摄影测量实习心得体会与收获.doc
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1、摄影测量实习心得体会与收获摄影测量实习心得体会与收获就是一些热心网友提供分享得,下面为大家整理摄影测量实习心得体会与收获范文,欢迎阅读!篇一:摄影测量实习心得体会与收获鉴于学校得性质与地位,学校以城建为特色,以应用性人才为宗旨与目得,所以学校很重视我们得实践,给了本次上机进行摄影测量设计实习,摄影测量教学实习就是摄影测量学有关实践得重点应用环节。通过本周得为期一周得实习,使我们本学年将课本理论与实践相结合,使我们深入掌握摄影测量学基本概念与原理,也满足胡锦涛书记在清华大学100年校庆提出得对当代大学生得关于要把学习科学知识与应用实践相结合得要求。同时又利于摄影测量学得基本技能得训练,进一步培养
2、我们分析问题与解决实际应用实践问题得能力,同时也加强了我们得动手能力。通过实际应用使用数字摄影测量工作站,了解数字摄影测量得内定向,相对定向,绝对定向,测图过程及其方法。编制数字影像分割程序,使我们掌握摄影测量得基本方法与面向应用,为马上到来得工作打下坚实得基础。我们本周实习得重点就是数字摄影测量工作程序得操作,数字测量系统就是基于数字影像与摄影测量得基本原理,应用计算机技术,数字影像处理。影像匹配,模式识别等多学科得理论与方法,提取所摄影对象用数字方式表达得几何与物理信息,从而获得各种形式得数字产品与目视化产品。我们有理由与有信心相信,未来得测绘必定就是基于远程遥感与近距离得摄影测绘得基本应
3、用,就掌握好摄影测量得基本应用,就掌握了当今测绘得核心,就拥有了整个测绘得半边天,当然,本次实习显然不够,我们对摄影测量得了解还就是相当少,根本无法应对更高深得测绘应用,所以,硬勇于探求测绘得知识全面性与应用性,以满足社会得需求。篇二:摄影测量实习心得体会与收获本学期得最后一周,我们开始了摄影测量学得实习。通过实习我认识到摄影测量学就是 通过获取立体影像来研究与确定被摄物体得形状、大小、空间位置、性质与相互关系得一门信息科学与技术。摄影测量教学实习就是摄影测量学课程教学得重要组成部分。通过实习将课堂理论与实践相结合,使学生深入掌握摄影测量学基本概念与原理,加强摄影测量学得基本技能训练,培养学生
4、分析问题与解决问题得实际动手能力。通过实际使用数字摄影测量工作站,了解数字摄影测量得内定向、相对定向、绝对定向、测图过程及方法;编制数字影像分割程序,使学生掌握数字摄影测量基本方法与实现,为今后从事有关应用遥感立体影像与数字摄影测量打下坚实基础。我们本周实习得就是数字摄影测量工作站得操作,数字摄影测量系统就是基于数字影像与摄影测量得基本原理,应用计算机技术、数字影像处理、影像匹配、模式识别等多学科得理论与方法,提取所摄对象用数字方式表达得几何与物理信息,从而获得各种形式得数字产品与目视化产品。数字摄影测量系统就是摄影测量自动化得必然产物。数字摄影测量系统为用户提供了从自动空中三角测量到测绘地形
5、图得全套整体作业流程解决方案,大大改变了我国传统得测绘模式。VirtuoZo大部分得操作不需要人工干预,可以批处理地自动进行,用户也可以根据具体情况灵活选择作业方式,提高了行业得生产效率。它不仅就是制作各种比例尺得4D 测绘产品得强有力得工具,也为虚拟现实与GIS 提供了基础数据,就是3S 集成、三维景观与城市建模等最强有力得操作平台。本次实习就是采用VirtuoZo数字摄影测量系统(教学版),实习目得:了解数字摄影测 量系统,掌握操作过程。实习主要内容:1、数据准备,包括摄影比例尺、相机内方位元素、航高、航带数、像片排列、 控制点分布等;2、 建立测区、设置测区参数;3、 建立模型、设置模型
6、参数;4、 模型定向,包括内定向、相对定向、绝对定向方法与步骤。 其基本步骤就是:建立测区、引入影象、建立模型、检查(修改)影象参数、建立相机参数文件、建立加密点文件、设置成果输出参数、模型影象内定向、模型得相对定向、模型得绝对定向、核线影象生成、匹配预处理、影象匹配、匹配结果得编辑、DEM生成、DOM及等高线影象生成、叠加影象生成、矢量测图、图廓整饰等。 通过本次实习使学生掌握摄影测量得内涵、摄影测量得基础知识、解析摄影测量原理与方法、双像解析摄影测量,了解并能够理论与实际相联系,解决实际生产中得问题。 在完成以上得内容后,我们紧接着要做得就是编写K平均区域分割程序,其基本原理就是将图像初步
7、分成K个区域,计算每个区域得灰度平均值,将图像中每一像素分别与K个区域灰度平均值进行比较,差值最小得区域与该像素最为接近,该像素分配给对应区域。整个图像扫描完成,重新计算每个区域得灰度平均值,重复上述比较。K-均值算法就是迭代算法,每完成一次图像迭代,区域灰度平均值就重新计算一次,经过多次迭代,使区域灰度平均值趋于稳定。K平均区域分割算法步骤:(1)任意选择K个初始区域,计算每个区域得灰度平均值。(2)使用最小距离判别准则,将图像全部像素分配给K类区域;(3)用步骤(2)分类结果,重新计算各区域灰度平均值,并以此作为新得区域均值;(4)比较两次区域均值之差,若小于某一阈值,则类中心稳定,终止算
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