仅如此，LiDAR 还具有水陆一体无缝测量的 优势，LiDAR 系统向海面发射波长为1 064 nm 的红 外激光和倍频后波长为532 nm 的蓝绿激光，由于蓝 绿激光较易直接穿透海水而红外激光不易穿透海 水，从而获取红外激光的陆地信息以及蓝绿激光的 海底信息。根据红外激光与蓝绿激光返回的时间 差，即可计算出被测点处的海水深度。国家海洋局 第一海洋研究所组织了两次试2012 年11~12 月， 由OPTECH 公司及中翰公司协助，引进AQUARIUS系统，在中国黄海和南海进行了试验。2013 年 7~ 8 月，由瑞典AHAB 公司及美科公司协助，在西沙进 行了试验。对面积为 1.49 km（2含礁盘）、岛陆面积 0.35 km2 的海岛区域进行摄影测量。生产比例尺为 1∶500 的 32 幅地形图使用传统方式（人工+船载）需 要 1 周以上的时间，而使用 LiDAR 系统实际作业时 间仅需2 h；传统方式产生的地形点少于24 万个，而 使用该设备获取地形点则大于1 000 万个；使用传统 方式需测量人员至少5 人，使用该设备仅需1 人（不 包括船长和机长）。除了直接获取地物信息的传感器（光学、激光云）外，位置与姿态传感器（position orientation system， POS）可用于确定摄影传感器的位置（GPS）和姿态（inertial measurement unit，IMU），是新型传感器的 重要组成部分。它是摄影测量发展至今至关重要的 传感器，GPS 的作用已经远远超出测量的范围。

不同传感器的发展给摄影测量提供了不同的可 能性，不仅提高了摄影测量的效率，也提供了摄影测 量向更广阔的范围发展的契机，摄影测量各种传感 器的发展是互为补充，而不是替代。

2 地理空间信息是信息化摄影测量的重已有的地理空间信息包括大量的公众地理空间 信息的应用，是信息化时代数字摄影测量的一个基 本特征，对摄影测量的变更具有重要意义。它不仅 仅在正射影像更新中得到了成功的应用，同时也应 用于我国的测绘卫星处理影像处理。

SRTM[8]（shuttle radar topography mission）是目 前使用非常广泛的公共地理空间信息，它是由NGA 免费发布了全部区域 3''×3''（相当于 90 m 栅格分辨 率）的 SRTM3 和美国区域 1''×1''（相当于 30 m 栅格 分辨率）的SRTM1。通过为期11 天的飞行将覆盖地 球表面南北纬60°之间的广阔区域，覆盖面积达地球 表面的80%，人口占全球的90%以上，中国国土100% 被覆盖。SRTM 粗略地获取了地球表面信息，给密 集匹配DSM 提供了初值。

对公共开放的地图服务也是目前使用最广泛的 公众地理空间信息，不仅在测绘行业具有广泛的应

用价值，也逐渐深入了大众用户的生活中，主要的地 图服务有Google 地图、天地图、百度地图、百度三维 地图、腾讯街景地图、OSM（open street map）。不同 于其他商业公司提供的地图服务，OSM 是一个网上 地图协作计划，目标是创造一个内容自由且能让所 有人编辑的世界地图。OSM 在 2004 年 7 月由 Steve Coast 创立，于2006 年4 月设立OSM 基金会，鼓励自 由地理数据的发展和输出。2006 年12 月，雅虎更允 许 OSM 使用该站的航空摄影相片作为编辑的根 据。目前包括苹果和微软在内都在使用OSM。

2010 年海地大地震中，OSM 这个供人自由编辑 的公众地图服务极大地提高了地面搜救小队的工作 效率。这个地图以 GeoEye 等公司提供的最新卫星 照片为基础，又加入了很多最新的情况，工作人员和 志愿者可以随时用随身的电脑或手机在地图上即时 标注救护站、帐篷和倒塌的大桥，不在前线的工作人

员则可以增加一些通过twitter 传来的情况。它绘制 出的海地灾区地图，几乎每一秒都是最新的。OSM 不是唯一能实现这个功能的地图服务，基于GPS 设 备上的Garmin images 也起到了不小作用。

地理信息使得传统的摄影测量从“开环”向“闭 环”发展，这是信息化摄影测量的另一个重要特征。 图1 说明了信息化摄影测量和传统摄影测量相比，影 像和地理空间信息之间关系的变化。图2 进一步说 明了已有的地理空间信息对地理空间信息更新的作 用，相比传统的摄影测量，信息化时代的摄影测量更 能充分利用已有的地理空间信息，不仅提高了信息 更新速度，也减小了信息更新的成本。

传统的

影像   地理空间信息

摄影测量

图1 信息化摄影测量与地理空间信息的闭环关系

图2 信息化摄影测量的信息更新方式

从我国摄影测量和地理信息发展角度来看，公 众地理空间信息对国产光学卫星影像数据处理、 DOM 生产和云区的识别与提取提供了有用的信息。 我国发射的高分二号卫星的空间分辨率优于1 m，观 测幅宽达到45 km，为国际同类卫星最高水平，具有 高辐射精度、高定位精度和快速姿态机动能力等特 点，标志着中国遥感卫星进入亚米级的“高分时 代”。通过从公众地理空间信息（如GoogleEarth）量 测控制点信息，加入国产卫星数据的处理过程中，有 利于从卫星数据中生产的 DEM 和 DOM 精度的提 高，并且节约了外业测量控制点的时间和人力成本。

不仅如此，公众地理信息可以用于国产卫星影 像的云区识别与提取过程。通过云对影像密集匹配 的不良影响可以用来识别云区域。利用SRTM 可以 从天绘卫星影像上提取出云区，云判策略为：

1）使用三线阵立体模型自动匹配DSM；

2）提取DSM 与SRTM 的地形特征线；

3）DSM 与SRTM 地形配准，然后比较确定疑似 云区域；

4 Journal of Geomatics Aug. 2015 Vol.40 No.4

4）结合影像上的灰度和纹理信息对疑似云区域 进行云判和云量统计。

总的来说，公众地理信息提供的大量开放数据 不仅对灾害应急具有重要意义，同时也可以用于摄 影测量数据处理与生产流程的多个方面。地理空间 信息和摄影测量的相互补充更新可以提高地理空间 信息的更新速度，也可以减小摄影测量生产过程中 的成本，并提供数据处理过程中新的解决思路。

3 密集点云是摄影测量信息化发展的重

要标志

随着云时代的来临，大数据（big data）一词越来 越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸 时代产生的海量数据。截止到2012 年，数据量已经 从 TB（1 024 GB=1 TB）级别跃升到 PB（1 024 TB= 1 PB）、EB（1 024 PB=1 EB）乃至 ZB（1 024 EB= 1 ZB）级别。在摄影测量数据处理中，TB 已经愈来 愈熟悉，PB 还没有考虑，虽然云计算在摄影测量中 尚不普遍，摄影测量的数据量也不能与互联网上一 天的数据相比，但是点云的“云”字已经十分熟悉。 事实上，影像大重叠度与密集点云是近年来摄影测 量信息化发展的重要标志。

传统摄影测量要求60%的航向重叠和30%的旁 向重叠，而目前的多视影像具有很大重叠度，航向重 叠可达80%~90%，旁向重叠60%。尤其是低空摄影 测量，为确保没有漏洞，一般采用加大摄影重叠度的 方法。大重叠度的摄影测量为从影像生成密集点云 提供了基础，Leberl 等[9] 就指出摄影测量数据处理技 术的提高使得获取大重叠度的影像成本较低，且自 动化的处理流程和计算机硬件水平的提高，使得从 影像生成点云的技术一定程度上甚至优于LiDAR 技 术获得的点云。

摄影测量中，从影像生成点云的技术为密集匹 配技术。传统的 DEM 和正射影像产品的三维点云 通常由机载LiDAR 系统产生，而最新的密集匹配技 术的发展使得从影像中得到三维点云的技术已经可 以有效地取代 LiDAR 系统。除多源传感器外， Point Clouds 是信息化时代摄影测量中最重要的进 展。无论在国内还是国际、摄影测量界还是计算机 界，由影像通过密集匹配生成点云都已经成熟。在 摄影测量中，常用的密集匹配方法为半全局匹配算 法[10]（semi_global matching，SGM）。该算法使用动 态规划的方法，利用两张影像（核线影像）之间的互 信息 MI（mutual information）构建能量函数，使用半

全局搜索实现两张影像之间的逐点匹配。使用摄影

测量技术从影像获取三维点云技术的快速发展与成 熟化，从近几年来国内DOM 产品生产的市场价格也 可见一斑。

4 低空无人机摄影测量的智能化

低空无人机[11]摄影测量发展很快，特别是随着我 国经济转型、低空开放，低空无人机摄影测量必将获 得进一步的发展。但是低空无人机摄影难以达到常 规摄影测量那样规范，问题很多。而这些问题的解 决不单纯是空三、平差，而是需要有很多人工做的工 作，这就是人工智能。美国麻省理工学院的温斯顿 教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过 去只有人才能做的智能工作。”摄影测量的智能化 （傻瓜化）将是摄影测量系统发展的大趋势。

低空无人机摄影测量的智能化主要可以分为两 个方面，一方面为无人机操控的智能化，另一方面为 对无人机获取的数据处理的智能化[12]。首先，无人机 操控的智能化指的是在无人机起飞、飞行、拍摄以及 返航过程的自动化处理。目前的无人机系统已可以 做到很大程度上的自动化。通过从航空航天影像上 划定范围，无人机控制系统即可自动计算得到合适 的拍摄地点，用户也可以通过输入相应的参数对自 动得到的结果进行修正。无人机系统可以根据预先 设定的航线自动飞行，并根据之前获取的拍摄点自 动拍摄照片。无人机飞行过程中，操控手可以全程 随时干预其飞行状况，可以有效避免无人机在较差 的飞行环境下失去控制。另一方面，由无人机获得 的影像经过处理进行三维重建，该过程中包括匹配 等多个步骤，可以在最大程度上减少人工干预，从而 得到智能化的效果。更进一步的，对于三维重建得 到的点云信息，还可以使用人工智能的手段进一步 解译处理，如从无人机影像中识别感兴趣的地物类 别、地物目标等。

摄影测量的发展不仅要提高其自动化程度，还 要往智能化发展。信息时代的摄影测量系统逐渐向 一体化[13] 发展，摄影测量的功能集成在一体机中，用 户可以通过一键式操作，根据输入的影像路径得到 需要的结果。智能化的摄影测量系统可以通过用户 输入的影像自动划分航带，实现空中三角测量计算， 并最终输出高密度点云信息。

5 基于密集点云与正射影像测图的可能性

DLG（digital line graphic）、矢量信息是重要的