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

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