摄影测量与遥感技术的专业前景很广阔,但要在这个方向做出不一般的成绩,需要面临的挑战也比较大。
摄影测量和遥感都以影像为基础,数据的获取上是以面方式来获取的,工作效率显然高于传统测绘手段的点获取模式。地面车载、低空无人机、航空、近地轨道卫星等各种影像获取平台造就了在数据获取上对地面从区域到细部各种尺度的覆盖,在数据获取上占有绝对优势。
同时对于摄影测量与遥感技术的专业就业前景,相关的问题涉及到自动化程度和稳健程度,几何问题基本完满解决。但是分类、识别、特定行业的目标和知识提取还大有可为。这里面临的挑战一方面是现在大的机器学习社区所共同面对的难题,如特征的表达,分类器的泛化,迁移学习等;一方面还有我们所需要去面对的独特的挑战和优势,如分类器抗噪声处理、高质量海量训练样本的制作、地物结构的学习等问题。
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