什么是摄影测量？照片如何变成地图和三维模型

竖起一根手指，先用一只眼睛看，再换另一只：手指似乎在背景前跳动。跳动的幅度告诉您它有多远。摄影测量用相机做同样的事。出现在两张不同位置拍摄的照片中的点可以被三角测量，出现在许多照片中的点会被多次三角测量——正是这一点让结果可以量测，而不是猜测。

有两件事必须同时求解：每张照片从哪里拍摄、镜头如何使影像变形，以及地面上每个点在哪里。由于一开始两者都未知，软件会同时求解，这一过程称为运动恢复结构（SfM），随后是光束法平差。

软件在每张照片中寻找特征点，在相互重叠的照片之间匹配同一批点，并用这些匹配解算相机位置、镜头参数以及第一批稀疏三维点。随后它对照相邻照片为几乎每个像素估计深度，并把这些估计融合成密集点云。由点云生成表面网格和高程栅格，再把照片投影到该表面上，就得到正射影像。

首先是重叠：地面上的每个点都应出现在多张从不同位置拍摄的照片中。开始至少需要三张相互重叠的照片，真正的地图需要多得多。清晰、曝光良好、纹理可见的照片同样重要，因为软件匹配的就是纹理。

要把结果放进真实坐标系并获得正确比例，还需要位置信息：来自 RTK 或 PPK 无人机、来自现场测量的像控点，或两者兼有。没有它们，模型内部是自洽的，却悬浮在空间中。

地形图和高程模型、料堆与土方量、两次飞行之间的变化、现场记录，以及构筑物和地形的三维模型。矿山和采石场、建筑施工、土地测量、农业和考古都在使用。成果都是标准文件：GeoTIFF 栅格、LAS 或 LAZ 点云、DXF 等高线，以及 OBJ 或 GLB 模型。

它只能看到相机看到的表面，因此无法透过茂密的植被看到下面的地面，植被下的裸地模型只是估计。它难以处理没有纹理的表面，例如静止的水面或新雪，也难以处理在照片之间移动的物体。没有控制时，它测不出任何绝对量：比例和位置来自已知位置，而不是仅凭照片。