【技术】倾斜影像分辨率与矢量比例尺之间的关系、航高与分辨率的讲解

要理解倾斜影像的分辨率与矢量数据比例尺之间的关系，我们首先得明白：我们搞GIS，研究的就是地理空间数据，而地理空间数据最基本的两种数据格式就是矢量和栅格，以及无人机航摄时航高与地面分辨率的关系。

0航高与地面分辨率的关系

据《低空数字航空摄影规范》，相对航高的计算公式如下：

H=f×GSD/a

式中，H为相对航高，f为摄影镜头的焦距，GSD为影像的地面分辨率，a为像元尺寸的大小。

那么假设（可能不合理）一个相机像素为2000万，焦距为20mm，感光元件尺寸大小为6mm×4mm，分辨率为4000×5000，如果要求地面分辨率达到20cm，航高最高能到多少。

首先计算象元尺寸a：可以通过6mm/4000或4mm/3000得到为1.5um。 

然后带入公式反算航高即可。

1什么是栅格数据和矢量数据？

我们经常看到的影像图、DOM、航片卫片这些都是栅格数据。它是以二维矩阵的形式来表示空间地物或现象分布．每个矩阵单位称为一个栅格单元（cell）。因此栅格数据有属性明显，定位隐含的特点。

而矢量数据呢？最常见的就是数据线画图、DLG他是利用点，线，面的形式来表达现实世界，具有定位明显，属性隐含的特点。

对于矢量数据，我们通常用比例尺来描述其精度，对于影像图及模型，我们通常用分辨率来描述其精度。

2如何描述栅格数据和矢量数据的精度？

矢量数据用比例尺来描述其精度：

要讲矢量数据比例尺之前，我们要先了解一下比例尺精度的概念：通常人眼能分辨的两点间的最小距离是0.1mm，因此，把地形图上0.1mm所能代表的实地水平距离称为比例尺精度，1:500DLG的比例尺精度就为0.1mm*500=0.05m。

那么再来看一下1:500DLG数字线划图的成图规范：

上图为  CHT-9008.1-2010-1：500-1：1000-1：2000《基础地理信息数字成果数字线划图(DLG)》的规范要求，我们可以看出1:500DLG的平面精度≤±0.3m，高程精度≤±0.2m。

因为对于各种比例尺的DLG都有着明确的精度规范要求，因此我们通常就用比例尺来描述矢量数据的精度。

栅格数据一般用分辨率来描述其精度：

我们先了解一下概念：以下地图分辨率（Resolution），也称地面分辨率或空间分辨率，表示屏幕上一个像素（pixel）所代表的实际地面距离（米）。

形象地讲：在arcgis中打开30m分辨率的DOM栅格数据，不断就会呈现马赛克的画面，放至最大，就会呈现一个个的小方格子，这个小方格子就是像元，测量其值，每个像元代表30m*30m的地物，这就是分辨率。

那我们的倾斜摄影模型呢，也通常就用分辨率来描述其精度：

我们把数据不断放大，直至看到由多个像元组成的马赛克，然后测量其值，每个像元所代表的实际地物为3cm*3cm那么我们就说倾斜影像模型的数据精度为5cm。：

那么讲倾斜摄影模型精度也就是分辨率，为什么要跟比例尺扯在一起？

原因就在于，好多甲方单位想要做倾斜摄影实景建模，想和已有数据做结合，对外提需求就是，能否做到1：500的精度？我们现在有很多1：500的DOM/DLG，能否做到完美结合？如果只是单纯做实景建模的同学可能一听就懵逼了，你直接告诉我需要几厘米的模型精度不就完了吗？所以我们接下来就看下分辨率和比例尺之间的关系

3比例尺和分辨率之间的换算关系

简单粗暴地先上几个公式：

1英寸（in）=96像素（piexl）

1英寸（in）=0.0254m=96像素

那么1像素=0.0254/96=2.65*10^(-4) m。

我们都知道：电子产品是以英寸为长度计量单位，数据图像的像素显示也不例外，看到上面几个式子我们已经知道了1像素有多少米。那么就可以得到：

比例尺=图上距离/实际距离=1 : [ 分辨率 /2.65*10^(-4)]，也就是他们之间大致的换算关系。

对于5cm分辨率的倾斜影像，我们很容易可以算出他的大致比例尺为1:180，也就是说他可以满足1:200大比例尺地形图的要求，以其衍生产品DSM可以得到1:200大比例尺的数字线画图。

4倾斜影像的模型精度

我们在这里讲的模型精度即为倾斜影像数据的测量值与真实值之间的差值：

检测实景三维模型的精度要利用GPSRTK在测区外业实地测量若干个特征点，并记录WGS84坐标、椭球高及需要拍摄的每个点对应的实地位置。将从实景三维模型中提取每个检查点对应位置的模型坐标与检查点的测量坐标作对比进行精度评估。这是严格计算倾斜影像模型精度的方法。

按照上述方法来评定倾斜影像的模型精度：

倾斜摄影的模型高程精度一般是地面分辨率（GSD）的三倍，如果生成的正射影像的分辨率是5cm，那模型的高程精度基本就是15cm,最大限差为2倍中误差即30cm。

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来源：CSDN  GIS前沿

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