攝影測量實習心得(薦)
當我們積累了新的體會時，就很有必要寫一篇心得體會，這么做能夠提升我們的書面表達能力。相信許多人會覺得心得體會很難寫吧，下面是小編收集整理的攝影測量實習心得，歡迎大家分享。
本學期的最后一周，我們開始了攝影測量學的實習。通過實習我認識到攝影測量學是通過獲取立體影像來研究和確定被攝物體的形狀。大小。空間位置。性質和相互關系的一門信息科學與技術。攝影測量教學實習是〝攝影測量學〞課程教學的重要組成部分。
通過實習將課堂理論與實踐相結合，使學生深入掌握攝影測量學基本概念和原理，加強攝影測量學的基本技能訓練，培養(yǎng)學生分析問題和解決問題的實際動手能力。通過實際使用數(shù)字攝影測量工作站，了解數(shù)字攝影測量的內定向。相對定向。絕對定向。測圖過程及方法；編制數(shù)字影像分割程序，使學生掌握數(shù)字攝影測量基本方法與實現(xiàn)，為今后從事有關應用遙感立體影像和數(shù)字攝影測量打下堅實基礎。我們本周實習的是數(shù)字攝影測量工作站的操作，數(shù)字攝影測量系統(tǒng)是基于數(shù)字影像與攝影測量的基本原理，應用計算機技術。數(shù)字影像處理。影像匹配。模式識別等多學科的理論與方法，提取所攝對象用數(shù)字方式表達的幾何與物理信息，從而獲得各種形式的數(shù)字產(chǎn)品和目視化產(chǎn)品。數(shù)字攝影測量系統(tǒng)是攝影測量自動化的必然產(chǎn)物。數(shù)字攝影測量系統(tǒng)為用戶提供了從自動空中三角測量到測繪地形圖的全套整體作業(yè)流程解決方案，大大改變了我國傳統(tǒng)的測繪模式。VirtuoZo大部分的操作不需要人工干預，可以批處理地自動進行，用戶也可以根據(jù)具體情況靈活選擇作業(yè)方式，提高了行業(yè)的生產(chǎn)效率。它不僅是制作各種比例尺的4D測繪產(chǎn)品的強有力的工具，也為虛擬現(xiàn)實和GIS 提供了基礎數(shù)據(jù)，是3S集成。三維景觀和城市建模等最強有力的操作平臺。
本次實習是采用VirtuoZo數(shù)字攝影測量系統(tǒng)教學版，實習目的：了解數(shù)字攝影測量系統(tǒng)，掌握操作過程。實習主要內容：
1、數(shù)據(jù)準備，包括攝影比例尺。相機內方位元素。航高。航帶數(shù)。像片排列。控制點分布等；
2、建立測區(qū)。設置測區(qū)參數(shù)；
3、建立模型。設置模型參數(shù)；
4、模型定向，包括內定向。相對定向。絕對定向方法與步驟。
其基本步驟是：建立測區(qū)。引入影象。建立模型。檢查修改影象參數(shù)。建立相機參數(shù)文件。建立加密點文件。設置成果輸出參數(shù)。模型影象內定向。模型的相對定向。模型的絕對定向。核線影象生成。匹配預處理。影象匹配。匹配結果的編輯。DEM生成。DOM及等高線影象生成。疊加影象生成。矢量測圖。圖廓整飾等。通過本次實習使學生掌握攝影測量的內涵。攝影測量的基礎知識。解析攝影測量原理與方法。雙像解析攝影測量，了解并能夠理論與實際相聯(lián)系，解決實際生產(chǎn)中的問題。
在完成以上的內容后，我們緊接著要做的是編寫K平均區(qū)域分割程序，其基本原理是將圖像初步分成K個區(qū)域，計算每個區(qū)域的灰度平均值，將圖像中每一像素分別與K個區(qū)域灰度平均值進行比較，差值最小的區(qū)域與該像素最為接近，該像素分配給對應區(qū)域。整個圖像掃描完成，重新計算每個區(qū)域的灰度平均值，重復上述比較。 K—均值算法是迭代算法，每完成一次圖像迭代，區(qū)域灰度平均值就重新計算一次，經(jīng)過多次迭代，使區(qū)域灰度平均值趨于穩(wěn)定。
K平均區(qū)域分割算法步驟：
1、任意選擇K個初始區(qū)域，計算每個區(qū)域的灰度平均值。
2、使用最小距離判別準則，將圖像全部像素分配給K類區(qū)域；
3、用步驟2分類結果，重新計算各區(qū)域灰度平均值，并以此作為新的區(qū)域均值；4比較兩次區(qū)域均值之差，若小于某一閾值，則類中心穩(wěn)定，終止算法；否則返回步驟2。
參數(shù)設定：圖像初始分割區(qū)域數(shù)K=2 2，兩次區(qū)域灰度平均值之差閾值=10，編寫與調試圖像K平均區(qū)域分割程序，輸入圖像名：‘eight。tif’。完成以上步驟后，我們的攝影測量的實習就算告一段落了。實習雖然只有短短的一周時間，但我學到了很多東西，讓我更加深刻的了解了攝影測量學，把平時所學到的理論知識更加真實的呈現(xiàn)在我面前，希望以后還會有這樣的實習。
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