5G的到來,很多方面都和測繪相關,但引領人卻不是測繪界大佬,為什麼。?

時間 2021-06-03 07:50:16

1樓:地球畫像師

第一次回答問題。作為乙個測繪專業的研究生對此深有體會。第一,從我們專業的培養方向和課程設定就可以看見這個專業的性質,測繪只能作為乙個應用型專業。

傳統的測繪高校目前的本科課程都還是大地,平差,工程測量,地籍房產等等這些偏向於傳統測量的東西,而像遙感地信這些課程也只是做到應用。我現在是做GPS方向,就能感覺到本科所學的知識有多匱乏,真正搞GPS搞的深入的你必須要懂得數字訊號處理,微控制器開發,通訊原理,電子技術,大地物理等一系列學科,而這些都是我本科期間從來沒接觸到的,這些侷限性就導致了你沒發做一些開創性的工作,只能是把別的人拿來應用到測繪。

2樓:

瀉藥。這個問題我理解成,為什麼測繪工作者不做AR VR 自動駕駛無人機等等工作。

簡單的說,測繪這個學科解決的不是這個問題啊!而是這些學科需要用到測繪。

從表面上看,現在的測繪學科確實被革命了。這裡提一下東北大學機械人學院的佟老師,他做的slam揹包測量機械人確實很厲害,也挺好用,地上地下走一通就測完了。最好玩的是機械人學院,做了個裝置顛覆了測繪工作??

在小範圍測區內,這種新裝置比傳統測量輕鬆太多了。還有很多做視覺識別的,也將要/正在/即將顛覆測繪傳統的作業模式。

我也曾感嘆過,測繪這個行業,要被其他專業顛覆了。

但是。其實很多測繪的外行們對測繪的理解並不深刻,舉個栗子吧,在小範圍內使用新方法測繪感覺非常溜,絲般順滑的,當測繪範圍繼續增大,增大到什麼程度呢,大到地球是乙個球,而不是乙個平面。是不是感覺這個認識非常小兒科?

我上幼兒園就知道了!

光學儀器使用的多是笛卡爾座標系,當範圍持續變大時,由於地表曲率的影響,地物會跑到「地平線」以下去。這種效應可不是我們所希望的,這個問題在測繪學裡面應該屬於大地測量的範疇。

地球是乙個兩極略扁的梨形不規則橢球,如何把乙個球體表面展示在乙個平面上,需要一定的規則。測繪學裡經常舉的例子是把桔子皮鋪平,一定會產生裂縫或重疊。所以我們需要地圖投影,具體的可以查資料,網上一搜一大堆,我這就不贅述了。

而「學測繪的不知道為什麼,要搞那麼高精度」的原因是,從大尺度投影的角度講,我們需要一些「基準」,比如為了控制投影變形量進行了分帶,分帶後每一帶的基準點位置的精度,就決定到了以此為基準進行測量的其他點精度。(實際作業中我們並沒有設定座標基點,而是測定了在這個座標系下的很多個點,以恢復座標框架。這有點像給你兩個點座標,把座標軸反推出來)

為了把測量的地物地貌細節在廣泛的範圍內有精度的拼接起來,測繪學中使用的方法是逐級做控制,防止誤差累積。先做高等級高精度大範圍控制點網,再逐漸細化和稍微降低精度要求(現行控制網分四等,此外還有等外一二級導線,圖根導線;GPS控制網分ABCDE五個等級)。換個角度,假如現在有4個小組,在沒有做高精度整體控制的情況下,分別測繪田字格的四個區域,最後四副圖接邊的(相鄰)位置拼不上,道路錯開,房屋錯位,那麼究竟是哪一組測錯了?

還是都測錯了?我們無從知曉,早期的世界地圖就是這種狀態,我認為就是沒有控制誤差累積的結果。區域越大,誤差的累積也越多,這種效應越明顯。

上面講到的還沒有考慮誤差的各種因素,僅僅是理論上的,測繪學中對誤差的研究也是非常深。測繪學的事情講的好像太多了,有點頭重腳輕了。

回到一開始說的,其實這些技術就是對自身位置資訊比較「感興趣」而已,而自身位置資訊,就是測繪學所解決的問題。從某種角度說,是這些技術「依賴」位置資訊,這些技術卻不是由位置資訊衍生而來的。他們所解決和關心的問題也是不同的。

不可否認的是,有些技術確實比傳統測繪技術更為先進和方便,在某些特定的場景下使用沒有問題,但不管怎麼說,我都只聽說過新資料生產的資料往現在有的地圖上疊加,從沒聽說過用新方法做世界地圖的,覺得新裝置行的,不用測繪學知識,做個世界地圖看看?

不過,傳統測繪實際上使用的都是取樣資料,點雲和影像(尤其是傾斜攝影)的全要素資料(大資料?)的量變,似乎在漸漸發生質變。比如,傳統測量只測3到4個點表示一棟房屋,每乙個點的錯誤都會直接影響對房屋位置資訊和形狀的判讀;如果使用雷射雷達,我可能會掃上幾百萬個點表示一棟房屋,其中有個別點位錯誤並不影響整體判讀。

測繪學的思維定勢也許該改改了。然而,如果驗收手段和標準也能與時俱進同步更新就好了。傾斜模型包含的資訊難道還不如一張DLG?

個人認為測繪學會朝著兩個方向發展,乙個是高精度,超高精度精密測量;乙個是大範圍快速獲取現場資料,海量資料獲取容易,資料處理可就難了,現在無論是攝影測量還是雷射雷達,其資料量都非常大,如何快速,自動,智慧型處理資料仍沒有特別完美的解決方案,這個過程中就需要多學科共同努力。比如slam的思想與測繪學逐級控制思想完全相反,但卻提供了乙個很好的思路;比如AI的自動識別、分類能不能加到現有的作業軟體中?在資料生產過程中就把它給學習了?

未來能不能做到外業完成內業同時完成?影像圖自動生成線劃圖?

我覺得這才是測繪專業發展的方向,答主有幸現今效力於無人機公司,如果能做一些令測繪同行們省時省力的工具,我就已經很開心了;若是能破除「好女不嫁測繪郎」的情況,不敢想簡直不敢想,哈哈哈。以上。

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