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运动恢复结构(SfM):理论方法及地球科学应用

  2020-07-05 00:00:00  

运动恢复结构(SfM):理论方法及地球科学应用 本书特色

基于多视图立体视觉的运动恢复结构(Structure from Motion with Multi-View Stereo,SfM-MVS)方法使用标准紧凑型相机获得的图像和地面控制点网络,提供了超大尺度的地形模型。这一技术不再局限于时间频率,生成的点云数据的密度和精度与地面和机载激光扫描相当,但是成本仅为地面和机载激光扫描需要成本的部分。SfM-MVS方法提供了激动人心的机遇,它以前所未有的细节表征表面地形,以及通过多时相数据检测地球表面演化过程中高程、位置和体积的变化。本书首次将SfM置于其他数字测量方法的上下文环境中,详细介绍了SfM的工作流程,包括可用的软件包以及不确定性和精度的评估。然后,审慎地回顾了SfM方法在地球科学领域的应用现状,提供了近期SfM验证研究的综合分析,展望了未来,突出了相关学科发展带来的机遇。本书可以作为地图学与地理信息工程(系统)、环境科学与工程、地理学、地质学、作战环境学等地球科学领域的研究生或本科生的辅助教材,也可以作为高等院校测绘科学与技术、遥感科学、地理信息科学等相关领域研究人员的科研参考书。

运动恢复结构(SfM):理论方法及地球科学应用 内容简介

本书首次将SfM置于其他数字测量方法的上下文环境中, 详细介绍了SfM的工作流程, 包括可用的软件包以及不确定性和精度的评估。然后, 审慎地回顾了SfM方法在地球科学领域的应用现状, 提供了近期SfM验证研究的综合分析, 展望了未来, 突出了相关学科发展带来的机遇。

运动恢复结构(SfM):理论方法及地球科学应用 目录

目 录



1面向地球科学的运动恢复结构概述 1
1.1 地球科学及其相关学科 2
1.2 本书目的和范围 4
1.3 现势性和重要性 5
1.4 什么是运动恢复结构? 7
1.4 本书结构 7
参考文献 9

2运动恢复结构的地位:地形测量新范式 11
2.1 引言 13
2.2 直接地形测量法 15
2.3 远程数字测量 20
2.4 总结 34
参考文献 35
延伸阅读 43


3运动恢复结构的背景知识 45
3.1 引言 46
3.2 特征检测 48
3.3 关键点对应 53
3.4 几何一致性匹配的识别 55
3.5 运动恢复结构 57
3.6 缩放和地理参考 60
3.7 参数值优化 61
3.8 MVS聚类 61
3.9 MVS图像匹配算法 63
3.10 总结 65
参考文献 66
延伸阅读 71

4运动恢复结构实践 73
4.1 引言 74
4.2 平台 77
4.3 传感器 85
4.4 获取图像和地面控制点数据 88
4.5 软件 93
4.6 点云浏览器 104
4.7 滤波 107
4.8 从点云生成数字高程模型 109
4.9 关键问题 112
4.10 总结 113
参考文献 115
相关参考文献 122
延伸阅读 123

5质量评估:SfM导出地形数据的误差量化 115
5.1 引言 116
5.2 验证数据集 117
5.3 验证方法 118
5.4 测量平台 122
5.5 测量距离和尺度 123
5.6 误差度量 129
5.7 地面控制点的分布 130
5.8 地形 131
5.9 软件 138
5.10 相机 143
5.11 结论 144
参考文献 145
延伸阅读 148


6运动恢复结构在地球科学领域中的*新应用 149
6.1 前言 150
6.2 SfM-MVS衍生的正射影像拼接图的应用 151
6.3 面向三维点云的SfM-MVS应用 160
6.4 面向网格化地形的SfM-MVS应用 160
6.5 正射影像和点云的联合分析 165
6.6 跨越时间尺度:检测变化展示演变过程 172
6.7 基于实践者的SfM-MVS 180
6.8 总结 182
参考文献 183
延伸阅读 188

7运动恢复结构在地球科学领域中的未来发展方向 189
7.1 引言 190
7.2 硬件的发展 191
7.3 不断发展的采集自动化 194
7.4 相片的有效管理和操作 207
7.5 点云生成和抽取 208
7.6 实时SfM-MVS和即时地图:同步定位与地图创建 211
7.7 增强现实 212
7.8 物体或表面运动的检测:非刚体SfM 212
7.9 总结 215
参考文献 216
延伸阅读 220

8运动恢复结构方法的关键建议 221
8.1 关键建议1:终端用户要理解SfM-MVS的本质,
以便做出批判性思考 222
8.2 关键建议2:协同合作,以便理解误差的来源和幅值 223
8.3 关键建议3:关注研究问题 223
8.4 关键建议4:专注于数据处理工作 224
8.5 关键建议5:借鉴其他学科的经验 224
8.6 关键建议6:驾驭SfM-MVS的大众化力量 225

运动恢复结构(SfM):理论方法及地球科学应用 作者简介

乔纳森?卡里维克(Jonathan L. Carrivick),是英国利兹大学地理学院的地理学高级讲师。他致力于极地、北极和高山冰缘系统,特别是冰川溃洪和冰前湖泊的研究。他专门从事数字地形测量,特别是构建用于动力学计算机模拟的地形模型,以及冰川、高山丘陵、碛石、砾石床和基岩河流的快速地貌变化和地貌耦合的检测。马克?史密斯(Mark W. Smith)是英国利兹大学地理学院从事水科学研究的副教授。他的研究侧重于粗糙表面与空气和水流的相互作用以及量化粗糙度的方法,特别是适用于河流水力学、泥沙输送和表面能量平衡的模型。他是高分辨率地形测量方法的专家,使用地面激光扫描仪工作了十余年,最近他尝试在各种环境中使用运动恢复结构获取的数据集,从砾石床河流到腐蚀荒地,再到融化的冰川冰,不一而足。邓肯?奎尼(Duncan J. Quincey)是英国利兹大学地理学院从事地貌学研究的副教授。他的研究侧重于冰川和高山环境的演变,特别是控制湖泊开发和爆发洪水发展的过程。他是一名遥感专家,能够开发基于光学和基于SAR的方法,用于从卫星图像中检索表面速度数据,并且采用新颖的遥感方法重建地球物理的过程,例如运动恢复结构。乔纳森?卡里维克(Jonathan L. Carrivick),是英国利兹大学地理学院的地理学高级讲师。他致力于极地、北极和高山冰缘系统,特别是冰川溃洪和冰前湖泊的研究。他专门从事数字地形测量,特别是构建用于动力学计算机模拟的地形模型,以及冰川、高山丘陵、碛石、砾石床和基岩河流的快速地貌变化和地貌耦合的检测。马克?史密斯(Mark W. Smith)是英国利兹大学地理学院从事水科学研究的副教授。他的研究侧重于粗糙表面与空气和水流的相互作用以及量化粗糙度的方法,特别是适用于河流水力学、泥沙输送和表面能量平衡的模型。他是高分辨率地形测量方法的专家,使用地面激光扫描仪工作了十余年,最近他尝试在各种环境中使用运动恢复结构获取的数据集,从砾石床河流到腐蚀荒地,再到融化的冰川冰,不一而足。邓肯?奎尼(Duncan J. Quincey)是英国利兹大学地理学院从事地貌学研究的副教授。他的研究侧重于冰川和高山环境的演变,特别是控制湖泊开发和爆发洪水发展的过程。他是一名遥感专家,能够开发基于光学和基于SAR的方法,用于从卫星图像中检索表面速度数据,并且采用新颖的遥感方法重建地球物理的过程,例如运动恢复结构。
张锦明,1976.08,浙江金华人。信息工程大学地理空间信息学院副教授,中国科学院遥感与数字地球研究所博士后,硕士生导师。现主要从事虚拟地理环境、地学可视化等领域的教学与科研工作。获国家科技进步奖二等奖2项,省部级一、二、三等奖10项;出版著作5部、教材2部,发表学术论文30余篇。陈卓,1984.10,河南禹州人。信息工程大学理学院应用语言学教研室讲师。现主要从事专业英语的教学和科研工作。参编教材3部,发表学术论文10余篇。龚桂荣,1981.09,湖南桃江人。信息工程大学地理空间信息学院讲师,博士。现主要从事虚拟地理环境、作战建模与仿真等领域的教学与科研工作。获省部级二、三等奖5项;参与编写专著、教材2部,发表学术论文10余篇。

运动恢复结构(SfM):理论方法及地球科学应用

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