1樓：木木哥
這個專業方向的前景很廣闊，但要在這個方向做出不一般的成績，需要面臨的挑戰也比較大。在這裡提幾點我的認識：
1）攝影測量和遙感都以影像為基礎，資料的獲取上是以「面」方式來獲取的，工作效率顯然高於傳統測繪手段的「點」獲取模式。地面車載、低空無人機、航空、近地軌道衛星等各種影像獲取平台造就了在資料獲取上對地面從區域到細部各種尺度的覆蓋，可以說在資料獲取上有優勢。
2）如果僅僅有資料，那幹不了任何事，只有解譯出來的資料才能服務。這裡又有兩點可以展開談：
A 解譯的自動化程度和穩健程度是關鍵，幾何問題基本完滿解決了，但是分類、識別、特定行業的目標和知識提取還大有可為。這裡面臨的挑戰一方面是現在大的機器學習社群所共同面對的難題，如特徵的表達，分類器的泛化，遷移學習等；一方面還有我們所需要去面對的獨特的挑戰和優勢，如分類器抗雜訊處理、高質量海量訓練樣本的製作、地物結構的學習等問題。
B 與計算機視覺、機器學習，往大了說人工智慧這個大方向存在著天然聯絡，使得攝影測量與遙感可以站在測繪大方向與機器學習的交叉口，自然可以借力新的機器學習理論狂飆突進的技術迭代。作為測繪學子，這是乙個進入深度學習、大資料等熱門的資料科學方向的良好入口。
所以，這個方向如果能輔修一些機器學習、大資料分析的課程，將會是一片藍海。同時請注意，雖然資料獲取平台的門檻在不斷降低，但現階段來看，我們還看不到計算機視覺和機器學習領域的人大量進入攝影測量與遙感的趨勢，因為在專業知識、資料分發、巨集觀需求方面還存在著夠整個行業安全成長的壁壘。
綜上，這是乙個進可攻入計算機視覺、機器學習、大資料等熱門領域；退可守成的方向。
2樓：悄悄摸魚中
雖然我是GISer，不過對遙感方面還是很感興趣的，所以來回答一下吧。
總體來說應該是前景很好吧。攝影測量與遙感技術應用領域越來越廣，涉及到人口、資源、環境、社會、減災和文化等領域的方方面面，與其他學科的聯絡也越來越緊密。
具體說的話：
在人口與社會領域方面，遙感已經廣泛用於人居環境與影響分析，城市（建築、交通、綠化、景觀）、健康、疾病、生育、公共衛生、體育等領域的應用已經有了良好的開端。
在資源調查與管理方面，土地資源、礦產資源、水資源、森林資源、農業資源、海洋資源等調查都已經離不開攝影測量與遙感技術的支援，不過對這些資源調查的資訊提取進度、可靠性和穩定性還有提公升空間。
還有很多方面就不一一枚舉了。
另外，如果你讀研選擇遙感更容易出文章，至少比我這搞GIS的更容易。。
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