1樓：木木哥
總體來說，我覺得傾斜攝影測量的發展勢頭更好；LIDAR在某些特定領域的應用優勢明顯、無法取代。此外，我傾向於認為，二者的融合處理只是乙個過渡性的折中策略。
首先傾斜攝影測量還需要解決一些技術難題：
1）多個相機鏡頭之間的影像存在大的視角變化，直接進行特徵匹配時很難的。現在的處理很多都是對每個鏡頭的影像進行單獨匹配，多鏡頭之間的影像匹配穩定性或速度還不是很好（視角差異大，匹配不簡單）。很顯然，這會影響空三的精度
2）多視角影像的密集匹配演算法，以現有的演算法來說，都無法完滿的解決實際場景的邊界地方（建築物的豎直方向高程變化、複雜地形引發的遮擋導致匹配測度很難準確反映出真實視差）。當然，現在的演算法效果已經很好了。
題主可適當關注ISPRS/EuroSDR的新benchmark，是關於傾斜攝影測量定向和密集匹配處理的
EuroSDR/ISPRS Workshop on 'Oblique Cameras and Dense Image Matching'
這兩個提到的問題在攝影測量這個領域一直在推動和發展，7月份的ISPRS大會會報告最新進展，題主可以適當關注。
LIDAR資料的幾何測距精度高，但當掃瞄距離遠了之後，點位的解析度會變低（角解析度），使用航空LIDAR一般只能達到分公尺級的解析度，而多鏡頭的航空相機通過密集匹配可以達到每畫素一匹配點，點雲可以通過多鏡頭的多次覆蓋達到亞分公尺級。
另外乙個問題是記錄的光譜資訊，傾斜攝影系統可以記錄可見光波段資訊，LIDAR沒法做到。這個光譜資訊對於後期的自動解譯是非常非常重要的！結合深度和光譜資訊可以明顯提高分類精度，這在計算機視覺和攝影測量領域多篇文獻中已經得到了印證。
另外，在具有光譜資訊和具有更強烈邊緣資訊的影像上實現自動建模或高效半自動建模的概率更大。
在特定的應用，如林業中，多次回波LIDAR會有助於分析樹冠、樹幹和地面資訊，這個傾斜攝影測量系統很難做到。。
2樓：小李出差
這個我覺得還是不能一概而論，畢竟存在即有道理。LiDAR相比於傾斜攝影的優勢在於其獲取方式，受天氣影響比較小；而獲取了傾斜影像以後，除了影像上紋理等資訊，通過處理可以獲得比LiDAR更加密集的點雲資料。
3樓：mx liu
各有優劣吧，話說當初lindar剛問世時也是號稱要取代攝影測量的，這個攝影測量的從業者剛開始也被唬得不行，不過後來隨著lindar應用的推廣，大家發現lindar也是有缺點的，比如不能獲取紋理，不能製圖，還有就是航空lindar點雲密度低，代價高等，這個ETH的阿公尺格林教授他們有發文章深入得對比兩者的表現，可以說是各有優略吧。
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