“新工科”背景下數(shù)字攝影測量學教學改革初探

張云生 馬慧云 潘紅播

[摘 要]近年來，人工智能、大數(shù)據、傳感器技術的發(fā)展開始倒逼傳統(tǒng)測繪類專業(yè)進行改革升級，尤其是計算機視覺、人工智能領域的研究人員進入攝影測量領域，開發(fā)了自動化程度高的攝影測量軟件，逐漸形成取代傳統(tǒng)攝影測量軟件的趨勢。而傳統(tǒng)的攝影測量實踐教學以軟件使用為主，無法滿足企業(yè)高層次開發(fā)人才使用的需求，為此，通過探索結合計算視覺領域的開源庫，采用個人和團隊編寫的方式實現(xiàn)數(shù)字攝影測量學中的經典算法，讓學生更深入理解算法，以期提高學生的編程實踐能力。

[關鍵詞]數(shù)字攝影測量;教學改革;編程

[基金項目]2017年中南大學新工科研究與實踐項目“面向新經濟的測繪地理信息類專業(yè)轉型升級探索與實踐”（2017XGK044）;2017年中南大學教育教學改革研究項目“工程教育認證背景下測繪工程專業(yè)達成度評價改革與實踐”（2017jy06）

[作者簡介]張云生（1984—），男，湖南懷化人，博士，中南大學地球科學與信息物理學院副教授，主要從事數(shù)字攝影測量研究。

[中圖分類號] G642[文獻標識碼] A[文章編號] 1674-9324（2020）32-0194-03[收稿日期] 2020-02-05

一、引言

實踐是工程人才培養(yǎng)的關鍵環(huán)節(jié)，“卓越工程師教育培養(yǎng)計劃”創(chuàng)立了企業(yè)與高校進行產學研結合的人才培養(yǎng)協(xié)同機制，目的是通過此方式解決工程人才培養(yǎng)過程中校企脫節(jié)的問題。為應對新一輪產業(yè)變革與科技革命，支撐服務國家創(chuàng)新驅動發(fā)展、“中國制造2025”等一系列國家戰(zhàn)略，我國2017年啟動了“新工科”建設。新工科的“新”包含三方面含義，即“新興、新型和新生”，其中“新型”指的是對傳統(tǒng)的、現(xiàn)有的（舊）學科進行轉型、改造和升級，包括對內涵的拓展、培養(yǎng)目標和標準的轉變或提高、培養(yǎng)模式的改革和創(chuàng)新等而形成的新學科[1]。當前經濟形勢下，不斷有新興學科誕生、發(fā)展，測繪類專業(yè)壁壘降低，BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）等大型互聯(lián)網企業(yè)進入測繪類行業(yè)。如果傳統(tǒng)測繪類專業(yè)不謀求轉型升級，將面臨被侵蝕甚至淘汰的局面。因此傳統(tǒng)測繪類專業(yè)的建設更應側重于借鑒人工智能專業(yè)、云計算、大數(shù)據等方向的發(fā)展，對傳統(tǒng)專業(yè)內涵進行改造升級，拓展課程內容等[2]。

攝影測量學是遙感科學與技術、測繪工程專業(yè)的重點課程。攝影測量學是利用像片研究被攝物體的形狀、位置、大小、特性及相互位置關系的學科，可以大致概括為三個問題：幾何問題、對應問題、解譯問題。幾何問題是攝影測量基礎部分解決的問題，是目前基本解決的問題;對應問題是數(shù)字攝影測量的核心;解譯問題是遙感等相關課程共同解決的問題。數(shù)字攝影測量是應用計算機技術、數(shù)字影像處理、模式識別等多學科的理論與方法，提取所攝對象的幾何與物理信息。由于攝影測量學與計算機視覺在原理、方法和應用上都有很多相通的地方，尤其是無人機和街景測量車的出現(xiàn)，讓攝影測量與計算機視覺領域的學者關注的對象有了更多的交集[3，4]。

隨著計算機視覺、人工智能領域的研究人員進入攝影測量領域，當前常用的軟件如Pix4Dmapper、Smart3D開發(fā)人員皆為計算機視覺領域的人員。這些軟件自動化程度高，有逐漸取代傳統(tǒng)攝影測量軟件的趨勢。為了培養(yǎng)更多適應當前生產需求的人才，不少學者開展了相關的教學改革探索。卞玉霞在改革中重在引入計算機視覺與傾斜攝影測量方面的相關知識，增加了計算機視覺中基礎矩陣估計、攝像機標定、傾斜攝影和點云建模等內容，擴展了攝影測量的前沿知識[5]。許志華等分析了“數(shù)字攝影測量”課程教學中利用VirtuoZo進行實踐時存在的主要問題，介紹了一種利用Agisoft PhotoScan與AcrGIS從無人機影像生產數(shù)字高程模型、正射影像的實踐流程[6]，該方案使用的PhotoScan軟件起源于計算機視覺領域，軟件自動化程度高，被生產單位廣泛應用于小型數(shù)據生產。王志勇等針對當前數(shù)字攝影測量實踐教學中存在的與生產實際脫節(jié)、學生創(chuàng)新實踐能力不強等問題，對數(shù)字攝影測量的實踐教學進行改革，主要引入Pix4Dmapper、Smart3D等軟件對傳統(tǒng)VirtuoZo進行補充，在傳統(tǒng)4D產品生產基礎上，補充傾斜攝影建模實踐，并且收集了典型試驗數(shù)據進行試驗，增加了實踐的趣味性和工程背景，有利于提高解決實際工程問題的能力[7]。張榮春等則提出結合傳統(tǒng)攝影測量學與新技術，通過引入計算機視覺、衛(wèi)星攝影測量學、激光雷達及相機融合等新課程內容，探討構建開放式攝影測量試驗系統(tǒng)的新思路[8]。徐辛超等則將Matlab引入攝影測量課的教學中，將學生分組利用Matlab實現(xiàn)攝影測量課中典型的特征提取、影像匹配、DEM內插方法，在編程實踐方面進行了有意義的嘗試[9]。

可見當前的一些實踐改革側重于引入新的軟硬件，主要培養(yǎng)軟件使用、應用工程師，對于創(chuàng)新能力、編程能力的培養(yǎng)則稍顯欠缺。寧津生院士指出“為滿足信息化時代的需求，要注重培養(yǎng)計算機編程能力的培養(yǎng)”，他建議“設置少而精的計算機課程，打好所有編程的入門基礎，在各專業(yè)課程中融入編程作業(yè)，不斷提升編程能力”[10]。中南大學遙感科學與技術專業(yè)設置了計算機程序設計基礎（C++）課程，在此基礎上，開設了測繪程序設計基礎課程，結合測量學和誤差理論與平差基礎知識進一步提升學生C++的編程能力，但缺乏圖像處理等方面的編程能力培養(yǎng)。因此本文以中南大學地球科學與信息物理學院數(shù)字攝影測量學課程教學為例，反思遙感科學與技術專業(yè)核心課數(shù)字攝影測量學教學模式，探討新工科背景下課程教學改革新途徑。

二、改革內容

當前的工程教育著重以學生為中心，著重學生產出，教學目標應以促進學生學業(yè)成功為目標，鼓勵學生追求卓越與創(chuàng)新。根據調研、討論確定的數(shù)字攝影測量課程目標為以下三點：

1.掌握數(shù)字攝影測量核線糾正、特征提取、匹配、數(shù)字高程模型與正射影像的基礎理論與算法，了解常用的數(shù)字攝影測量軟件。

2.具有一定的攝影測量數(shù)據處理算法代碼實現(xiàn)能力，能發(fā)掘現(xiàn)有經典算法的不足，并提出新的方法，培養(yǎng)自主學習能力和創(chuàng)新精神。

3.能夠根據4D產品的需求，選擇合適的硬件和軟件設備，制定顧及社會環(huán)境的解決方案。

以上三個課程目標支撐的學生畢業(yè)要求，包括以下四點：

1.了解遙感科學與技術專業(yè)相應的軟硬件的使用原理和方法，并理解其局限性。

2.掌握面向基礎測繪、環(huán)境監(jiān)測等復雜遙感工程基本設計、開發(fā)方法與技術，并且能了解影響技術方案的各種因素。

3.能夠通過文獻檢索，調研比較當前工藝和方法，分析復雜工程問題，為制定合理解決方案服務。

4.掌握基本的創(chuàng)新方法、具有較強的創(chuàng)新意識和創(chuàng)新能力，具有革新工程工藝流程的意識。

課程的理論教學和實踐教學都應以學生課程目標的達成為落腳點，支撐畢業(yè)要求的達成，尤其是要注意非技術能力的培養(yǎng)。通過課堂視頻輔助、PPT理論講解，學生可以大致理解算法步驟。但僅通過課堂講解，學生分析解決問題、創(chuàng)新、表達溝通的能力得不到有效的培養(yǎng)。鑒于此，為了讓學生更深入理解數(shù)字攝影測量核心算法，結合本專業(yè)學生已經開設的C++課程，在實踐教學過程中進行了一系列改革。共設計了5次編程試驗，內容如表1所示，建議學生采用VS2017完成。個人編寫的4次試驗由每個同學單獨完成，第5次試驗分組進行，每組3個同學。個人編寫部分，在課外完成后，安排一次課堂試驗進行答疑，然后提交報告和源代碼，教師根據報告和源代碼評價學生達成情況。團隊編寫部分由教師給定項目題目和提供測試數(shù)據，學生組隊后根據興趣、編程基礎選擇題目，組長安排組員課下查找補充資料、明確分工、設計程序框架、完成代碼編寫與測試，并撰寫多媒體講稿。在此基礎上，每組同學利用多媒體進行交流匯報，教師旁聽和提問，并根據匯報答辯情況對學生達成情況進行評價。

以上實驗涉及大量的圖像讀寫和圖像操作，直接用C++編寫這些內容較為復雜，因此本試驗引入OpenCV開源庫解決這些問題。OpenCV是英特爾開源的跨平臺計算機視覺庫，易于配置，具備C++、Python接口，對研究和商業(yè)用途均免費。最新攝影測量軟件如Pix4D等都吸收了OpenCV的開發(fā)成果，也被當前很多深度學習開源庫作為圖像處理的第三方庫。通過引入OpenCV進行圖像讀寫、彩色與灰度影像的轉換、結果可視化，可以降低編程的難度，讓學生側重于數(shù)字攝影測量本身算法的編寫。

三、教學效果

通過交流反饋以及閱讀學生的試驗報告感想部分，發(fā)現(xiàn)很多學生都提到了在課堂上以為聽懂了公式，但之后通過編程實踐才能深入理解算法的核心，建立起公式與影像像素間的聯(lián)系。學生在算法實現(xiàn)基礎上，對一些閾值或者其他參數(shù)進行了調整，利用標準影像和不同實際影像進行測試，加深了對參數(shù)所表達的意義的理解。通過閉卷考試的縱向對比，也發(fā)現(xiàn)核線排列、最小二乘匹配算法整體掌握情況相比往年有所好轉。

在團隊編寫的過程中，部分學生還自行查找文獻，搜索相關的國內外研究現(xiàn)狀，試圖實現(xiàn)超出教材學習的知識內容，比如實現(xiàn)DEM內插時，每個點內插都和周圍的點相關，教材上的算法過程只說明了要搜索每個點周圍小于給定半徑R內的點，但沒有說明這些點怎么搜索。因此點少時，直接比較每個點到當前點的距離可以獲得半徑范圍內的點，該算法直觀，但點數(shù)目較多時，效率低下。針對此搜索問題，有個別同學探索了一種改進方法，即先將所有的點分配到XY平面格網中，然后再采用類似于影像鄰域點的方法搜索周圍格網，將格網內的點取出后，再比較實際距離獲得R內的點。通過格網預處理，可以大幅提高內插的效率。也有一些同學通過搜索文獻，發(fā)現(xiàn)可以使用KD-樹加速K個鄰近點的搜索，也發(fā)現(xiàn)了不同KD-樹實現(xiàn)，大部分學生使用的是OpenCV中實現(xiàn)，這也豐富了學生對高維數(shù)據的搜索。后續(xù)任課教師在點評該實驗時，指出KD-樹的建立過程、用處等，鼓勵了學生的探索精神，也指出基于格網的搜索方式和四叉樹是相似的，建議相關學生了解四叉樹。在KD-樹探討時，有個別學生將KD-樹和特征匹配聯(lián)系起來，提出來這個樹結構也可以用于SIFT等高維描述子的搜索匹配。

通過引入OpenCV編程，降低了影像讀寫操作難度，鍛煉了學生的編程能力，也為后續(xù)學生采用OpenCV進行其他開發(fā)打下基礎。通過程序的編寫，部分學生的創(chuàng)新能力提升明顯，課堂內對沒有教授的知識通過文獻查找、對比分析形成科學解決方案，鍛煉了分析解決問題和終身學習的能力。通過利用多媒體進行學習匯報，鍛煉了組織、溝通表達能力。

四、總結

本次改革打破了以軟件操作、數(shù)據生產為主的實踐操作，提高了實踐的難度，加大了學生學習的難度，得到了學生的積極響應。通過編程實踐，學生加深了對知識的理解程度，提高了編程水平，為后續(xù)進行研究和開發(fā)打下了基礎。但在本次探索中，也有一小部分學生不能獨立完成要求的內容，往往過多參考基礎較好同學的代碼或者報告，這給學生成果的評價也帶來了一定困難。后續(xù)實踐中，教師要督促學生留夠時間進行編程實踐，并且要提供足夠的指導，對于考核還需要在安排的實踐課時內進行口頭詢問，以辨別學生是否屬于獨立掌握。

參考文獻

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