摘抄一篇测绘知识，关于摄影测量
像对的立体测图方法
摄影过程的几何反转是双像立体测图的基本原理和前提。航测立体测图的方法有3种：模拟法立体测图、解析法立体测图和数字化立体测图。目前，在生产单位前两种方法不再采用，已基本实现了全数字化立体测图。
从广义上讲，数字化立体测图指的是根据摄影测量和遥感所获取的数据，借助计算机进行各种数值、图形和影像的处理，从而获得各种形式的数字产品和目视化产品。这里的数字产品包括数字线化地图、数字高程模型、数字正射影像、数字栅格地图、测量数据库、土地信息系统等。这里的可视化产品包括地形图、专题图、纵横剖面图、透视图、正射影像图、电子地图等。
地物与地貌的测绘
通过对立体像对进行定向和建模，可重建地面按比例尺缩小的立体模型。在模型上进行量测，可直接测绘出符合规定比例尺的地形图，获取地理基础信息。
对于数字化立体测图而言，地物和地貌的测绘可以在计算机支持下以人机交互的方式高效率地完成。
2.4摄影测量解析计算基础
基于立体像对的解析摄影测量就是利用解析计算的方法计算的方法处理影像信息，从而获得地面的基础空间信息。它终点解决影像信息中的几何信息，包括建立数字地面模型。用解析的方法处理立体像对，常用的方法有3种：
（1）利用像片的空间后方交会与前方交会来解求地面目标的空间坐标。
（2）利用立体像对的内在几何关系，首先，通过相对定向，建立与地面相似的立体模型，计算出模型点的空间坐标。再通过绝对定向，将模型进行平移、旋转、缩放，把模型纳入到规定的地面坐标系之中，解求出地面目标的绝对空间坐标。
（3）利用光束法双像解析摄影测量来整体解求摄影像片的外方位元素和地面目标的空间坐标。这种方法实际上是前面第1和2种方法的综合集成方法，它是光束法解析空中三角测量的基本内容。
2.4.1单张像片的空间后方交会
如果我们知道每张像片的6个外方位元素，就能恢复航摄像片与被摄地面之间的相互关系，重建地面的立体模型，并利用立体模型提取目标的几何和物理信息。因此，如何获取像片的外方位元素是摄影测量的重要任务之一。基于共线方程的单像空间后方交会就是用来解求像片外方位元素的重要方法。
若已知一张像片的内方位元素以及像片覆盖范围内3个以上地面平高控制点的坐标，并量测出相应的像点坐标，则可根据共线方程式列出相应的误差方程式，从而解求出像片的6个外方位元素，这一过程称为基于单张像片的空间后方交会。
单像空间后方交会是解析空中三角测量的基本内容。
2.4.2立体像对的空间前方交会
在像片的内外方位元素已知的情况下，欲由单张像片上的像点坐标反求相应地面点的空间坐标是不可能的。因为，根据单个像点及其相应像片的内外方位元素只能确定地面点所在的空间方向。但是，若由立体像对上的同名像点坐标反求相应地面点的空间坐标则是可能的。因为，使用立体像对上的同名像点能得到两条同名光线在空间的方向，这两条同名光线在空间一定相交，其相交处必然是该地面点的空间位置。
因此，所谓立体像对空间前方交会的含义是，设在空中S1和S2相邻两个摄站点对地面进行摄影，获得一个立体像对。任一地面点A在该像对的左右像片上的构像分别为a1和a2，在左右两张像片的内、外方位元素均为已知的情况下，使用立体像对上两同名像点的左右像片坐标a1（x1，y1）和a2（x2，y2），即可根据共线方程式解析计算出A点的物方空间坐标，即可根据共线方程式解析计算出A点的物方空间坐标。这种由立体像对中两张像片的内、外方位元素和像点坐标来确定相应地面店的地面坐标的方法，称为立体像对的空间前方交会。
立体像对的空间前方交会时摄影测量法点位测定和生成DEM的基础。
2.4.3相对定向与绝对定向
像片的外方位元素是描述像片在摄影瞬间的绝对位置和姿态的参数，即是一种绝对方位元素。若能同时恢复立体像对中两张像片的外方位元素，即可重建被摄地面的立体模型，恢复立体模型的绝对位置和姿态。
为了达到上述目的，在摄影测量的数据处理过程中可通过另一种途径来实现。即首先，暂不考虑像片的绝对位置和姿态，而只恢复两张像片之间的相对位置和姿态，这样建立的立体模型称为相对立体模型，其比例尺和方位均是任意的；然后，在此基础上，将两张像片作为一个整体进行平移、旋转和缩放，以达到恢复绝对位置的目的。上述过程分别称为相对定向和绝对定向。
1.相对定向
确定两张影像相对位置关系的过程称为相对定向。相对定向不需要外业控制点，就能建立地面的立体模型。相对定向的唯一标准是两张像片上所有同名点的投影光线对对相交，所有同名点光线在空间的交会集合构成了地面的立体模型。
用于描述两张像片相对位置和姿态关系的参数，称为相对定向元素，相对定向元素共有5个。用解析计算的方法解求相对定向元素的过程，称为解析法相对定向。根据坐标系选择的不同，解析相对定向有两种方法：连续像对的相对定向和单独像对的相对定向，相应的解析相对定向元素也有所不同：连续像对相对定向的5个元素,单独像对相对定向的5个元素是
解析法相对定向计算过程中同名光线对对相交的特性可用共面条件来实现。共面条件的几何含义是摄影基线和左右片同名光线三矢量共面，它是解求相对定向元素的基本关系式。
在数字摄影测量系统中，利用计算机的影像匹配代替人眼的立体观测识别同名点，通过自动量测6对以上同名点的像片坐标，用最小二乘平差计算解求出5个相对定向元素。
2.绝对定向
相对定向完成了几何模型的建立，但是它所建立的模型大小（比例尺）不确定，坐标原点是任意的、模型的坐标系与地面坐标系也不一致。要确定立体模型在地面测量坐标系中的正确位置，则需要把相对定向所建立的立体模型进行平移、旋转和缩放，以便纳入到地面测量坐标系中，并归化到制图比例尺，这一过程称为立体模型的绝对定向。绝对定向需要借助地面控制点来进行。
解析法绝对定向的基本数学模型是三维空间相似的变换。
式中共有7个待定参数。为了求出这7个参数，至少需要已知2个平高控制点和1个高程控制点的坐标，而且3个控制点不能在一条直线上。实际生产中，一般是在模型四角布设4个平高控制点，因此，有多余观测值，可按最小二乘法平差解求。
2.5数字摄影测量基础
2.5.1影像数字化和影像重采样
数字摄影测量处理的原始资料是数字影像。对于以胶片形式记录的航空像片，在进行数字摄影测量数据处理之前，必须将光学像片经过扫描数字化转换为数字影像。对直接由数码航空相机得到的影像则不存在数字化的问题。
胶片影像数字化的过程包括采样和量化两项内容。
像片上像点时连续分布的，但在影像数字化过程中不可能将每一个连续的像点全部数字化，而只能每隔一个间隔读一个点的灰度值，这个过程称为采样，称为采样间隔。采样过程会给影像的灰度带来误差和信息损失。若要减少损失，则采样间隔越小越好。但是，采样间隔越小，数据量越大，会增加后续运算工作量。
对于黑白影像，通过上述采样过程所得到的每个点（像素）的灰度值一般用8位二进制（1个字节）来表示，这一过程称为影像灰度的量化。对于彩色影像，每个像素用3个基本颜色（红、绿、蓝）的亮度来表示，因此，彩色影像的每个像素为3个字节。
胶片影像经扫描数字化以后得到的数字影像是一个二维的数字矩阵，矩阵中的每个元素对应着一个像素的灰度（亮度）值。各像素的灰度值一般是0-255之间的某个整数，灰度值的大小代表了像素的黑白程度。
当欲知不位于矩阵（采样）点上的原始函数的灰度值时就需进行内插，此时称为重采样，即在原采样的基础上再进行一次采样，每当对数字影像进行几何处理时总会产生这一问题，典型的例子为影像的旋转、核线排列与数字纠正等。较常用的数字影像重采样方法包括最邻近像元法和双线性内插法等。
2.5.2影像的内定向
摄影测量中常采用以像主点为原点的像平面坐标来建立像点与地面点的坐标关系。对于数字化的影像，由于在像片扫描数字化过程中，像片在扫描仪上的位置通常是任意放置的，即像片的扫描坐标系与像平面坐标系一般不平行，且坐标原点也不同，此时所量测的像点坐标（实际为行、列号）存在着从扫描坐标到像片坐标的转换问题，这一过程称为影像的内定向。对直接由数码航空相机得到的影像则不存在内定向的问题。
内定向问题需要借助影像的框标来解决。现代航摄仪一般都具有4-8个框标，位于影像四边中央的为机械框标，位于影像四角的为光学框标，它们一般均对称分布。为了进行内定向，必须量测影像上框标点的扫描坐标，然后根据航摄相机的检定结果所提供的框标理论坐标，用解析计算的方法求得内定向参数，从而实现扫描坐标到像片坐标的转换。
2.5.3基于灰度的影像匹配
对于数字摄影测量而言，如何从左、右数字影像中寻找同名像点是全数字化摄影测量的核心问题。确定左右像片同名像点的过程称为影像相关，又叫做影像匹配。
基于灰度的影像匹配方法有一个共同的特点，即它们都是基于待相关点所在的一个小区域内的影像灰度来确定左右同名像点的。下面简单介绍两种基于灰度的影像匹配方法。
1.相关系数法影像匹配
以二维相关为例，假设在左片上有一个目标点，为了搜索它在右片上的同名点，须以它为中心取一个大小为n*n，n为奇数像素的目标区，目标区的中心像素即为目标点。根据左片上目标点的坐标可概略地估计出它在右片上的近似点位，并以此为中心组成一个大小为l*m像素的搜索区，在搜索区内有若干个与目标区等大的区域，称为子搜索区，通过这较各子搜索区与目标区域的灰度分布，并计算相关系数值，当相关系数值取最大时，可确定左右像片的同名点。
2.最小二乘影像匹配
这种方法的特点是利用左右影像灰度差的均方根值为最小的原理，在相关运算中引入了一些变换参数作为特定值，直接纳入到最小二乘法解算之中，引入变换参数的目的是抵偿两个相关窗口之间的辐射及几何差异。实践证明，利用这种相关方法寻找同名点，其精度可达到1/50-1/100像元。最小二乘法影像相关可以是二维（沿x和y两个方向的相关搜索）或一维（仅沿一个方向的相关搜索）的相关。
2.5.4基于核线的一维影像匹配
利用核线的概念能将沿着x、y方向搜索同名点的二维匹配问题，变成为沿同名核线的一维匹配，从而大大地减少相关的计算工作量。
前面介绍的两种匹配方法都可以应用于核线匹配，与二维匹配不同的是，其目标区和搜索区分别位于左、右同名核线上，均为一维的影像窗口。
摄影过程的几何反转是双像立体测图的基本原理和前提。航测立体测图的方法有3种：模拟法立体测图、解析法立体测图和数字化立体测图。目前，在生产单位前两种方法不再采用，已基本实现了全数字化立体测图。
从广义上讲，数字化立体测图指的是根据摄影测量和遥感所获取的数据，借助计算机进行各种数值、图形和影像的处理，从而获得各种形式的数字产品和目视化产品。这里的数字产品包括数字线化地图、数字高程模型、数字正射影像、数字栅格地图、测量数据库、土地信息系统等。这里的可视化产品包括地形图、专题图、纵横剖面图、透视图、正射影像图、电子地图等。
地物与地貌的测绘
通过对立体像对进行定向和建模，可重建地面按比例尺缩小的立体模型。在模型上进行量测，可直接测绘出符合规定比例尺的地形图，获取地理基础信息。
对于数字化立体测图而言，地物和地貌的测绘可以在计算机支持下以人机交互的方式高效率地完成。
2.4摄影测量解析计算基础
基于立体像对的解析摄影测量就是利用解析计算的方法计算的方法处理影像信息，从而获得地面的基础空间信息。它终点解决影像信息中的几何信息，包括建立数字地面模型。用解析的方法处理立体像对，常用的方法有3种：
（1）利用像片的空间后方交会与前方交会来解求地面目标的空间坐标。
（2）利用立体像对的内在几何关系，首先，通过相对定向，建立与地面相似的立体模型，计算出模型点的空间坐标。再通过绝对定向，将模型进行平移、旋转、缩放，把模型纳入到规定的地面坐标系之中，解求出地面目标的绝对空间坐标。
（3）利用光束法双像解析摄影测量来整体解求摄影像片的外方位元素和地面目标的空间坐标。这种方法实际上是前面第1和2种方法的综合集成方法，它是光束法解析空中三角测量的基本内容。
2.4.1单张像片的空间后方交会
如果我们知道每张像片的6个外方位元素，就能恢复航摄像片与被摄地面之间的相互关系，重建地面的立体模型，并利用立体模型提取目标的几何和物理信息。因此，如何获取像片的外方位元素是摄影测量的重要任务之一。基于共线方程的单像空间后方交会就是用来解求像片外方位元素的重要方法。
若已知一张像片的内方位元素以及像片覆盖范围内3个以上地面平高控制点的坐标，并量测出相应的像点坐标，则可根据共线方程式列出相应的误差方程式，从而解求出像片的6个外方位元素，这一过程称为基于单张像片的空间后方交会。
单像空间后方交会是解析空中三角测量的基本内容。
2.4.2立体像对的空间前方交会
在像片的内外方位元素已知的情况下，欲由单张像片上的像点坐标反求相应地面点的空间坐标是不可能的。因为，根据单个像点及其相应像片的内外方位元素只能确定地面点所在的空间方向。但是，若由立体像对上的同名像点坐标反求相应地面点的空间坐标则是可能的。因为，使用立体像对上的同名像点能得到两条同名光线在空间的方向，这两条同名光线在空间一定相交，其相交处必然是该地面点的空间位置。
因此，所谓立体像对空间前方交会的含义是，设在空中S1和S2相邻两个摄站点对地面进行摄影，获得一个立体像对。任一地面点A在该像对的左右像片上的构像分别为a1和a2，在左右两张像片的内、外方位元素均为已知的情况下，使用立体像对上两同名像点的左右像片坐标a1（x1，y1）和a2（x2，y2），即可根据共线方程式解析计算出A点的物方空间坐标，即可根据共线方程式解析计算出A点的物方空间坐标。这种由立体像对中两张像片的内、外方位元素和像点坐标来确定相应地面店的地面坐标的方法，称为立体像对的空间前方交会。
立体像对的空间前方交会时摄影测量法点位测定和生成DEM的基础。
2.4.3相对定向与绝对定向
像片的外方位元素是描述像片在摄影瞬间的绝对位置和姿态的参数，即是一种绝对方位元素。若能同时恢复立体像对中两张像片的外方位元素，即可重建被摄地面的立体模型，恢复立体模型的绝对位置和姿态。
为了达到上述目的，在摄影测量的数据处理过程中可通过另一种途径来实现。即首先，暂不考虑像片的绝对位置和姿态，而只恢复两张像片之间的相对位置和姿态，这样建立的立体模型称为相对立体模型，其比例尺和方位均是任意的；然后，在此基础上，将两张像片作为一个整体进行平移、旋转和缩放，以达到恢复绝对位置的目的。上述过程分别称为相对定向和绝对定向。
1.相对定向
确定两张影像相对位置关系的过程称为相对定向。相对定向不需要外业控制点，就能建立地面的立体模型。相对定向的唯一标准是两张像片上所有同名点的投影光线对对相交，所有同名点光线在空间的交会集合构成了地面的立体模型。
用于描述两张像片相对位置和姿态关系的参数，称为相对定向元素，相对定向元素共有5个。用解析计算的方法解求相对定向元素的过程，称为解析法相对定向。根据坐标系选择的不同，解析相对定向有两种方法：连续像对的相对定向和单独像对的相对定向，相应的解析相对定向元素也有所不同：连续像对相对定向的5个元素,单独像对相对定向的5个元素是
解析法相对定向计算过程中同名光线对对相交的特性可用共面条件来实现。共面条件的几何含义是摄影基线和左右片同名光线三矢量共面，它是解求相对定向元素的基本关系式。
在数字摄影测量系统中，利用计算机的影像匹配代替人眼的立体观测识别同名点，通过自动量测6对以上同名点的像片坐标，用最小二乘平差计算解求出5个相对定向元素。
2.绝对定向
相对定向完成了几何模型的建立，但是它所建立的模型大小（比例尺）不确定，坐标原点是任意的、模型的坐标系与地面坐标系也不一致。要确定立体模型在地面测量坐标系中的正确位置，则需要把相对定向所建立的立体模型进行平移、旋转和缩放，以便纳入到地面测量坐标系中，并归化到制图比例尺，这一过程称为立体模型的绝对定向。绝对定向需要借助地面控制点来进行。
解析法绝对定向的基本数学模型是三维空间相似的变换。
式中共有7个待定参数。为了求出这7个参数，至少需要已知2个平高控制点和1个高程控制点的坐标，而且3个控制点不能在一条直线上。实际生产中，一般是在模型四角布设4个平高控制点，因此，有多余观测值，可按最小二乘法平差解求。
2.5数字摄影测量基础
2.5.1影像数字化和影像重采样
数字摄影测量处理的原始资料是数字影像。对于以胶片形式记录的航空像片，在进行数字摄影测量数据处理之前，必须将光学像片经过扫描数字化转换为数字影像。对直接由数码航空相机得到的影像则不存在数字化的问题。
胶片影像数字化的过程包括采样和量化两项内容。
像片上像点时连续分布的，但在影像数字化过程中不可能将每一个连续的像点全部数字化，而只能每隔一个间隔读一个点的灰度值，这个过程称为采样，称为采样间隔。采样过程会给影像的灰度带来误差和信息损失。若要减少损失，则采样间隔越小越好。但是，采样间隔越小，数据量越大，会增加后续运算工作量。
对于黑白影像，通过上述采样过程所得到的每个点（像素）的灰度值一般用8位二进制（1个字节）来表示，这一过程称为影像灰度的量化。对于彩色影像，每个像素用3个基本颜色（红、绿、蓝）的亮度来表示，因此，彩色影像的每个像素为3个字节。
胶片影像经扫描数字化以后得到的数字影像是一个二维的数字矩阵，矩阵中的每个元素对应着一个像素的灰度（亮度）值。各像素的灰度值一般是0-255之间的某个整数，灰度值的大小代表了像素的黑白程度。
当欲知不位于矩阵（采样）点上的原始函数的灰度值时就需进行内插，此时称为重采样，即在原采样的基础上再进行一次采样，每当对数字影像进行几何处理时总会产生这一问题，典型的例子为影像的旋转、核线排列与数字纠正等。较常用的数字影像重采样方法包括最邻近像元法和双线性内插法等。
2.5.2影像的内定向
摄影测量中常采用以像主点为原点的像平面坐标来建立像点与地面点的坐标关系。对于数字化的影像，由于在像片扫描数字化过程中，像片在扫描仪上的位置通常是任意放置的，即像片的扫描坐标系与像平面坐标系一般不平行，且坐标原点也不同，此时所量测的像点坐标（实际为行、列号）存在着从扫描坐标到像片坐标的转换问题，这一过程称为影像的内定向。对直接由数码航空相机得到的影像则不存在内定向的问题。
内定向问题需要借助影像的框标来解决。现代航摄仪一般都具有4-8个框标，位于影像四边中央的为机械框标，位于影像四角的为光学框标，它们一般均对称分布。为了进行内定向，必须量测影像上框标点的扫描坐标，然后根据航摄相机的检定结果所提供的框标理论坐标，用解析计算的方法求得内定向参数，从而实现扫描坐标到像片坐标的转换。
2.5.3基于灰度的影像匹配
对于数字摄影测量而言，如何从左、右数字影像中寻找同名像点是全数字化摄影测量的核心问题。确定左右像片同名像点的过程称为影像相关，又叫做影像匹配。
基于灰度的影像匹配方法有一个共同的特点，即它们都是基于待相关点所在的一个小区域内的影像灰度来确定左右同名像点的。下面简单介绍两种基于灰度的影像匹配方法。
1.相关系数法影像匹配
以二维相关为例，假设在左片上有一个目标点，为了搜索它在右片上的同名点，须以它为中心取一个大小为n*n，n为奇数像素的目标区，目标区的中心像素即为目标点。根据左片上目标点的坐标可概略地估计出它在右片上的近似点位，并以此为中心组成一个大小为l*m像素的搜索区，在搜索区内有若干个与目标区等大的区域，称为子搜索区，通过这较各子搜索区与目标区域的灰度分布，并计算相关系数值，当相关系数值取最大时，可确定左右像片的同名点。
2.最小二乘影像匹配
这种方法的特点是利用左右影像灰度差的均方根值为最小的原理，在相关运算中引入了一些变换参数作为特定值，直接纳入到最小二乘法解算之中，引入变换参数的目的是抵偿两个相关窗口之间的辐射及几何差异。实践证明，利用这种相关方法寻找同名点，其精度可达到1/50-1/100像元。最小二乘法影像相关可以是二维（沿x和y两个方向的相关搜索）或一维（仅沿一个方向的相关搜索）的相关。
2.5.4基于核线的一维影像匹配
利用核线的概念能将沿着x、y方向搜索同名点的二维匹配问题，变成为沿同名核线的一维匹配，从而大大地减少相关的计算工作量。
前面介绍的两种匹配方法都可以应用于核线匹配，与二维匹配不同的是，其目标区和搜索区分别位于左、右同名核线上，均为一维的影像窗口。
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