栏目:3D移动地图
在过去的几年里，街头移动映射和现实捕获悄然成为最重要的地理空间映射技术之一。已经有数百种映射车辆收集了大量地理空间数据。但我们今天看到的只是开始，相信斯蒂芬尼比克来自瑞士西北大学（FHNW）。
在未来，沿着交通走廊和建筑物内的城市环境的准确性和密集的3D表示将被捕获，并在实时地完全自动地自动和创造，并在实际时间内自动创建。这些数字现实将满足多种目的，包括对自动驾驶的无线管理，城市规划，自动变更监测和基本地图。但我们现在在哪里，我们将如何到达那里？
在过去四年中，ISPRS的科学活动重点包括改进直接和综合地理参考、地面和机载数据的自动联合注册和自动目标探测。在研究使用新型低成本3D传感器方面，也有许多贡献，如微软的Kinect或谷歌Tango。我们也看到了基于图像的3D移动测绘与基于激光雷达系统的解放，这也是由于基于sgm的图像匹配方法成功地适应了地面应用。最后但并非最不重要的是，我们正在见证从移动地图产品到基于云的3D服务的转变。这是基于云计算和数据存储的巨大进步的结果。
在不久的将来，通过进一步将激光雷达和视觉SLAM概念从机器人和计算机视觉应用到高端地图任务，我预计集成和基于图像的地理参考将取得巨大进展。这将使使用小、轻、便宜的设备来获取移动3D数据，并轻松更新现有的数字3D现实。这些低成本设备将在建筑信息模型(BIM)和设施管理方面特别有价值。从未来自动驾驶汽车中的各种地理传感器可以预期，移动3D地理空间数据收集的进一步民主化和爆炸式增长。这些传感器的输入可以用于对底层数字3D现实进行连续和自动更新。然而，还有一些挑战需要克服。一个关键的要求将是显著提高3D场景的理解，以便区分高度复杂的城市环境中的“缓慢”变化和无数的快速变化。更好的3D场景理解对于自动创建和更新语义丰富的城市和室内模型也至关重要。简而言之，移动地图和数字现实为ISPRS及其成员提供了巨大的机会。
Stephan Nebiker，瑞士西北部FHNW应用科学与艺术大学。
