無人機攝影測量術語大全:常用術語整理，打造認知基礎!

無人機攝影測量(Drone Phtogrammetry)

在攝影測量中，使用無人機在一個區域上捕獲大量高分辨率照片。 這些圖像重疊，使得地面上的同一點在多張照片中以及從不同的有利位置可見。 與人類大腦使用來自雙眼的信息來提供深度感知的方式類似，攝影測量使用圖像中的這些多個有利位置來生成 3D 地圖。高分辨率 3D 重建不僅包含高程/高度信息，還包含地圖上每個點的紋理、形狀和顏色，從而能夠更輕易地生成的 3D 點雲。使用攝影測量的無人機系統具有成本效益，並且在捕捉 2D 和 3D 數據的地點、時間和方式方面具有出色的靈活性。

無人機攝影測量術語: 正射鑲嵌圖(Orthomosaic)

正射鑲嵌圖是從影像集合鑲嵌而成的攝影測量正射校正影像產品，通常由無人機進行拍攝數十、數百或數千個較小的重疊圖像所組成的空拍圖，但他不只是個空拍圖.......你可以將它想成是一面藏有許多關鍵地理數據的無縫鑲嵌數據集合圖。正射鑲嵌圖提供的視圖類似於我們在Google Map的衛星視圖中看到的圖像，且具備更高的細節和準確性，甚至比Google Map的地圖資訊還要新穎。正射鑲嵌圖能夠在不扭曲圖像的情況下放大和縮小關鍵興趣點、識別潛在問題和追蹤進度的能力，在地理測量領域中扮演關鍵的角色!

無人機攝影測量術語: 三原色光攝像頭(RGB CAMREA)

我們人的眼睛對紅色、綠色和藍色 (RGB) 波段的光很敏感。大多數標準無人機都配備了能夠捕捉相同 RGB 波段的攝像頭，因此無人機所產生的圖像幾乎可以重現我們眼睛所見的內容，RGB 攝像頭的核心工作就是「創建並複製人類視覺的圖像 」。

RGB 攝像頭非常適合建立正射鑲嵌圖(Orthomosaic)快速進行觀察、將地理數據輸入 GPS 並直接導入問題區域直接找到問題的根源而不會損壞整個場地，你完全不需要透過人工方式巡查場地，你只需要定點等待無人機的攝影結果並透過系統分析就可以看到整個場地的完整現況，。

無人機攝影測量術語: 地理資訊系統(GIS)

地理信息系統 (GIS) 是一個創建、管理、分析和映射所有類型數據的系統。 GIS 將數據連接到地圖，將位置數據（事物所在的位置）與所有類型的描述性信息（事物所在的位置）集成在一起。 這為科學和幾乎所有行業中使用的繪圖和分析奠定了基礎。 GIS 幫助用戶理解模式、關係和地理環境。 好處包括改善溝通和效率以及更好的管理和決策。

借助 GIS 技術將地理科學與用於理解和協作的工具互相結合，人們可以比較不同事物的位置，以發現它們之間的關係。 它幫助人們實現一個共同目標：從所有類型的數據中獲取可操作的精準情報。

無人機攝影測量術語: 地面採樣距離 (GSD)

地面採樣距離（Ground sample distance，簡稱GSD）是一種度量標準，也稱地面採樣間隔，可用於無人機測繪和測量項目中的攝影測量和測量。它的定義為在地面上測量的兩個相鄰像素的中心之間的距離，單位為厘米/像素(cm/px)。 地面採樣距離(GSD)在創建 3D 建模地形圖中為衡量影像解析度的重要指標， 描述了兩個連續像素的中心點之間的距離，無人機收集的數據將轉化為真實世界的測量值和距離，它會影響測量的準確性，GSD值越代表著攝影測量越準確。無人機攝影測量的範圍通常在 1.5 到 2.5 厘米/像素（0.6 到 1 英寸）之間。

無人機攝影測量術語: 相對精度 (Relative Accuracy)

攝影測量項目的相對精度是透過將地圖/重建模型/正射鑲嵌圖上的各個特徵與同一模型上的其他特徵進行比較來定義的。相對精度是地圖上的給定點相對於同一地圖中的其他點的精確度。換句話說，如果兩點之間的距離在現實世界中測量為10英寸，則在地圖上的距離也測量為10英寸

無人機攝影測量術語: 絕對精度 (Absolute Accuracy)

攝影測量項目的絕對精度由地圖/重建模型/正射影像上的要素位置與其在特定參考系中的真實位置之間的差異來定義。絕對精度是地圖上的點與現實世界中的固定座標系相對應的程度。如果地圖具有高水準的全域精度，則該地圖上某個點的緯度和經度將與實際的 GPS 座標相當精確地對應。絕對精度在很大程度上取決於無人機的GNSS接收器的精度以及專案中是否使用了地面控制點(GCP)。

無人機攝影測量術語: 地面控指點(GCP)

無人機攝影測量術語: 實時動態技術(RTK)

無人機攝影測量術語: 數值地形模型(DTM)

無人機攝影測量術語: 數值地表模型(DSM)

數值地表模型 (DSM:Digital Surface Model) 是一種高程模型，其中包含地形的高程以及地面上的特徵，例如建築物、植被、塔和其他基礎設施。與DTM的最大的不同就是DSM表現了建物設施及植被的最上層表面的整體數據，保留地面上任何物體，適用於地上物高度偵測與變化監測。數值地形模型廣泛用於地理資訊系統，大地測量和電子地圖等領域。
無人機近幾年來技術漸趨成熟，成為用於 DEM、DSM 和 DTM 生成的經濟高效、快速有效的數據收集工具。

無人機攝影測量術語: 激光雷達(LIDAR)

激光雷達技術代表光探測和測距，它使用發射激光束的傳感器，這些激光束射向地面並反彈回來，然後測量並記錄激光與傳感器之間的距離。LIDAR激光雷達技術目前用於創建超詳細的 3D 地圖和景觀、建築物和人造物體的模型，然後更進一步規劃和開發全新的創意可能性。激光雷達應用常見在與無人機的搭配，專注於幫助建築項目準確地完成一項簡單任務的； 捕捉非常高質量高程數據，這些數據非常準確並能夠進行最精確的測量。激光雷達的數據測量比一般攝影測量更加精準，現在的新型激光雷達無人機可以提供每平方米 100-500 個數據點的詳細信息，精度高達 2-3 厘米!

無人機攝影測量術語: 運動推斷結構(SFM )

運動推斷結構(SFM:Structure From Motion )，又稱運動恢復結構，是一種攝影測量範圍成像技術，用於估計二維圖像序列中的三維結構，這些圖像可能與局部運動信號相結合。它是在電腦視覺和視覺感知領域進行研究的。在生物視覺上，運動推斷結指的是人類和其他生物能夠從一個移動物體或場景中投射的二維運動場中恢復三維結構的現象。 SFM主要基於多視覺幾何原理，用於從運動中實現3D重建，也就是從無時間序列的2D圖像中推算三維信息，是計算機視覺學科的重要分支。廣泛應用於AR/VR，自動駕駛等領域。

無人機攝影測量術語: 3D點雲(Point Cloud)

點雲(Point Cloud）是三維空間中的一組數據點，可以表示三維形狀或物件，通常由三維掃描儀取得。這些點表示底層採樣表面上單個點的 X、Y 和 Z 幾何坐標。 點雲是一種將大量單個空間測量值整理成一個數據集的方法，該數據集可以代表一個整體。強度資訊的取得是雷射掃描器接受裝置採集到的回波強度，此強度資訊與目標的表面材質、粗糙度、入射角方向，以及儀器的發射能量，雷射波長有關。點雲最常使用 3D 激光掃描儀和 LiDAR（光檢測和測距）技術和技術生成。 每個點代表一個單一的激光掃描測量，然後將這些掃描拼接在一起創建出完整的場景模組。

無人機攝影測量術語: 標準化植被指數(NDVI)

歸一化植被指數又稱為標準化植被指數、常態化差值植生指標，NDVI 是一個簡單的指標，表明植被的健康狀況。 當近紅外線照射到健康植物的葉子上時，它會反射回大氣中。 NDVI 算法比較近紅外 (NIR) 和可見光的反射強度 計算方式是利用紅光與近紅外光的反射，能顯示出植物生長、生態系的活力與生產力等資訊，隨著植物中產生的葉綠素量減少，近紅外的反射就會減少。 可用於查看作物的整體健康狀況，數值愈大表示植物生長愈多。無人機搭載紅外線攝影機所拍攝的近紅外線相片，是智慧農業應用中相當重要的一項資訊，使用此類近紅外線資訊來計算植物生長狀況稱為Vegetation Indices（植被指數），其中以NDVI最被廣泛使用。

結論

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