Page 239 - 测绘科学技术理论及实践应用研究

第九章 测绘工程及其技术改革创新的几点思考

智能城市建设的基本内容，直接关系到整个建设法规的合理性，是否最终能够满
足社会发展过程和市场发展趋势。实际上，获取地图地理信息使城市建设充满了
无限可能，并且更容易被社会认可和被市场接受。

三、人工智能时代测绘技术面临的机遇和挑战

（一）机器学习及其在摄影测量遥感中的应用
1. 机器学习

人工智能时代下机器学习逻辑就是利用寻找某些函数关系，通过数据信息使
得事物相互勾线、互相连接，最终会出现最为准确的映射反应，使得人工智能系
统快速性完成具体学习任务。

2. 摄影测量遥感的应用
机遇：目前在机器学习技术中长时间使用统计学思想，摄影测量与遥感领域
也广泛应用着统计学的思想。例如，测绘遥感期间需通过统计学思想完成监督和
非监督目标的分类任务与识别任务，传统的统计学理论在应用期间遥感影像的分
类识别任务完成速度很慢，不能确保测绘遥感技术的目标识别准确度与分类的准

确度，而使用人工智能技术中的机器学习就可以解决此类问题，通过逐层算法使
得机器能够深度地进行神经元网络的训练，创建深度网络系统平台，按照各类测
绘遥感的目标任务情况，机器在获得各类特征数据信息之后利用自主学习功能，

增强人工智能技术在遥感测绘中的使用效果。据相关的实践研究与数据分析可以
发现，采用深度学习算法与现代统计学思想，将人工智能技术融入测绘遥感领域，
能够提升图像识别效果、物体分类效果、语音辨别效果与遥感技术应用效果等，
在未来发展的过程中机器学习技术的深度学习功能也会有所进步。
挑战：测绘遥感技术应用最为重要的就是进行目标的几何定位、提取目标的

物理属性，收集二维图像重新创建立体几何图形，合理分类地理物质要素等。在
此期间，使用机器学习的深度学习技术可改善目标物体几何定位的现状，而目前
面临的挑战就是机器学习的深度学习技术还没有深入融合到测绘遥感领域。

虽然当前存在一些挑战，但是很多专家都开始研究机器学习和计算机视觉技
术的整合，将其运用到测绘遥感领域能够增强目标物体定位的精确度，其和传统
技术相比存在数量级别的差异，因此在测绘遥感技术方面应重点使用人工智能的
机器学习技术，通过三维重建技术方式，借助其中的密集匹配技术措施增强深度

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