摄影测量与遥感融合算法在地形测绘中的应用探讨

摘要：地形测绘作为地质勘探、城市规划、工程建设等领域的基础性工作，其精度和效率直接影响后续各项工作的开展。随着测绘技术的不断发展，摄影测量和遥感技术凭借各自的优势在地形测绘中得到广泛应用。摄影测量能够通过对影像的处理获取高精度的三维空间信息，而遥感技术则可以快速获取大范围的地表覆盖信息。将两者融合的算法应用于地形测绘，能够实现优势互补，提升测绘的整体质量。

关键词：摄影测量；遥感融合算法；地形测绘

在科技飞速发展的今天，地形测绘在地质勘探、城市规划、工程建设等诸多领域的重要性愈发凸显，其精度与效率直接关乎后续工作的推进成效。摄影测量与遥感技术作为测绘领域的两大关键技术，前者可借助影像处理获取高精度三维空间信息，后者能快速捕捉大范围地表覆盖信息，各有千秋。

一、摄影测量与遥感技术的特点

（一）摄影测量技术特点

摄影测量技术以影像为基础，通过对影像的解析和处理来获取目标物体的几何信息和物理信息。其主要特点包括：具有较高的测量精度，能够满足大比例尺地形测绘的要求；可以通过立体观测获取物体的三维坐标，为地形建模提供准确的数据；操作相对简便，在获取影像后，通过专业的软件处理即可得到所需的测绘成果。

（二）遥感技术特点

遥感技术通过遥感器从空中或太空接收地面物体反射或发射的电磁波信息，并对其进行处理、分析和解释，从而识别地面物体的属性和分布。其主要特点为：能够快速获取大范围的地表信息，适用于大面积的地形测绘和资源调查；可以实现多波段、多分辨率的观测，能够获取物体的多种特征信息；具有较强的时效性，能够及时监测地表的动态变化。

二、摄影测量与遥感融合算法的类型

（一）数据级融合

数据级融合是在原始数据层面进行的融合，即对摄影测量获取的影像数据和遥感获取的影像数据进行直接融合。该融合方式能够保留原始数据的全部信息，为后续的处理和分析提供丰富的数据基础。常用的数据级融合算法包括加权平均法、主成分分析法、小波变换融合法等。加权平均法是将两种影像数据按照一定的权重进行叠加，权重的确定可以根据影像的清晰度、信息量等因素来确定。主成分分析法通过对影像数据进行主成分分析，将主要信息集中在少数几个主成分中，然后将两种影像的主成分进行组合，实现融合。

（二）特征级融合

特征级融合是在对摄影测量和遥感数据进行特征提取后，对提取到的特征信息进行融合。特征信息包括边缘、纹理、形状等。通过特征级融合，能够突出有用的特征，抑制无用的干扰信息，提高后续分析和识别的准确性。在特征级融合中，首先需要分别从摄影测量影像和遥感影像中提取特征，然后采用特征匹配、特征选择等方法对特征进行融合。例如，在地形测绘中，可以从摄影测量影像中提取地形的边缘特征，从遥感影像中提取地表覆盖的纹理特征，然后将两者融合，更全面地描述地形特征。

（三）决策级融合

决策级融合是在对摄影测量和遥感数据分别进行处理和分析后，对得到的决策结果进行融合。该融合方式具有较高的灵活性和容错性，能够综合不同数据源的决策优势，提高最终决策的可靠性。决策级融合通常采用投票法、贝叶斯推理法、模糊逻辑法等。投票法是将不同数据源的决策结果进行投票，以得票最多的决策作为最终结果。贝叶斯推理法基于概率统计理论，通过计算不同决策结果的后验概率，选择概率最大的决策作为最终结果。模糊逻辑法利用模糊集合理论对决策结果进行处理，能够处理不确定性和模糊性的信息。

三、摄影测量与遥感融合算法在地形测绘中的应用

（一）复杂地形测绘

在山区、峡谷等复杂地形区域，单一的测绘技术往往难以取得理想的效果。摄影测量虽然精度高，但在遮挡严重的区域获取的影像存在信息缺失；遥感技术能够获取大范围信息，但精度相对较低。采用融合算法可以有效解决这些问题。例如，在山区地形测绘中，利用无人机摄影测量获取高精度的局部影像，同时结合卫星遥感获取大范围的区域影像。通过小波变换融合法对两种影像进行融合，融合后的影像既保留了无人机影像的高精度细节信息，又包含了卫星遥感影像的大范围区域信息。基于融合后的影像进行地形建模，能够准确反映山区的地形起伏和地貌特征，为山区的工程建设和资源开发提供可靠的测绘数据。

（二）城市地形测绘

城市地形测绘涉及建筑物、道路、绿地等多种地物，结构复杂，对测绘精度和细节表现要求较高。摄影测量能够清晰地获取城市建筑物的三维信息，遥感技术可以快速获取城市的整体布局和地表覆盖信息。在城市地形测绘中，采用特征级融合算法，从摄影测量影像中提取建筑物的边缘、轮廓等特征，从遥感影像中提取道路、绿地的纹理、色彩等特征，然后将这些特征进行融合。融合后的特征信息能够更全面地描述城市地物的属性和分布，结合决策级融合算法中的贝叶斯推理法，对城市地物进行分类和识别，提高城市地形测绘的准确性和效率。

（三）动态地形监测

地形的动态变化监测对于地质灾害预警、土地利用变化分析等具有重要意义。遥感技术具有较强的时效性，能够及时获取地形的动态信息，而摄影测量可以提供高精度的变化量数据。通过融合算法将两者结合，能够实现对地形动态变化的精准监测。例如，在监测河流改道、山体滑坡等地形变化时，首先利用遥感技术定期获取大范围的地形影像，通过对比分析发现可能发生变化的区域。然后，在变化区域利用摄影测量技术获取高精度的影像数据，通过数据级融合算法将不同时期的影像进行融合，计算出地形的变化量和变化趋势，为地质灾害预警提供科学依据。

四、融合算法应用中的关键技术

（一）影像配准技术

影像配准是摄影测量与遥感融合的前提和基础，其目的是将不同来源、不同时间、不同传感器获取的影像调整到同一坐标系下，确保影像之间的对应关系。影像配准的精度直接影响融合效果的好坏。常用的影像配准方法包括基于特征的配准方法和基于区域的配准方法。基于特征的配准方法通过提取影像中的特征点、线、面等特征，并进行匹配来实现配准；基于区域的配准方法则通过比较影像之间的灰度值差异来实现配准。在实际应用中，需要根据影像的特点选择合适的配准方法，以提高配准精度。

（二）误差控制技术

在摄影测量与遥感融合过程中，由于各种因素的影响，如传感器误差、大气干扰、地形起伏等，会产生一定的误差。误差控制技术能够有效减少这些误差对融合结果的影响。误差控制可以从数据获取、数据处理等多个环节入手。在数据获取阶段，选择精度高、性能稳定的传感器，并对传感器进行校准和检校；在数据处理阶段，采用合理的融合算法和数据处理方法，对误差进行修正和补偿。例如，在进行影像融合前，对影像进行辐射校正和几何校正，消除大气干扰和地形起伏带来的误差。

五、结束语

摄影测量与遥感融合算法在地形测绘中的应用，实现了两种技术的优势互补，提高了地形测绘的精度、效率和可靠性，在复杂地形测绘、城市地形测绘、动态地形监测等方面发挥了重要作用。虽然在应用过程中还存在一些问题，但随着技术的不断发展和完善，融合算法将会更加成熟和高效。未来，应进一步加强对融合算法的研究，不断优化融合策略，提高融合效果，为地形测绘工作提供更加强有力的技术支持。

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