1. 无人机倾斜测量概述：

无人机即无人驾驶、通过计算机利用无线电遥控设备和内置程序操控的不载人飞机。无人机可执行对载人飞行来说危险或困难的任务，减少飞行员的工作量，节省大量成本。无人机用途广泛。近年来，随着无人机技术的快速发展，飞行稳定性和分辨率提高，测量领域广泛应用了无人机技术。

民用无人机测量工作多为低空摄影测量，需要选择天气良好的时段进行测量，主要包括采集区域图像数据、控制点测量。无人机低空摄影测量需要满足低空数字航空摄影测量的规范要求，输出结果主要为DEM数据和大地坐标、角元素文档。

地面测量和载人航空摄影测量有着诸多限制和不便。因此，无人机测量在未来的测量工作中将越来越重要。地面测量的测站设置在地面上，测站点的高度十分有限，对于高大地物的各角度和地形的全貌难以测量，同时测量地面测量容易出现不通视，测量人员无法到达，无法设站的情况。而航空测量则可以解决这些问题。载人航空摄影测量显然需要体型较大、动力较强的飞行器，因此也需要大型机场，同时它的飞行还有严格的管制。而无人机航测大幅度减小了飞行器的体积，省去了飞行员训练、培养，大型飞机和机场的维护成本，起飞降落场地要求很低；相对于大型飞机使用的航空燃油，无人机以电池为动力源更加绿色环保；也可以进行更精细、更低空的飞行。但是，无人机航测也具有一定的缺陷，比如由于靠电池为动力续航能力差，单次测量区域较小，不适于大规模项目的测量，另外其航行姿态也不如大型飞机稳定。

传统的航空摄影测量以正射影像为主。正射影像从垂直角度拍摄，观测角度只有一个，对地物侧面获取的信息也十分有限。倾斜摄影测量不同于正射影像从垂直角度拍摄，它在同一飞行平台上设置多台传感器，从一个垂直和前视、后视、左视、右视四个倾斜的角度同时测量，可以获取不同角度更丰富的信息，快速生成三维模型，同时采集了纹理信息，较正射影像的三维模型的数据量较小。

2. 测量数据处理：

无人机倾斜摄影测量获得的结果为多影像数据，即一个垂直方向影像数据和四个方向倾斜影像数据。这要求处理软件具有处理倾斜影像数据的能力，而这是传统三角测量软件所不具备的。所以，无人机倾斜摄影测量的数据处理需要解决 4 大关键技术：多视影像的联合平差、多视影像的密集匹配、数字表面模型（DSM）生成和真正射影像(TDOM)纠正^[1]。

影像匹配是倾斜摄影测量的重要部分，它为下一步的定向提供了同名点坐标值，因此它是决定最终结果和总效率的重要因素。因为SIFT算子提取的算子的尺度和旋转不便，所以这些特征点对仿射变换和光照变化具有良好的适应性。无人机相对于载人飞机一般重量较小，易受风力影响，且由于无人机是遥控操作，在受风力影响时难以对飞行姿态进行及时调整，无人机易偏离既定航线；同时由于无人机多采用轻质材料，因此无人机上的传感器也会随着风力和飞机的移动而移动，这都导致相邻影像件旋偏角、旁向重叠度和航向重叠度有较大变化。另外由于携带多个倾斜摄影传感器，不同传感器对同一地物，特别是高耸的建筑物所获取的影像会有不同的变形，这给影像特征提取带来了困难，降低了影像匹配的成功率和可靠度。而SIFT匹配算法在尺度、光照、旋转方面具有不变性特征，对于变形的影像有较好的匹配效果。SIFT匹配算法以128维向量对特征点进行匹配，可采用最近邻搜索法或Hash算法实现。

为了将多张影像的信息转换到同一坐标系，对区域网进行平差，需要先通过内定向解算内方位元素，确定摄像机与像片的位置关系，建立相片坐标系；再进行外定向，确定外方位元素，建立空间坐标系。在相对定向和构建自由网时，可以利用重投影误差、光束交会角和冗余度等约束条件过滤不可靠的同名点，以得到较精确的同名点观测结果。

3. 三维建模：