毕业论文课题相关文献综述
传统的遥感影像主要基于卫星影像，其分辨率相对较低，而且受到地域及时间的限制较大。
随着无人机技术的迅速发展，无人机航空摄影测量技术凭借其受天气影响小、操作成本低、维护成本低、采集速度快、数据精度高、拍摄区域灵活等特点，使得基于无人机平台的低空摄影测量渐渐成为小范围大比例尺地图制图的主角。
1.1、选题意义及背景作为新兴的一种测绘手段，无人机摄影测量具有续航时间长、成本低廉、高效、简便、起降场地宽松等优点，并且搭载不同的测量设备后能够适应不同的测绘情景，在多种领域发挥作用[1]。
但无人机的影像处理，从无人机的航线编辑到航拍影像的矫正，以及到最终的获取DEM、DOM都需要用专业的软件进行繁琐的人机交互操作，且若想获得建筑物的轮廓，需要手动通过AutoCAD等制图软件进行边线提取，费时费力。
而如何解决这些无人机测量的不足，成为目前制约无人机测量技术发展的一大难关。
目前，遥感影像的提取技术主要有以下几种：（1）直接对航拍影像上的建筑物进行手工提取；（2）通过两幅及多幅影像获取立体像对来获取人工建筑物；（3）利用多种影像数据结合起来获取人工建筑。
如利用航拍影像结合LiDAR影像及DEM来达到提取建筑物的目的[2]。
虽然有多种方法可以用来提取建筑物，但并没有很成熟的减轻人工作业量的方法。
（4）作为人工智能的一个分支，深度学习在图像识别方面的作用，特别是卷积神经网络也开始被应用在无人机遥感数据的建筑物提取中[7]。
但深度学习需要的数据标本较多，且对标本的质量要求较高，因此该方法暂未在生产生活中得到广泛的应用。
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