什么是攝影測(cè)量？
　　攝影測(cè)量學(xué)是一門利用光學(xué)像片研究被攝物體的形狀、位置、大小、特性及相互位置關(guān)系的學(xué)科。簡(jiǎn)而言之，就是一攝影為工具，以測(cè)量為目的。
　　如果我們用拼圖來拼湊攝影測(cè)量的理論基礎(chǔ)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)攝影與測(cè)量是這樣相親相愛的?
　　透視變換的幾何原理
　　攝影測(cè)量理論基礎(chǔ)拼圖的第一個(gè)板塊是透視變換的幾何原理。離開透視變換，就無法計(jì)算相片中物體的形狀位置信息。
　　也就是說，如果沒有透視變換，就算你拍出的照片再精美，也無法從照片測(cè)量出什么有用信息
　　有了透視變換，我們才能在二維的紙張/照片上，展現(xiàn)出物體的三維特征。

幾何透視變換

　　文藝復(fù)興初期的意大利建筑師布魯內(nèi)萊斯基（Brunelleschi，1377-1446），真正建立了幾何意義上的透視法。他啟發(fā)了同時(shí)代的畫家。馬薩喬（Masaccio，1401-1428），是第一個(gè)運(yùn)用透視法的畫家。

透視窗。從左到右分別是：模特、透視窗、對(duì)著透視窗臨摹的畫家

　　十九世紀(jì)中葉，法國(guó)測(cè)量學(xué)家和攝影測(cè)量學(xué)的先驅(qū)Fourcade首先發(fā)現(xiàn)了用立體照片可重建立體視覺，從而促進(jìn)了攝影測(cè)量的誕生。此處高亮“雙目視覺”的概念。
　　成像設(shè)備
　　幾何透視變換和雙目視覺理論的發(fā)展為攝影和測(cè)量牽上了線，然而要想共乘友誼之舟不翻船，需要一個(gè)重要的工具：
　　相機(jī)？不，用我們學(xué)術(shù)期刊的專業(yè)術(shù)語，叫，成像設(shè)備。
　　19世紀(jì)早期，德國(guó)教授舒爾茲發(fā)現(xiàn)銀的混合物在日光下會(huì)變黑。1839年，法國(guó)畫家達(dá)蓋爾發(fā)明了銀版攝影法，并制作了世界上第一臺(tái)真正的照相機(jī)。
　　1969年，貝爾實(shí)驗(yàn)室的博伊爾和史密斯發(fā)明了一種稱作為電荷耦合器件（charge coupled device，CCD）的元件，這是一種高感光度的半導(dǎo)體單晶材料。
　　看到這里，相信無數(shù)老法師小伙伴已經(jīng)露出了欣慰或心酸的微笑，膠片/數(shù)碼相機(jī)的出現(xiàn)，讓許多人在“單反窮三代”和“毒、德味、大師、學(xué)習(xí)了”的大坑中越陷越深，也讓攝影測(cè)量有了最關(guān)鍵的工具。

哈蘇數(shù)碼相機(jī)

　　在其后漫長(zhǎng)的歲月里，相機(jī)和照片幫助人們將野外測(cè)量工作搬運(yùn)至室內(nèi)?！眱?nèi)業(yè)“工作成為主體，照片替代了三腳架、經(jīng)緯儀和標(biāo)尺，成了主要的研究對(duì)象。

傳統(tǒng)測(cè)繪地形圖 -------> 航片

　　載 體
　　攝影測(cè)量的第３個(gè)板塊是載體。狹義上的攝影測(cè)量一般指航空攝影測(cè)量，成熟的飛行平臺(tái)是重要的組成部分。
　　18世紀(jì)，西方的孟格菲兄弟重新發(fā)明熱氣球，并于1783年第一次載人航行。
　　一年后，法國(guó)的羅伯特兄弟乘坐氫氣球飛上天空。
　　1858年，法國(guó)攝影師納達(dá)爾乘坐氣球拍攝了世界上第一張航空影像。
　　1903年，萊特兄弟駕駛自制的世界上第一架飛機(jī)上了天。
　　以航天飛行器為載體的攝影測(cè)量應(yīng)運(yùn)而生。第一次世界大戰(zhàn)中，首臺(tái)航攝儀問世、立體坐標(biāo)量測(cè)儀和1318立體測(cè)圖儀投入使用。

　　1957年，第一顆衛(wèi)星被發(fā)射到外太空，同時(shí)開啟了衛(wèi)星攝影測(cè)量時(shí)代。
　　2000年前后，各國(guó)陸續(xù)開始深空探測(cè)項(xiàng)目，雖然沒有“深空攝影測(cè)量”的明確說法，攝影測(cè)量學(xué)者對(duì)基于光學(xué)的深空探測(cè)項(xiàng)目也貢獻(xiàn)良多。

月球車玉兔

　　攝影測(cè)量多樣化的攝影平臺(tái)如下圖所示：

上排：手持儀器架、地面移動(dòng)測(cè)圖系統(tǒng)、無人機(jī)；
下排：無人飛艇、國(guó)產(chǎn)運(yùn)12航攝飛機(jī)、測(cè)繪衛(wèi)星；
中排：嫦娥月球探測(cè)車

　　測(cè)量法和測(cè)量工具
　　1795年，年僅18歲的高斯發(fā)明了最小二乘法。
　　1959年，德國(guó)的Schmid教授提出光束法區(qū)域網(wǎng)平差，這是小孔成像的物理原理與最小二乘的完美結(jié)合。
　　根據(jù)測(cè)量工具的演進(jìn)，將攝影測(cè)量的發(fā)展區(qū)分為三個(gè)時(shí)代。

各個(gè)時(shí)代的部分儀器如下：

　　由此我們可以總結(jié)出：
　　狹義的攝影測(cè)量
　　根據(jù)一系列像片，利用三角測(cè)量獲取像片的位置和姿態(tài)，并交會(huì)出所攝物體的位置和深度。
　　攝影測(cè)量數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
　　透視幾何、核線幾何與光束法區(qū)域網(wǎng)平差（bundle adjustment）（代表作： 王之卓.攝影測(cè)量原理，1990）。
　　攝影測(cè)量產(chǎn)品
　　DEM、DOM、DRG、DLG、專題圖、各級(jí)縮編地圖等等。

　　什么是計(jì)算機(jī)視覺？
　　如果說攝影測(cè)量學(xué)是攝影與測(cè)量這對(duì)好基友結(jié)合的產(chǎn)物，那么計(jì)算機(jī)視覺和攝影測(cè)量就可以說是離散多年的兄弟了。
　　兩者在定義、目的、經(jīng)典算法、概念稱呼等都有精妙的類似之處。
　　計(jì)算機(jī)視覺的定義可簡(jiǎn)單概括為“用計(jì)算機(jī)代替人眼，從圖片中重建和解譯世界”。
　　看看這些經(jīng)典的算法和算子：Canny邊緣檢測(cè)、Shape from Shading、Hough 變換、LoG（Laplace of Gaussian）等……
　　再看看計(jì)算機(jī)視覺的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：透視幾何、核線幾何、多視幾何、光束法平差……
　　最后看看視覺幾何的應(yīng)用 ：

人對(duì)著棋盤網(wǎng)格攝影，以檢校相機(jī)內(nèi)參數(shù)

用SLAM獲得的半密集的三維map

采用圖割法生成室內(nèi)模型的深度圖

汽車三維模型的構(gòu)建

　　可見，僅從視覺中的幾何出發(fā)，兩門學(xué)科具有相同的理論基礎(chǔ)，差別甚少。而且，技術(shù)細(xì)節(jié)上也有許多相近的實(shí)例。
　　20世紀(jì)90年代后，攝影測(cè)量與計(jì)算機(jī)視覺都得到物理和技術(shù)領(lǐng)域的強(qiáng)大推動(dòng)，兩個(gè)領(lǐng)域的學(xué)者們都在處理相似的問題，但也有細(xì)微的區(qū)別。將兩門學(xué)科的細(xì)微區(qū)別與同源等價(jià)之處總結(jié)歸納（藍(lán)色為區(qū)別，紫色為等價(jià)）。

　　計(jì)算機(jī)視覺的經(jīng)典著作是Marr在1982年發(fā)表的《視覺：從計(jì)算的視角研究人的視覺信息表達(dá)與處理》，詳細(xì)分析了二維圖像的表達(dá)、立體圖像的對(duì)應(yīng)和重建、算法以及硬件的實(shí)現(xiàn)。
　　如果僅僅只有這些細(xì)微的差別，這兩門學(xué)科早就合而為一了。兩者間的區(qū)別主要在于數(shù)據(jù)源和應(yīng)用。
　　如果用表格來表示，兩者應(yīng)用之間的區(qū)別為：

　　攝影測(cè)量中以地面移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)(mobile mapping system, MMS)采集道路和街景；而計(jì)算機(jī)視覺同樣關(guān)注道路信息(以及室內(nèi)場(chǎng)景)的提取與重建，并應(yīng)用于機(jī)器人、城市地圖、智能交通和自動(dòng)駕駛汽車中，并由此產(chǎn)生了一個(gè)稱為同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(simultaneous localization and mapping, SLAM)的研究支流。

同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(SLAM)

　　早期的SLAM以激光掃描儀為主，這也是名詞中mapping的由來；后來基于視覺的SLAM，即Visual SLAM成為主流，并與攝影測(cè)量特別是實(shí)時(shí)攝影測(cè)量在各個(gè)研究點(diǎn)上(匹配、平差、定位和重建)都有共通之處。
　　SLAM與空三的明顯區(qū)別在于，SLAM定位的同時(shí)生成了半密集點(diǎn)云，這些點(diǎn)云可以通過激光掃描獲得，也可通過圖像匹配獲得。
　　遙感、機(jī)器學(xué)習(xí)與未來
　　遙感是攝影測(cè)量的延伸。在攝影測(cè)量已經(jīng)解決大部分幾何問題的前提下，遙感的工作重點(diǎn)就集中在“解譯”上。
　　解譯是回答“是什么”和“為什么”的問題，與語義方向的計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等異曲同工。
　　但遙感中的數(shù)據(jù)源不同于計(jì)算機(jī)視覺，光譜段被大大擴(kuò)充（至多光譜）并細(xì)化（至高光譜）。

遙感的電磁波譜

　　這些輻射信息有利于解決農(nóng)業(yè)、測(cè)繪、環(huán)境、地質(zhì)和地理所關(guān)心的宏觀問題，如土地利用覆蓋分類、農(nóng)作物趨勢(shì)分析、大氣的長(zhǎng)期變化監(jiān)測(cè)、泥石流和洪水等自然災(zāi)害的評(píng)估與預(yù)測(cè)。

　　因?yàn)閿?shù)據(jù)源的特殊性，遙感領(lǐng)域也發(fā)展了一些特有的算法。

　　1956年提出“人工智能”的概念后，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的思想被廣泛應(yīng)用于攝影測(cè)量與遙感、計(jì)算機(jī)視覺。
　　而神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型和感知機(jī)，在2000年后更名為“深度學(xué)習(xí)”，并大有一統(tǒng)天下的趨勢(shì)。大量實(shí)驗(yàn)表明，在圖像分類、物體識(shí)別、語音識(shí)別、遙感應(yīng)用等關(guān)于學(xué)習(xí)和語義的研究領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)都占據(jù)上風(fēng)。
　　目前，許多攝影測(cè)量與遙感中的實(shí)際應(yīng)用，如道路網(wǎng)的提取、作物的精細(xì)分類、車牌和交通標(biāo)志的識(shí)別等，都逐漸被深度學(xué)習(xí)占領(lǐng)，傳統(tǒng)方法僅能保住深度學(xué)習(xí)無法涉及之處，即幾何領(lǐng)域。這也是大勢(shì)所趨。
　　雖然理論上多層網(wǎng)絡(luò)確實(shí)可能學(xué)習(xí)出最優(yōu)的函數(shù)模型，但它無法解釋該模型如何構(gòu)建以及模型背后的含義，并導(dǎo)致傳統(tǒng)、優(yōu)雅的理論研究工作被缺乏激情、簡(jiǎn)單的“調(diào)參”所取代。這種缺失，將機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能帶往何方，依然是一個(gè)需要長(zhǎng)期思考的問題。

　　由此，我們可以回答
　　攝影測(cè)量到底是一個(gè)什么樣的專業(yè)？
　　攝影測(cè)量學(xué)是一門利用光學(xué)像片研究被攝物體的形狀、位置、大小、特性及相互位置關(guān)系的學(xué)科。
　　攝影和測(cè)量這兩項(xiàng)看似八竿子打不著的職業(yè)是如何成為好基友并孕育出一門學(xué)科的呢？
　　四個(gè)拼圖板塊：透視變換的幾何原理、成像設(shè)備、載體、測(cè)量法和測(cè)量工具
　　計(jì)算機(jī)視覺和攝影測(cè)量是什么關(guān)系？
　　有區(qū)別也有聯(lián)系，幾何上同源，應(yīng)用上區(qū)別。與計(jì)算機(jī)視覺、人工智能等學(xué)科的進(jìn)一步交叉融合是攝影測(cè)量發(fā)展的必然之路。
　　遙感和攝影測(cè)量是什么關(guān)系？
　　遙感是攝影測(cè)量的延伸，從可見光到多光譜高光譜信息，出現(xiàn)了一些新的算法。
　　人工智能、深度學(xué)習(xí)和攝影測(cè)量學(xué)的發(fā)展有什么關(guān)系？
　　人工智能和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于攝影測(cè)量學(xué)的多個(gè)領(lǐng)域，發(fā)揮了重要作用。
　　未來的攝影測(cè)量學(xué)會(huì)是怎樣的？
　　作為一門古老的應(yīng)用型學(xué)科，攝影測(cè)量的許多研究?jī)?nèi)容，特別是幾何部分已經(jīng)成熟。然而，受到傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和相關(guān)數(shù)學(xué)理論的推動(dòng)，它也一直處于持續(xù)發(fā)展中。特別是平臺(tái)技術(shù)，除了現(xiàn)有的航空、航天、無人機(jī)和車載平臺(tái)，攝影測(cè)量也逐漸向著深空、水下和地下平臺(tái)發(fā)展。此外，與計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等專業(yè)的進(jìn)一步交叉融合，是攝影測(cè)量與遙感學(xué)科向著更深的理論基礎(chǔ)、更廣泛的應(yīng)用前景和更實(shí)際的自動(dòng)化解題能力前進(jìn)的必然之路。

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