摄影测量外业实习心得

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时间:2019-10-18

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1、摄影测量外业实习心得摄影测量外业实习是为了将课堂理论与实践相结合,使学生深入掌握摄影测量学基本概念和原理,加强摄影测量学的基本技能训练,培养学生分析问题和解决问题的实际动手能力。下面带来摄影测量外业,欢迎阅读!摄影测量外业实习心得【1】鉴于学校的性质和地位,学校以城建为特色,以应用性人才为宗旨和目的,所以学校很重视我们的实践,给了本次上机进行摄影测量设计实习,摄影测量教学实习是《摄影测量学》有关实践的重点应用环节。通过本周的为期一周的实习,使我们本学年将课本理论与实践相结合,使我们深入掌握摄影测量学基本概念和原理,也满足胡锦涛书记在清华大学100年校庆提出的对当代大学生的关于要把学

2、习科学知识与应用实践相结合的要求。同时又利于摄影测量学的基本技能的训练,进一步培养我们分析问题与解决实际应用实践问题的能力,同时也加强了我们的动手能力。通过实际应用使用数字摄影测量工作站,了解数字摄影测量的内定向,相对定向,绝对定向,测图过程及其方法。编制数字影像分割程序,使我们掌握摄影测量的基本方法与面向应用,为马上到来的工作打下坚实的基础。我们本周实习的重点是数字摄影测量工作程序的操作,数字测量系统是基于数字影像与摄影测量的基本原理,应用计算机技术,数字影像处理。影像匹配,模式识别等多学科的理论与方法,提取所摄影对象用数字方式表达的几何与物理信息,从而获得各种形式的数字产品和目

3、视化产品。我们有理由与有信心相信,未来的测绘必定是基于远程遥感与近距离的摄影测绘的基本应用,就掌握好摄影测量的基本应用,就掌握了当今测绘的核心,就拥有了整个测绘的半边天,当然,本次实习显然不够,我们对摄影测量的了解还是相当少,根本无法应对更高深的测绘应用,所以,硬勇于探求测绘的知识全面性与应用性,以满足社会的需求。摄影测量外业实习心得【2】本学期的最后一周,我们开始了摄影测量学的实习。通过实习我认识到摄影测量学是通过获取立体影像来研究和确定被摄物体的形状、大小、空间位置、性质和相互关系的一门信息科学与技术。摄影测量教学实习是摄影测量学课程教学的重要组成部分。通过实习将课堂理论与实践

4、相结合,使学生深入掌握摄影测量学基本概念和原理,加强摄影测量学的基本技能训练,培养学生分析问题和解决问题的实际动手能力。通过实际使用数字摄影测量工作站,了解数字摄影测量的内定向、相对定向、绝对定向、测图过程及方法;编制数字影像分割程序,使学生掌握数字摄影测量基本方法与实现,为今后从事有关应用遥感立体影像和数字摄影测量打下坚实基础。我们本周实习的是数字摄影测量工作站的操作,数字摄影测量系统是基于数字影像与摄影测量的基本原理,应用计算机技术、数字影像处理、影像匹配、模式识别等多学科的理论与方法,提取所摄对象用数字方式表达的几何与物理信息,从而获得各种形式的数字产品和目视化产品。数字摄影

5、测量系统是摄影测量自动化的必然产物。数字摄影测量系统为用户提供了从自动空中三角测量到测绘地形图的全套整体作业流程解决方案,大大改变了我国传统的测绘模式。virtuozo大部分的操作不需要人工干预,可以批处理地自动进行,用户也可以根据具体情况灵活选择作业方式,提高了行业的生产效率。它不仅是制作各种比例尺的4d测绘产品的强有力的工具,也为虚拟现实和gis提供了基础数据,是3s集成、三维景观和城市建模等最强有力的操作平台。本次实习是采用virtuozo数字摄影测量系统,实习目的:了解数字摄影测量系统,掌握操作过程。实习主要内容:1•数据准备,包括摄影比例尺、相机内方位元素、航高、航带数、

6、像片排列、控制点分布等;2•建立测区、设置测区参数;3•建立模型、设置模型参数;4.模型定向,包括内定向、相对定向、绝对定向方法与步骤。其基本步骤是:建立测区、引入影象、建立模型、检查影象参数、建立相机参数文件、建立加密点文件、设置成果输出参数、模型影象内定向、模型的相对定向、模型的绝对定向、核线影象生成、匹配预处理、影象匹配、匹配结果的编辑、dem生成、dom及等高线影象生成、叠加影象生成、矢量测图、图廓整饰等。通过本次实习使学生掌握摄影测量的内涵、摄影测量的基础知识、解析摄影测量原理与方法、双像解析摄影测量,了解并能够理论与实际相联系,解决实际生产中的问题。在完成以上的内容后,

7、我们紧接着要做的是编写k平均区域分割程序,其基本原理是将图像初步分成k个区域,计算每个区域的灰度平均值,将图像中每一像素分别与k个区域灰度平均值进行比较,差值最小的区域与该像素最为接近,该像素分配给对应区域。整个图像扫描完成,重新计算每个区域的灰度平均值,重复上述比较。k-均值算法是迭代算法,每完成一次图像迭代,区域灰度平均值就重新计算一次,经过多次迭代,使区域灰度平均值趋于稳定。k平均区域分割算法步骤:任意选择k个初始区域,计算每个区域的灰度平均值。使用最小距离判别

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