什么是摄影测量？

在 Advanced 许可等级下可用。

概览

摄影测量是一门从照片和数字影像中获取可靠测量值的科学。 摄影测量过程的输出通常为正射影像地图、符号地图、GIS 图层或真实世界对象或场景的三维 (3D) 模型。 摄影测量有两种常见类型：航空摄影测量和近距离摄影测量。

在航空摄影测量中，传感器搭载在卫星、有人驾驶飞机或无人机上，且通常垂直向下指向地面。 当传感器竖直指向下方时，我们将其采集的影像视为垂直或像底点影像。 多张重叠影像（称为立体影像）系传感器沿飞行路径飞行时采集而成。 系统对影像进行处理，以生成数字高程数据和正射镶嵌。 影像具有透视几何，可造成对每个影像唯一的变形。 正射影像经过几何校正，因此生成的影像具有地图的几何完整性；正射镶嵌是镶嵌到单一影像中的正射影像。 可生成其他产品，例如具有道路、建筑物、水文等要素及其他地面要素的矢量 GIS 图层。 这些图层将使用正射影像作为背景或通过 ArcGIS Pro 中的立体影像编译生成。

在近距离摄影测量中，传感器通常接近感兴趣对象，且通常不会进行像底点查看，而是进行水平或倾斜查看，甚至在映射桥梁工程结构时向上查看。 此影像进行数学建模的方式略有不同，因此需要将其与航空摄影测量区分开来。 产品与 3D 模型、工程图和正射影像等航空摄影测量类似，但不同于映射地形和地表要素，该要素往往会映射表面的其他方面，例如建筑物、工程结构或手机信号发射塔以及输电塔。

Esri 正射映射功能套件中提供的工具和功能主要面向航空摄影测量产品，旨在为地图的生成与修订、变化检测以及其他要素提取应用程序提供支持。 这些工具允许用户采用自己的航空、无人机或卫星影像并对其进行处理，以生成多种正射校正产品。

正射影像

正射校正是校正与遥感影像有关的大量伪影的过程，用于生成映射精确的正射影像。 随后将对正射影像进行边匹配和色彩平衡，以生成无缝的正射镶嵌。 此正射镶嵌精确到特定的地图比例精度，可用于进行测量以及生成和更新 GIS 要素类图层。 为此，您需要影像中具有已知的传感器位置、姿态以及经过校准的传感器几何模型和数字地形模型 (DTM)。

有时将影像交付给用户时，影像中将附有已知位置和方向。 如果不是这样，则需要将影像校正为地面控制。 为了得到精确的姿态和位置，校正过程会用到传感器校准、传感器方向信息、地面控制点、连接点以及 DTM。 这反过来也会使得所构建的正射影像映射精确。 .

高程数据

如果存在合适的数字高程模型 (DEM)，则该模型将被用于正射校正过程。 否则，数字表面模型 (DSM) 和 DTM 等高程数据集需要从立体影像中获取。 立体影像根据采集自不同地理位置的同一地面要素的两个或两个以上影像进行创建。 重叠影像系从视图中的不同点采集而成。 此重叠区域被视为立体影像，适合生成数字高程数据集。 用来生成这些 3D 数据集的模型需要重叠中无空隙的多张重叠影像集合、传感器校准和方向信息以及地面控制点和连接点。 随后 3D 数据集会通过名为影像匹配的过程自动创建，其中将对重叠影像进行互相关，以生成由地理位置（纬度、经度）和高程定义的 3D 点云。

正射映射的必要性

正射校正指的是移除由平台、传感器、特别是地形位移导致的几何不精确的过程。 映射指的是为了生成正射镶嵌数据集而进行的边匹配、剪切线生成以及对多个影像进行的色彩平衡。 上述过程合起来称为正射映射。

数字航空影像、无人机影像、扫描航空影像以及卫星影像对于常规制图以及 GIS 数据的生成和可视化而言十分重要。 实际上，大多数地图和 GIS 图层中所含的信息均系根据影像生成。 首先，影像可作为背景为 GIS 图层提供重要的环境，以便您根据此环境建立地理空间关联。 其次，影像可用于创建和修订地图和 GIS 图层，方法是对道路、建筑物、水文和植被等感兴趣要素进行数字化和划归处理。

在根据影像对此地理空间信息进行数字化之前，需要对影像进行校正，以消除影像校正方式中存在的各类固有误差和变形。 主要有两类变形会对遥感影像产生影响：

• 辐射变形 - 地面反射率值向影像中灰度值或数字值 (DN) 的转换不精确所致。 导致辐射误差的原因有太阳的方位角和高度角、大气条件以及传感器限制。
• 几何变形 - 影像中比例和位置转换不精确所致。 导致几何误差的原因有地形位移、地球曲率，透视投影和检测。

上述类型的不精确均会在正射校正和映射过程中移除。 有关常见影像不精确类型的列表，请参阅下表。 一旦将影响影像的变形移除，同时将单个影像或场景镶嵌在一起以生成正射镶嵌影像地图，则可通过类似于符号地图或专题地图的方式使用该地图，以得到精确的距离和角度测量值。 正射影像的优势在于，它包含了影像中的所有可见信息，而不仅仅是从影像中提取并在地图上符号化的要素和 GIS 图层。 例如，地图上符号化的道路具有统一的宽度，然而正射影像上的道路具有可变的宽度和路肩，可指导急救车辆通过交通拥堵，或存储建筑材料与设备。

正射校正过程

经过正射校正的影像集合是通过摄影测量过程生成的最重要的产品之一，我们称之为正射影像镶嵌或将其简称为正射镶嵌。 正射影像的生成涉及扭曲源影像，以便使距离和面积的关系与实际测量值一致。 您可通过建立 x,y 影像坐标与真实世界 GCP 的关系，从而确定影像的重采样算法来实现此过程。 同样，需要计算和使用由 DEM 表示的地面坐标与影像间的数学关系，以确定源影像中每个像素的正确位置。

因此，正射影像中测得的要素将与地面上同一要素在测量值、比例和角度方面相匹配，无论这些要素是在陡峭地形上还是水平地面上都是如此。 所得到的正射影像精度基于三角测量的精度、偏离像底点的影像集合角度、源影像的分辨率以及高程模型的精度。

以下是针对根据原始影像生成正射影像或正射镶嵌的几点要求：

• 数字影像 - 可采用数字航空影像、扫描影像或卫星影像等形式。
• 相机校准文件 - 其中包括传感器特性的测量值，如焦点长度、成像平面的大小和形状、像素大小以及镜头变形参数。 在摄影测量中，针对上述参数的测量被称为内部定向 (IO)，且上述参数均封装在照相机模型文件中。 系统将对高精度航空制图照相机进行分析，并以报告的形式提供相机校准信息，以用于计算照相机模型。 其他消费级照相机由操作照相机的用户进行校准，或在正射校正过程中进行校准。
• 有理多项式系数 (RPC) - 由卫星影像提供者提供。 RPC 将针对每个卫星影像计算，可描述数学传感器模型中 3D 地表坐标向 2D 影像坐标的变换，并将其表示为两个三阶多项式表达式的比值。 这两个有理多项式的系数由卫星公司根据卫星的轨道位置和方向以及精确的物理传感器模型进行计算。 RPC 替代了对精确的照相机模型的需求，且经常被视作替代传感器模型，但前提是其中包含了协方差矩阵。
• 校正点 - 由地面控制点、影像连接点和检测点组成。
  • 地面控制点通常来源于地面测量位置及测量值。 次要控制点还可通过已知精度的地图或现有正射影像获得，前提是已知精度超出了新正射影像预期精度线性因子的三到五倍。 地面上的上述点需要在影像中处于可见状态。
  • 影像连接点于构成镶嵌的相邻影像间的重叠区域中生成。 这些点用于将构成正射影像镶嵌的所有影像连接在一起。 系统通常会使用影像匹配技术自动计算重叠区域中的这些点。
  • 检测点可用于评估正射校正过程的精度。 这些点为不用于计算摄影测量平差的地面控制测量点。

上述信息用于计算根据影像生成 DEM 和正射校正影像镶嵌时所需的影像方向。 所得的影像方向参数包括在纬度、精度和高度 (x, y, z) 等一些坐标中进行影像捕捉时，传感器的瞬时位置。 传感器的高度用 omega、phi 和 kappa（仰俯、滚动、朝向）表示。

正射镶嵌生成

此部分中对生成正射镶嵌的一般工作流进行了概述。 ArcGIS Pro 提供工具、功能和导向工作流，以完成创建 DEM 和正射影像产品的过程。 ArcGIS Pro 中的正射映射对使用正射映射工具和向导创建正射镶嵌的具体方法进行了详细描述。

影像方向

影像方向是生成 DEM 和正射影像的先决条件。 该过程需要在捕获每个影像时确定传感器的空间位置和方向。 了解传感器在地面上方的高度后即可计算相邻影像的重叠区域，然后将其用于启用连接点生成。 连接点生成过程中会将所有影像正确地置入连续块内。 该过程将使用基于物理传感器特性的内部方向以及基于地面控制点和影像间连接点的外部方向。

采集多个重叠影像间的连接点可能会是一个乏味、耗时的过程。 计算连接点工具可凭借自相关技术自动识别影像间重叠区域中的重合点。 这些连接点与地面控制点（这些点在多个影像中同样可见）配合使用，以计算构成镶嵌的每个影像的外部方向。 这意味着影像中的地面控制必须可通过照片识别（或处于可见状态）。 可通过照片识别的典型地面控制点为易于识别的永久性要素。 这些点可以是高速公路上的涂绘目标或两个交叉街道的中心。

区域网平差

光束法平差计算可利用地面控制点和连接点信息，计算各影像的外部方向，使其与相邻影像保持一致。 随后系统将对整个影像块的方向进行平差，使其适合地面。 此区域网平差过程可为整个连续块生成影像间的最佳统计拟合，同时最大程度避免连接点和地面控制的误差。 构成影像块的每个影像项目的平差转换将记录在解决方案表中并存储于正射镶嵌的工作空间中。

质量保证和质量控制

在校正影像块以使其适应地面时，校正点的貌似误差将呈现在残差表中。 粗差点易于识别，且存在高残差的点将被删除或（更常见的情况是）手动重新定位。 重新计算平差，直至每个点的总误差和残差均在合理范围内。

DEM 生成

对影像块方向进行平差后，可以使用 DEM 向导生成高程数据集。 摄影测量点云的创建旨在通过影像自相关技术生成 DEM。 然后将 DEM 用于影像正射校正过程以消除地形畸变并生成正射镶嵌。

可生成的 DEM 共有以下两类：

• DTM - 地球数字高程，不包括地球上任何物体的高程。 因此也称为裸露地表高程。 裸露地表 DTM 数据集可用于生成正射影像和正射镶嵌。
• DSM - 地球数字高程，包括地球上物体（例如树和建筑物）的高程。 DSM 是一种有价值的分析数据集，可用于对正射影像中的要素进行分类，例如区分沥青路面和沥青屋顶。 除非源影像进行像底点查看，且无倾斜的建筑物和要素，以生成正确的正射影像，否则不应使用 DSM 进行影像正射校正。

注：

如果森林区域树木繁茂或被其他茂密的植被所覆盖，由于地面处于不可见状态，因此将无法获得 DTM 地表。 最适合茂密森林土地覆被的高程表面产品为 DSM，它会专门创建一个描绘树冠顶部的表面。

您可通过 DEM 向导定义用于生成高程点云和 DEM 的各种参数设置。 然后将 DTM 用于影像正射校正过程以消除地形畸变并生成正射镶嵌。

影像正射校正

正射校正影像具有恒定的比例，以便要素能够以其相对于地面位置的真实位置进行表示。 这使得我们可以对正射影像中的距离、角度和面积进行精确地测量。

正射校正是通过建立 x,y 影像坐标与真实世界 GCP 的关系来确定影像的重采样算法来实现的。 同样，需要计算和使用由 DEM 表示的地面坐标与影像间的数学关系，以确定源影像中每个像素的正确位置。

可通过正射镶嵌向导生成正射镶嵌。 输入包括构成影像集合和 DTM 的局域网平差项目。 也可使用现有的裸露地表 DEM。 您可通过正射镶嵌向导来定义正射影像的镶嵌设置，例如正射校正影像间的比例和数据格式、接缝线生成及色彩平衡，以创建无缝正射镶嵌。

注：

由于传感器和地面的间距较大，传感器焦距长度较大（约为 10 米）且视野较小，航空影像中固有的变形不会对高分辨率像底点卫星影像形成较大影响。 上述因素连同 RPC 形式的精确方向信息，降低了 DEM 精度和密度标杆在生成精确正射影像的过程中的重要性，前提是具有足够的已校正外部方向和控制点。 因此我们通常不会使用 DEM 生成步骤，且 Esri 的世界高程（或现有的 USGS NED DEM 或 SRTM DEM）连同精确的 GCP 可在 1:5,000 或更小的比例下生成 I 类或 II 类正射影像。

如果偏离像底点的集合较大或如果焦距长度较小，则需要更精确且分辨率更高的 DEM 来进行精确的正射校正。

影像伪影

下表对影响遥感影像并在正射校正过程中解决的伪影类型进行了简要描述。

透视变形	透视变形受倾斜视角、传感器与地面目标的间距、以及传感器特性的影响。 机载传感器的短焦距长度所呈现出的透视变形要大于星载传感器的长焦距长度所呈现出的变形。 视角将显示建筑物正对传感器的各个侧面，并对建筑物的背面进行掩膜。 此外，在透视影像中，随着影像逐渐远离像底点，影像的比例将逐渐变小。 换句话说，地面采样间距 (GSD) 将朝着影像像底点不断缩小，朝着影像的远边不断增大，且像素呈梯形。
视域 (FoV)	FoV 是曝光过程中传感器可见的角范围。 它由传感器大小、焦距长度和高度决定。 焦距长度是指镜头后节点到焦点平面的有效距离。 它决定了影像的透视几何。 焦距长度越小，所造成的透视变形越大，FoV 也越大。
镜头变形	镜头仅近似于透视几何。 因此，镜头会使成像于焦点平面的物体的放置位置和形状发生变形。 同时镜头会根据辐射法原理改变到达焦点平面的光量。 这两种类型的变形均会随着与影像中心间距的函数增加。 变形效果在影像中心处最小，且随着移向影像边缘不断增大。
地球曲率	地球曲率导致的变形在覆盖地球广阔范围的影像或从高海拔查看较大倾斜角度的影像中最为普遍。 该变形通常会影响在高海拔下通过较短焦点长度和较宽 FoV 采集的航空影像，或通过条带和分块表示的卫星影像。
地貌位移	地貌位移由特定基准面上方或下方的可变高程引起，可导致对象在影像中的明显位置发生偏移。 此地形变化连同传感器的视图方向和 FoV，会影响影像中显示要素的距离和比例。
径向位移	例如，在垂直影像中，无线电塔等高大对象将显示为从影像的中心（像底点）向外倾斜。 其原因是影像中塔的顶部并不位于塔的底部下方，这一效应被称为地貌位移。
扫描	在扫描航空摄影时，变形首先会出现在胶片的处理和存储中。 随后，由于镜头或其他扫描检测仪的原因，其他变形可能会出现在扫描过程中。 在正射校正过程中，必须针对上述误差进行大幅度地补偿。