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自注册以来，想了很久，第一篇应该写什么？一本书有序言，一篇论文有引言，那我就先写一个总篇，简单谈谈对三维GIS的一些想法，以及后续的规划。
- 什么是三维GIS
要回答什么是三维GIS，先要回答什么是GIS。GIS是Geographic Information System的缩写（当然，现在也有人谈Geographic Information Science），中文是地理信息系统，也就是一个面向地理数据的信息系统。
传统GIS主要针对2D和2.5D的数据，包括矢量、DOM和DEM等。随着计算机技术的发展，自然也慢慢从二维上升到三维。如早期的游戏也都是2D和2.5D的，显卡技术的发展，现在的游戏大作基本都是真三维的场景，毕竟三维场景看着更真实，更贴近人类的视野。
三维GIS自然就是面向三维地理数据的信息系统。近年来测量技术飞速发展，倾斜摄影的出现极大地减少了大场景重建的时间和费用。机载LiDAR虽然成本比较高，但得益于激光的穿透性，所得到的点云比倾斜摄影更能真实地还原地表的形态。SLAM技术的发展，使得实时重建室内三维模型成为可能。更何况还有BIM数据，其庞大的数据量严峻地考验着GIS平台的承载能力。
由此可见，三维数据的数据量和数据类型，都正在与日俱增，传统GIS也处在一个变革的时代。二维地图与三维模型有什么关系？地图符号在三维模型中如何表达？空间分析算法如何在三维场景应用？诸如此类问题数不胜数，然而至今尚没有明确的答案。
当然，这些问题值得探讨，却也不是作者能够解答的。本公众号更多的是探讨现在三维GIS的方法论、目前行业应用中存在的问题，以及可能的解决思路。
2.三维GIS与计算机视觉
读者可能会好奇，三维GIS与计算机视觉，明明分属两个学科的两个研究方向，为什么会扯到一起呢？事实上，两者关系非一般的亲密。
我们知道摄影测量是在飞机上搭载测量相机来拍摄航片，通过POS系统和地面控制点做相机绝对定向，然后可以在两张重叠航片中利用三角测量来获取同名点的三维坐标。其实在计算机视觉里也有这么一套理论，区别在于做视觉的人一般不在乎绝对坐标，只要有相对坐标就够了。
在早期，计算机视觉叫做机器视觉，顾名思义，其目的在于赋予机器以人类的视觉能力。人类的视觉能力主要是感知和认知。感知说的是你能看到画面，认知是你知道画面中的对象是什么。因而，计算机视觉对坐标不是那么在意，你在路上看到一个人，也不会去想这个人的地理坐标是什么。那为什么视觉也需要三维呢？因为，做视觉的研究者发现，很多问题在二维图像中是有歧义的，而在三维空间中这些难题就迎刃而解。于是，计算机视觉中就有了关于多视点几何（Multi View Geometry）的研究，其基础理论与方法和摄影测量非常相似。从时间上看，摄影测量出现的时间遥遥领先计算机视觉，至于早期视觉的研究者有没有借鉴摄影测量的理论就不得而知。
近年来，倾斜摄影测量异军突起，各地实景三维建设如火如荼，倾斜摄影模型也成为三维GIS最重要的数据来源之一。倾斜摄影测量可以看成摄影测量与计算机视觉的结合，空三是继承传统摄影测量，而空三中的特征点检测与匹配算法和空三后的多视密集匹配算法，属于计算机视觉里的理论和方法。两个学科各自发展，在某个时间又汇聚在一起，这是偶然也是必然。
谈到这里，读者应该明白，计算机视觉为三维GIS的实景数据生产提供了理论和方法支撑。没有计算机视觉，就没有倾斜摄影测量，就没有大范围的实景三维模型。
3.三维GIS与计算机图形学
计算机视觉和计算机图形学可以说是两个完全相反的学科。前者尝试从图片来重建和理解这个世界，后者希望根据模型和数据来生成以假乱真的图片。我们知道倾斜摄影测量在多视匹配之后会得到密集点云，然后对点云构网、参数化、纹理映射等等，而这些步骤背后的理论和方法其实是属于计算机图形学范畴。
我们把根据模型生成图像的过程称为渲染，专门用于渲染的软件成为渲染引擎。根据渲染的方式，有实时渲染和离线渲染，前者追求效率，基于光栅化的方法去渲染模型，多用于游戏和其他需要实时交互的三维软件；后者追求质量，基于光线追踪的方法去渲染模型，多用于设计软件出图。在渲染引擎背后提供理论和方法支撑的正是计算机图形学。
时至今日，全国绝大多数区域都有高精度的倾斜摄影模型。精度高意味着模型的数据量大，海量的三维模型光存储都是问题，更何况渲染呢？这种体量的数据，已经不是优化三维引擎可以解决的，更多的是需要在数据上花功夫，如何在保持数据精度、视觉效果不变的情况下，降低数据量以提高渲染效率？三维数据包括几何和纹理，而几何与纹理一直以来都是计算机图形学的核心研究内容之一。作者相信，在海量三维数据的优化方面，计算机图形学必将起到至关重要的作用。
4.总结与展望
这是一个总篇，自然不能写太多细节的东西。作者也是一直努力地控制自己，不要在个别问题上过于深入，只是围绕着三维GIS、计算机视觉和计算机图形学三个点，做一些基本的探讨。如果用这三个点组成一个三角形，将来本公众号的更新应该都不会超过这个三角形的范围。
总篇之后，打算先写几篇关于基于图像的建模（Image Based Modeling）的东西，也就是倾斜摄影测量背后的理论基础。当然，图形建模不局限于倾斜摄影，地面拍的照片能不能建模？室内拍摄的照片能不能建模？当然，考虑到这是公众号，如果堆很多公式，想来可能会吓跑很多人。作者会力求简单地把问题说清楚，并且以实用为主，尽量结合一些开源的项目，加深大家的理解。
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