傾斜攝影測量的數據有這么多的好處，比如瀏覽速度快、數據加載快、數據精度高、數據真實性高、人員成本低、和數據獲取耗時短等等，但是用過的人都知道，單體化是傾斜攝影測量應用的一大問題，為什么這么說呢?咱們的傾斜攝影數據是一個整體，不像簡單模型那樣是一個或者同類對象組成的，所以咱們想要傾斜模型像簡單模型那樣能夠進行查詢、分析和編輯等功能，這就是傾斜模型存在的一個大問題。

那么什么叫單體化?我們有必要先了解下這個概念。簡單的說單體化也就是獲取或者分離一個場景中的單個或者一類對象。怎樣獲取或者分離呢?不同的人有不同的看法，比如說一些人認為應該用切割的方式來獲取或者分離;而則是用矢量化的方式來獲取或者分離，這主要是得益于二三維一體化的技術，將二三維的矢量數據與傾斜攝影測量數據相結合，實現了數據的單體化，有了這個法寶，什么查詢，分析，編輯等等功能的實現就水到渠成了。我就以這兩種方式來談談單體化問題。

提倡切割的人認為，單體化單體化，不僅僅是要單體，而且還要實現分離的效果，*后把同類的給分離出來，完成分離之后給后期基于此數據做查詢、分析和編輯等功能時提供方便。現在我們來看看切割出來的效果:

這樣看來切割的缺點就不言而喻了，出現的鋸齒狀是用戶*不愿看到的，而且這也不是傾斜攝影該有的展示效果。這是效果問題，那么對于傾斜攝影的話，我們后續還要進行數據處理，切割之后的傾斜攝影要替換人工精細建模的時候， 如何才能把鋸齒狀邊緣與精細模型的邊緣對接上去，使它們能夠達到無縫結合?要隱藏某種地物的時候露出鋸齒狀的空洞，該如何解決?而且這樣切割之后，也拋棄了傾斜攝影數據自帶的LOD的優點，導致GIS平臺只能用按照普通模型的方法來構建LOD。這些都應該是 “切割工程師”需要考慮的。

說完了切割咱們來一起來探討下矢量化的方式，何謂矢量化?矢量化則是用簡單的面數據，通過貼附的方式展現在傾斜攝影模型數據上，在保證效果、不破壞原始數據和LOD的同時，大的好處還在于它打通了基于三維的傾斜攝影與基于二維的矢量面之間的關鍵“關卡”，實現三維和二維GIS的一體化。

什么是傾斜攝影測量

傾斜航空攝影是相對于豎直航空攝影而言的，傳統的航空攝影以獲得正射影像為目的，采用像片傾角小于2-3°的攝影方式，稱為豎直航空攝影。這一方式便于后續的正射糾正與立體測圖等處理工作，但是會失去地物的側立面細節。事實上，傾斜攝影也可以獲得正射影像，但是傾角過大時，正射糾正需要更高的像片重疊度，投影差也會更大，精度會下降，采集成本也會增加。但是，近年來，多鏡頭航攝儀的發展很好的克服了精度問題，同時實現了對地物頂部和側立面的建模和紋理采集，使得傾斜航空攝影在大范圍三維建模方面表現出了*的能力。傾斜攝影可以一次性獲取幾十平方公里的城市建筑物及地形模型，建模速度快，紋理真實性強，具有非常有沖擊力的視覺感受。同時，傾斜航空攝影也能在建模之余，獲得正射影像和數字高程模型。傾斜攝影也不是*的，由于航攝時航高的因素接近于地表的細節損失相當嚴重。目前呈現出無人機低空攝影表現優于大飛機高空航攝的趨勢，但無人機單次采集區域又過小，而且依然無法保證地面細節的*。未來采用低空傾斜+地面激光掃描結合可能是建模*優方案。

所謂“站在巨人的肩膀上”在這篇文章中就很好的體現出來了，本文的一些圖和一些概念就是借鑒“巨人”發表的文章中的圖和概念。這還得感謝這些“巨人”把我們領向一條光明大道。我不是攝影測量的*人士，GIS圈也只是個剛入門的菜鳥。請允許我從一個菜鳥的角度，來說說那些菜鳥入門級的傾斜攝影測量知識。

近些年，傾斜攝影測量在GIS圈掀起了一陣巨浪，有人說他顛覆傳統的測繪領域，有人說他替代了傳統建模方式。正因為傾斜攝影測量被帶上了這么多光環，人們開始對他有形形色色的猜想，讓它變得越來越神秘。就讓咱們來看看傾斜攝影數據的效果圖。

傾斜攝影

我們來看看傾斜攝影測量，和我們傳統的影像有什么區別?

從數據采集的方式來看，傳統影像是通過飛機上搭載的航攝儀對地面連續攝取相片，而后經過一系列的內業處理得到的影像數據，獲取的成果只有地物俯視角度信息，也就是視角垂直于地面。而傾斜攝影測量測試通過飛機或無人機搭載5個相機從前、后、左、右、垂直五個方向對地物進行拍攝，再通過內業的幾何校正、平差、多視影像匹配等一系列的處理得到的具有地物*信息的數據。簡單理解就是，影像上地物是在一個平面的，傾斜攝影測量地物是具有真實高度的。

攝影測量

我們知道了傾斜攝影數據采集的方式，通過傾斜攝影數據加工的關鍵技術，比如多視影像聯合平差、多視影像關鍵匹配、數字表面模型生產和射影像糾正等，得到地表數據更多的側面信息，加上內業數據處理，得到數據的三維模型。

下面，小伙伴們一起來揭開傾斜攝影測量數據神秘的面紗吧!傾斜攝影測量的數據本質上來看是mesh模型，什么是mesh模型呢?mesh模型就是網格面模型，它是點云通過一些算法，比如區域增長法、八叉樹算法和波前算法等等構成的。而點云是在同一空間參考系下用來表示目標空間分布和目標表面特性的海量點集合。內業軟件基于幾何校正，聯合平差等處理流程，可計算出基于影像的密度點云，

TIN模型

經過紋理映射構建真實三維模型，

真實三維模型

下面我們說說傾斜攝影測量常用的處理軟件。目前國內外比較流行的傾斜攝影自動建模軟件如下:

1)VirtualGeo是一款具備*新技術的三維地理信息可視化軟件，由*的虛擬現實和系統產品和服務提供商法國DIGINEXT公司研發，為各行業用戶提供的三維地理信息融合、可視化、分析和行業應用解決方案。目前，VirtualGeo已在法國、英國、德國、美國、澳大利亞、意大利、日本等40多個和眾多部門應用，應用領域深入國防、軍事等和城市規劃、、科研、交通規劃等民用各個行業。

2) 法國INFOTERRA公司的像素工廠(Pixel Factory)StreetFactory子系統通過對獲得的傾斜影像進行幾何處理、多視匹配、三角網構建，提取典型地物的紋理特征，并對該紋理進行可視化處理，*終得到三維模型。

3) 美國蘋果公司收購C3公司所采用自動建模技術。

4) 美國Pictometry公司的Pictometry傾斜影像處理軟件提供了EFSElectronic Field Study。

5) 國內有多家企業及單位對傾斜模型也有比較深入的研究，形成自己的模型工藝流程。

可以用傾斜攝影測量的數據做些啥呢?

傾斜攝影測量的數據有這么多的好處，比如瀏覽速度快、數據加載快、數據精度高、數據真實性高、人員成本低、和數據獲取耗時短等等，但是用過的人都知道，單體化是傾斜攝影測量應用的一大問題，為什么這么說呢?咱們的傾斜攝影數據是一個整體，不像簡單模型那樣是一個或者同類對象組成的，所以咱們想要傾斜模型像簡單模型那樣能夠進行查詢、分析和編輯等功能，這就是傾斜模型存在的一個大問題。

那么什么叫單體化?我們有必要先了解下這個概念。簡單的說單體化也就是獲取或者分離一個場景中的單個或者一類對象。怎樣獲取或者分離呢?不同的人有不同的看法，比如說一些人認為應該用切割的方式來獲取或者分離;而則是用矢量化的方式來獲取或者分離，這主要是得益于二三維一體化的技術，將二三維的矢量數據與傾斜攝影測量數據相結合，實現了數據的單體化，有了這個法寶，什么查詢，分析，編輯等等功能的實現就水到渠成了。我就以這兩種方式來談談單體化問題。

提倡切割的人認為，單體化單體化，不僅僅是要單體，而且還要實現分離的效果，*后把同類的給分離出來，完成分離之后給后期基于此數據做查詢、分析和編輯等功能時提供方便。

這樣看來切割的缺點就不言而喻了，出現的鋸齒狀是用戶*不愿看到的，而且這也不是傾斜攝影該有的展示效果。這是效果問題，那么對于傾斜攝影的話，我們后續還要進行數據處理，切割之后的傾斜攝影要替換人工精細建模的時候， 如何才能把鋸齒狀邊緣與精細模型的邊緣對接上去，使它們能夠達到無縫結合?要隱藏某種地物的時候露出鋸齒狀的空洞，該如何解決?而且這樣切割之后，也拋棄了傾斜攝影數據自帶的LOD的優點，導致GIS平臺只能用按照普通模型的方法來構建LOD。這些都應該是 “切割工程師”需要考慮的。

說完了切割咱們來一起來探討下矢量化的方式，何謂矢量化?矢量化則是用簡單的面數據，通過貼附的方式展現在傾斜攝影模型數據上，在保證效果、不破壞原始數據和LOD的同時，*大的好處還在于它打通了基于三維的傾斜攝影與基于二維的矢量面之間的關鍵“關卡”，實現三維和二維GIS的*一體化。

傾斜攝影模型建筑

看到了這樣的效果，小伙伴們是怎樣想的呢?上面咱們介紹了單體化的內容，現在咱們來說說矢量化解決了傾斜攝影數據的一個重大問題水面“破洞”現象，“破洞”是由于水面的高反射現象使得相機在獲取水面信息的時候被“致盲”了，使得那片區域的信息不準確。

彌補的還不止一個傾斜攝影數據本身的問題，比如樹的還原度不高等問題。大家都知道相機是有拍攝盲區，比如立交橋的下面，建筑的屋檐下面，這些被遮擋的地方，而這盲區也是不可避免的，就像人的眼睛不能看到遮擋物后面的區域，這片區域就是我們所謂的盲區 。對于這個區域目前各個公司有不同的想法，目前聽來，才疏學淺的我覺得，傾斜攝影測量+街景的想法很靠譜，既可以利用現有的資源，同時還能彌補互相的不足 ，不過街景數據的覆蓋程度和數據更新的算法也是個問題，那就讓我們拭目以待。下面這幅圖就給大家說明了相機盲區和樹的還原度問題。

在我看來，傾斜數據的價值還需要挖掘，它能提供給我們的價值遠不止目前看到的，隨之數據精度的不斷提高，采集速度的加快，有可能在未來的某，傾斜攝影測量的數據可能會成為人們了解現實環境的重要手段。

但是猶如上文提及到的一系列功能模塊，我們也可以看到傾斜攝影的一些缺陷:比如傾斜攝影相機的盲點區域，比如立交橋下、房屋遮擋處;水面的“破洞”現象;不規則模型的還原度不高，比如說樹等等，造成這些缺陷的主要原因還在于傾斜攝影相機的拍攝技巧、硬件、還原模型的計算方式等因素。在這里我也希望大家一起努力的學習把傾斜攝影這個技術提升到一個新的高度，也讓我們的數字化城市、數字化地球更加真實、漂亮、更具觀賞性。未來是咱們的!