2014攝影測量學實習心得2篇
第一篇
從2014年4月26日至2014年5月7日為期兩個星期的工程測量實習已經結束了，通過這次實習，讓我深刻明白了理論聯(lián)系實際的重要性。測區(qū)是我們重慶市永川區(qū)水利職業(yè)技術學院校區(qū)，雖然測區(qū)比較大，基本上是整個學校，測繪圖也是我們整個學校的平面圖，不過，讓我們值得慶幸的是，在這個已經步入冬天的時節(jié)，在我們測量的時間里，天氣晴朗，并沒有我們擔心的雨，也就讓我們安安心心的測量，為了能盡快地完成任務，我們小組星期六、星期天加班進行測量，我們在測量的過程中也并不感到累，也沒有感到辛苦，反而還能自得其樂。
測量學首先是一項非常精確的工作，通過在學校期間在課堂上對測量學的學習，使我在腦海中形成了一個基本的、理論的測量學輪廓，而實習的目的，就是要將這些理論與實際工程聯(lián)系起來，這就是工科的特點。測量學是用來研究地球的形狀和大小以及地面點位的科學，從本質上講，測量學主要完成的任務就是確定地面目標在三維空間的位置以及隨時間的變化。在現(xiàn)在這個信息的社會里，測量學的作用日益重要，測量成果做為地球信息系統(tǒng)的基礎，提供了最基本的空間位置信息。構建信息高速公路、基礎地理信息系統(tǒng)及各種專題的和專業(yè)的地理信息系統(tǒng)，均迫切要求建立具有統(tǒng)一標準，可共享的測量數(shù)據庫和測量成果信息系統(tǒng)。因此測量成為獲取和更新基礎地理信息最可靠，最準確的手段。測量學的分類也有很多種，比如普通測量學、大地測量學、攝影測量學、工程測量學。作為水利工程系的學生，我們要學習測量的各個方面。我們所學的測繪學基礎就是這些專業(yè)知識的基礎。
通過這次實習，不僅學到了測量的實際能力，更有面對困難的忍耐力;也學到了小組之間的團結、默契，更鍛煉了自己很多測繪的能力。首先，我們是熟悉了水準儀、光學經緯儀的用途，熟練了水準儀、光學經緯儀的各種使用方法，掌握了儀器的檢驗和校正方法。其次，在對數(shù)據的檢查和矯正的過程中，明白了各種測量誤差的來源，其主要有三個方面：儀器誤差(儀器本身所決定，屬客觀誤差來源)、觀測誤差(由于人員的技術水平而造成，屬于主觀誤差來源)、外界影響誤差(受到如溫度、大氣折射等外界因素的影響而這些因素又時時處于變動中而難以控制，屬于可變動誤差來源)。知道了如何避免測量的數(shù)據錯誤，最大限度的減少測量誤差的方法，要作到：(1)要選擇精度高的測量儀器。(2)提高自己的測量水平。(3)多次測量取平均值。第三，除了熟悉儀器的使用和明白了誤差的來源和減少措施之外，還應掌握一套科學的測量方法，在測量中要遵循一定的測量原則，如：“從整體到局部、先控制后碎部”的工作原則，并做到“前一步工作未做檢核，不進行下一步工作”。這樣做不但可以防止誤差的積累，及時發(fā)現(xiàn)錯誤，更可以提高測量的效率。通過工程實習的實踐，真正學到了很多實實在在的東西，比如對測量儀器的操作、整平更加熟練，學會了數(shù)字化地形圖的繪制和碎部的測量等課堂上無法做到的東西，很大程度上提高了動手和動腦的能力。
我們在這次的實習中，也了解到了要想很好地進行測量，首先必須要掌握過硬的基本理論知識，要有實干精神，每個組員都必須親自實踐，而且要分工明確，工作也可以交換來做，還需要知道失敗乃成功之母，在實習測量的過程中，不可能完全的沒有錯誤，我們應該不氣餒，繼續(xù)一次又一次的重測，重計算，一次次地練習，一次次得提高測量水平，我們不斷在經驗中獲得教訓。而且也多虧了老師的指導，我們實習之初，遇到了各種各樣的困難，多虧的老師的耐心講解，才使我們解決了不少測量中的難題。
我們在實習過程中，不可避免的遇到了一些困難，在我們實習之初，我還有點擔心自己不會測，測不好，擔心只有兩個星期的測量時間，自己不能按時的完成任務，但是，經過我們小組的反復測量，我們的團結、默契，克服了測量中的種種問題，終于按時完成了任務。在測量實習的過程中，我們也遇到了各種各樣的困難。比如：
(1)立標尺時，標尺除立直外，還應選在重要的地方。因此，選點就非常重要，點一定要選在有代表性的地方，同時要注意并非點越多越好，相反選取的無用點過多不但會增加測量，計算和繪圖的勞動量和多費時間，而且會因點多而雜亂產生較大的誤差。
(2)在用水準儀和經緯儀測量的過程當中，有的過程出現(xiàn)了大的誤差，經過我們的'重新測量計算，誤差范圍也減小到了可以允許的范圍里。
(3)由于我們以前沒有接觸過全站儀，所以當我們拿到它的時候完全不知道怎么使用，而且我們班五個小組只有三個小組借到了全站儀，這給我們的測量帶來了一定程度上的困難，在老師的指導下，我們從學會怎么使用全站儀到能夠熟練地運用它，我們感到蠻高興的。
(4)還有就是計算問題，計算必須由兩個人完成，一個初步的計算，一個檢驗，不過，在此過程當中，也還是出現(xiàn)了計算錯誤的問題，我們在不斷的重復檢驗之中算出了正確的數(shù)值，盡量讓誤差減少到了最少。比較難的還是檢驗校核，不過，我之所以認為它難，也是因為在此之前不是很會計算它，在這次實習中，我又重新了解它的計算方法，現(xiàn)在也能自己把它計算檢驗出來了，頓時覺得校核也并不如自己想像中的那么難。
(5)最后的困難就是畫圖的部分了，雖然畫圖是交給一個同學完成的，但是我們整個組也不能掉以輕心，因為只要一個環(huán)節(jié)出了錯，圖就不可能畫出來。我們畫圖之初，最先是把九個控制點的坐標畫出來，然后繪圖員就畫的三食堂，當我們還在沾沾自喜的時候，卻被告之需要重畫，而且有的坐標也有一定的誤差，我們就不斷的在檫了畫、畫了檫的過程中如此往復，不斷精益求精，測繪圖的一點一滴也慢慢浮出了水面。
通過這次學習，讓我知道了團隊精神是如此的重要，無論是少了中間的哪一環(huán)都無法完成任務，任何一個步驟、環(huán)節(jié)，都少不了，也出不得錯，一步錯步步錯，因此，測量學才是“從整體到局部、先控制后碎部”的工作原則，并做到“步步有檢核”。因此，測量離不開我們每個人的努力，團隊的合作。
就整個實習測量來說，我們從中學到了不少知識，不過這其中也體現(xiàn)了我們還有許多的不足，希望在以后的學習中記得這次的經驗教訓，精益求精，力求能最到更好!
第二篇
攝影測量實習總結本學期的最后一周， 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)字產品 和目視化產品。 數(shù)字攝影測量系統(tǒng)是攝影測量自動化的必然產物。 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 以根據具體情況靈活選擇作業(yè)方式，提高了行業(yè)的生產效率。它不僅是制作各種比例尺的 4D 測繪產品的強有力的工具，也為虛擬現(xiàn)實和 GIS 提供了基礎數(shù)據，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。 Z1 , Z 2 , ?，Z K (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; i j 即對所有的 則判該像素屬于第 i 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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