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{{Infobox
| title = 无人机摄影测量
| en_title = UAV Photogrammetry
| abbr = Drone Photogrammetry
| image = UAV_Photogrammetry_Workflow.jpg
| image_caption = 无人机摄影测量工作流程示意：从数据采集、影像处理到成果生成。
| field = [[摄影测量]]
| equipment = [[无人机 (UAV)]]、数码相机、[[GNSS]]接收机
| core_concept = [[立体像对]]、[[空中三角测量]]、运动恢复结构 (SfM)
| application = 小区域[[地形图测绘]]、[[土方计算]]、[[变形监测]]、[[精细农业]]、[[文化遗产保护]]
}}

'''无人机摄影测量'''（UAV Photogrammetry），又称'''无人机遥感'''或'''低空摄影测量'''，是指利用[[无人机]]（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）作为飞行平台，搭载数码相机、[[GNSS]]/[[IMU]]等传感器，快速、灵活地获取地面高分辨率影像，并通过[[摄影测量]]原理和计算机视觉技术，生成[[数字正射影像图]]（DOM）、[[数字高程模型]]（DEM）、三维模型等多种地理空间数据的新兴技术。

与传统的航空摄影测量相比，无人机摄影测量具有机动灵活、成本低、效率高、影像分辨率极高、受天气影响小等突出优点，特别适用于小范围、高精度的测绘和监测任务。

== 技术特点与优势 ==
1. '''高分辨率'''：无人机飞行高度低（通常为几十米到几百米），可以轻松获取厘米级甚至毫米级的地面分辨率影像，能够展现丰富的地物细节。
2. '''高时效性'''：部署快速，可根据任务需求随时起飞作业，快速响应应急事件（如灾害评估、事故勘察）。
3. '''高灵活性'''：能够轻松进入人难以到达或危险的区域（如陡峭山坡、矿区、灾后废墟）进行数据采集。
4. '''低成本'''：相比于载人飞机，无人机的购置和运行成本都大大降低，使得高频次的重复观测成为可能。
5. '''自动化程度高'''：从航线规划、自动飞行、数据采集到后期的数据处理，整个流程已高度自动化。

== 核心技术流程 ==
无人机摄影测量的数据处理流程主要基于'''运动恢复结构'''（Structure from Motion, SfM）和多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）算法。

1. '''航线规划与数据采集'''：根据测区范围、地形起伏和所需分辨率，规划无人机的飞行航线，确保足够的航向和旁向重叠度（通常为80%和70%）。无人机沿规划航线自动飞行并拍摄影像。
2. '''特征点提取与匹配'''：软件（如Pix4D, Agisoft Metashape等）自动在所有影像中检测并匹配成千上万的同名特征点。
3空中三角测量]]（基于SfM）'''：以匹配的特征点为基础，利用SfM算法同时恢复出相机的拍摄位置、姿态（外方位元素）和稀疏的三维点云结构。
4. '''点云加密'''：在稀疏点云和精确的相机位姿基础上，利用MVS算法对影像进行像素级的密集匹配，生成高密度的三维点云。
5. '''成果生成'''：
* '''[[数字表面模型]] (DSM)'''：由密集点云直接生成，表示包括地物、植被、建筑物在内的地表高程。
* '''[[数字正射影像图]] (DOM)'''：将原始影像进行微分纠正，消除由地形起伏和相机姿态引起的像点位移，使其具有地图的几何精度。
* '''三维模型'''：生成带真实纹理的实景三维模型，用于可视化和分析。

== RTK/PPK技术应用 ==
为了减少或免除地面控制点，现代无人机普遍集成了高精度的实时动态（RTK）或后处理差分（PPK）GNSS技术。这使得无人机在拍照的瞬间就能获得厘米级的相机位置坐标（POS数据），极大地提高了[[空三]]的精度和自动化水平，简化了外业工作。

== 应用领域 ==
* '''测绘与地理信息'''：快速更新小区域地形图，制作正射影像图。
* '''工程建设'''：土方量计算、施工进度监测、竣工验收。
* '''[[灾害与应急管理]]'''：滑坡、泥石流、地震等灾害的快速评估与监测。
* '''[[精细农业]]'''：作物长势监测、病虫害识别、精准施肥。
* '''[[文化遗产保护]]'''：古建筑、考古遗址的精细三维建档与修复。
* '''环境监测'''：河流污染、海岸线变化、植被覆盖监测。

== 参见 ==
* [[无人机 (UAV)]]
* [[摄影测量]]
* [[运动恢复结构]] (SfM)
* [[实时动态 (RTK)]]

[[Category:摄影测量与遥感]]

无人机摄影测量 - 版本历史

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