大數(shù)據(jù)時(shí)代高?？臻g信息類專業(yè)中的點(diǎn)云智能處理教育與探索

郭獻(xiàn)濤 苗立志 楊柳 楊立君

摘要：目的：當(dāng)前，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)與人工智能等新技術(shù)的迅速發(fā)展以及在各學(xué)科的滲透，以海量激光點(diǎn)云為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的數(shù)字現(xiàn)實(shí)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，要求點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理課程面向大數(shù)據(jù)智能化推進(jìn)理論和實(shí)踐教學(xué)改革。方法：文章以南京郵電大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院的本科課程——點(diǎn)云智能處理與應(yīng)用為例，闡述該課程的教學(xué)體系及課程教學(xué)內(nèi)容、實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計(jì)，并結(jié)合當(dāng)前新型激光傳感器與車載、機(jī)載等移動(dòng)平臺(tái)以及人工智能數(shù)據(jù)處理算法發(fā)展成果，將相關(guān)大數(shù)據(jù)智能化領(lǐng)域的新技術(shù)、新理論以及新案例融入傳統(tǒng)課程教學(xué)中，摒棄以往僵化的教學(xué)模式，采用整體性思維重新組織與設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容，完善學(xué)生的知識(shí)體系；強(qiáng)化實(shí)踐教學(xué)設(shè)計(jì)與提高科研競(jìng)賽參與度，在實(shí)踐與科研競(jìng)賽活動(dòng)中實(shí)現(xiàn)與理論知識(shí)的融會(huì)貫通；綜合應(yīng)用問(wèn)題驅(qū)動(dòng)法與案例教學(xué)法等多種教學(xué)方法，增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，實(shí)現(xiàn)此課程的初步改革設(shè)計(jì)。結(jié)果：實(shí)踐表明，通過(guò)以上教學(xué)與實(shí)踐改革，學(xué)生的課程參與度明顯提高，學(xué)生的獨(dú)立思考能力得到鍛煉，實(shí)踐操作水平進(jìn)一步提高。結(jié)論：文章的研究為大數(shù)據(jù)智能化時(shí)代空間信息類專業(yè)相關(guān)課程改革與實(shí)踐以及培養(yǎng)具有人工智能背景的專業(yè)人才提供了參考，具有一定的借鑒價(jià)值。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；空間信息；智能處理；教學(xué)改革；點(diǎn)云數(shù)據(jù)

中圖分類號(hào)：P23；G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-9436（2024）09-00-03

0 引言

我國(guó)空間信息數(shù)據(jù)采集與處理經(jīng)歷了從模擬化到數(shù)字化再到信息化的變革，隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，空間信息類專業(yè)面臨著智能化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。智能化數(shù)據(jù)采集與處理是人工智能與空間信息深度融合的結(jié)果，建立以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、知識(shí)為引導(dǎo)、算法為核心、應(yīng)用為驅(qū)動(dòng)的智能化數(shù)據(jù)流新范式，已成為專業(yè)領(lǐng)域的共識(shí)［1］。

多平臺(tái)激光雷達(dá)遙感系統(tǒng)可以高速度、高密度、全天候地獲取對(duì)象三維點(diǎn)云與圖像紋理信息，為面向智能化的空間三維數(shù)據(jù)提取提供了全新技術(shù)手段［2］5。近

年來(lái)，激光雷達(dá)（Light Detection and Ranging，LiDAR）技術(shù)逐漸得到廣泛應(yīng)用，其獲取的點(diǎn)云是智慧城市、無(wú)人駕駛、VR/AR、新零售等未來(lái)新興熱點(diǎn)行業(yè)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)［3］，目前海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理課程在我國(guó)高等院校測(cè)繪與遙感等空間信息類專業(yè)中開(kāi)設(shè)并逐漸普及。隨著無(wú)人機(jī)、新型激光雷達(dá)傳感器與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的融合等新內(nèi)容呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，人工智能數(shù)據(jù)處理與解譯技術(shù)廣泛應(yīng)用，點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方式與處理能力都實(shí)現(xiàn)了重大突破［4-5］。

智能化空間信息技術(shù)必將推動(dòng)數(shù)據(jù)采集技術(shù)的升級(jí)，以及空間信息類專業(yè)教學(xué)改革［2］6。目前，點(diǎn)云智能處理與應(yīng)用課程講授內(nèi)容已逐漸滯后于技術(shù)的進(jìn)步與進(jìn)展，存在教學(xué)方法單一、課程體系不完善、實(shí)驗(yàn)實(shí)踐環(huán)節(jié)薄弱等不足。本研究緊跟技術(shù)發(fā)展前沿，結(jié)合當(dāng)前信息智能化時(shí)代新型激光雷達(dá)傳感器及平臺(tái)發(fā)展成果，將與激光遙感測(cè)量和數(shù)據(jù)處理相關(guān)的新技術(shù)、新理論以及新案例引入教學(xué)體系，完善教學(xué)體系設(shè)計(jì)，加強(qiáng)教學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，豐富教學(xué)方法，針對(duì)課程改革進(jìn)行一些嘗試性設(shè)計(jì)與探索。

1 課程教學(xué)體系探討

本課程采用系統(tǒng)化的觀點(diǎn)組織課程內(nèi)容，完善教學(xué)體系設(shè)計(jì)。比如在講解激光雷達(dá)測(cè)距、測(cè)角及掃描原理等內(nèi)容時(shí)，比較和分析衛(wèi)星激光測(cè)高、機(jī)載激光掃描、車載激光掃描以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)SFM等新舊技術(shù)的相似內(nèi)容，得出不同傳感器掃描測(cè)量的差異和共性，讓學(xué)生更好地了解與認(rèn)識(shí)技術(shù)的理論基礎(chǔ)與其改進(jìn)過(guò)程，助力學(xué)生形成系統(tǒng)的知識(shí)結(jié)構(gòu)。

完善教學(xué)體系設(shè)計(jì)首先應(yīng)編制一本內(nèi)容比較基礎(chǔ)、結(jié)構(gòu)相對(duì)全面的教材。盡量涵蓋激光遙感測(cè)量技術(shù)大部分章節(jié)知識(shí)，能夠重點(diǎn)介紹不同平臺(tái)下激光雷達(dá)掃描測(cè)量原理、數(shù)據(jù)采集技術(shù)設(shè)計(jì)、點(diǎn)云的表達(dá)與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理流程及常用算法，還有點(diǎn)云三維建模與相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用等知識(shí)內(nèi)容，使學(xué)生建立激光雷達(dá)掃描測(cè)量的基本知識(shí)結(jié)構(gòu)。還應(yīng)結(jié)合國(guó)內(nèi)外多種教材和本學(xué)科主流的中英文期刊等資料，將最近幾年出現(xiàn)或發(fā)展的新理論、新方法、新技術(shù)和新成果等內(nèi)容及時(shí)融入教學(xué)中，不斷充實(shí)和更新教學(xué)內(nèi)容。同時(shí)，綜合應(yīng)用多種教學(xué)方法，提升學(xué)生的課堂參與度。

教學(xué)體系設(shè)計(jì)還應(yīng)重視實(shí)踐應(yīng)用，通過(guò)實(shí)踐應(yīng)用將理論知識(shí)融會(huì)貫通。本課程將激光掃描在文物保護(hù)、工程測(cè)量、數(shù)字工場(chǎng)、地形測(cè)量、變形監(jiān)測(cè)、工業(yè)制造等領(lǐng)域的應(yīng)用融入教學(xué)過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)對(duì)理論知識(shí)的應(yīng)用與掌握，并進(jìn)一步設(shè)計(jì)及引導(dǎo)學(xué)生參與相關(guān)競(jìng)賽與科研項(xiàng)目，引導(dǎo)學(xué)生的知識(shí)與興趣向縱向發(fā)展。

2 課程教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)

結(jié)合中外教材進(jìn)行點(diǎn)云智能處理與應(yīng)用的授課，中文教材選擇同濟(jì)大學(xué)出版社出版的《海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理理論與技術(shù)》與武漢大學(xué)出版社出版的《點(diǎn)云智能處理》作為主講教材；外文教材選擇沃塞爾曼等人主編的《空中-陸地激光掃描》作為參考教材，該教材集合了近年全球發(fā)表的最新科研成果，也是國(guó)際攝影測(cè)量協(xié)會(huì)推薦的學(xué)習(xí)教材［6］。點(diǎn)云智能處理技術(shù)理論教學(xué)設(shè)計(jì)主要包括以下六個(gè)專題。

第一專題為激光雷達(dá)掃描測(cè)量技術(shù)。主要包括地面與機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、掃描機(jī)制、GPS/IMU整合、全波形數(shù)字化，以及與同類技術(shù)的比較。重點(diǎn)是各遙感平臺(tái)下激光雷達(dá)原理與點(diǎn)云智能處理技術(shù)的特點(diǎn)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品以及應(yīng)用領(lǐng)域。

第二專題為激光雷達(dá)掃描設(shè)備與儀器檢校。主要講解主流商業(yè)激光雷達(dá)設(shè)備與性能指標(biāo)，并對(duì)設(shè)備研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析。闡述掃描儀水平角、測(cè)距與平面點(diǎn)位精度檢測(cè)，討論儀器設(shè)備誤差源，儀器系統(tǒng)誤差與系統(tǒng)誤差的檢校模型與檢校方法。

第三專題為激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)組織。主要包括地面LiDAR野外掃描方案設(shè)計(jì)，機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)獲取的計(jì)劃準(zhǔn)備、航飛實(shí)施與數(shù)據(jù)整理三個(gè)階段共八個(gè)方面的內(nèi)容，重點(diǎn)講解航線設(shè)計(jì)、檢校場(chǎng)布設(shè)測(cè)量以及LiDAR點(diǎn)云解算；并進(jìn)行點(diǎn)云誤差源與精度影響分析。此外，講解點(diǎn)云的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，包括點(diǎn)云的定義與表達(dá)、點(diǎn)云的信息特征與存儲(chǔ)格式，重點(diǎn)分析點(diǎn)云的ASCII文本格式（txt、asc、pts等）、自定義點(diǎn)云格式（imp、rwp、rsp等）、主流跨平臺(tái)交互格式（obj、ply、stl、iges、las等），并對(duì)Cyclone、Real Works Survey、POSProc、Terrasolid等主流商業(yè)軟件功能進(jìn)行介紹。

第四專題為激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理。激光雷達(dá)外業(yè)采集的一般是多視、嘈雜、無(wú)序的高密度點(diǎn)云數(shù)據(jù)，需要經(jīng)過(guò)配準(zhǔn)、去噪、壓縮、空洞插值等數(shù)據(jù)預(yù)處理流程才能實(shí)現(xiàn)后繼點(diǎn)云重建與應(yīng)用。本專題主要包括基于特征的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法和無(wú)特征的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法；點(diǎn)云的去噪算法和交互式去噪方法；基于海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的壓縮算法和基于三角網(wǎng)格的壓縮算法；基于點(diǎn)云模型和基于網(wǎng)格模型的空洞插值方法。

第五專題為激光雷達(dá)點(diǎn)云重建。點(diǎn)云智能處理技術(shù)最終目的是利用處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)掃描實(shí)體的三維重建，并基于模型進(jìn)行應(yīng)用。本專題首先介紹點(diǎn)云重建研究現(xiàn)狀，指出現(xiàn)有表面重建算法的局限性，接著講解微切平面法、三維Delaunay剖分、移動(dòng)最小二乘法以及區(qū)域生長(zhǎng)法等重建算法，分析基于三角網(wǎng)格與基于散亂點(diǎn)云的特征提取方法，講解基于特征的點(diǎn)云重建與基于切片技術(shù)的點(diǎn)云重建；闡述基于Cyclone、Geomagic軟件建模的主要過(guò)程；最后分析從機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中探測(cè)與重建建筑物與DEM生成方法，對(duì)點(diǎn)云的濾波、分割、分類等算法進(jìn)行詳細(xì)介紹。

第六專題為點(diǎn)云智能處理技術(shù)應(yīng)用。結(jié)合實(shí)例講解激光雷達(dá)技術(shù)在測(cè)繪、文物保護(hù)、地質(zhì)研究、礦業(yè)、林業(yè)與海洋等領(lǐng)域的應(yīng)用研究成果。其中，在測(cè)繪領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括地形圖測(cè)繪與地籍測(cè)繪、土方和體積測(cè)量、監(jiān)理測(cè)量、變形監(jiān)測(cè)以及其他工程測(cè)量。

3 實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)

在理論授課基礎(chǔ)上，通過(guò)實(shí)踐教學(xué)設(shè)計(jì)，加深學(xué)生對(duì)理論知識(shí)的理解與掌握，同時(shí)提升專業(yè)實(shí)踐素養(yǎng)［7］。點(diǎn)云智能處理與應(yīng)用課程實(shí)踐教學(xué)設(shè)計(jì)內(nèi)容主要包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)預(yù)處理、制作數(shù)字高程模型以及重建建筑物三維模型。

3.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

首先，帶領(lǐng)學(xué)生參觀Faro focus 3D激光雷達(dá)設(shè)備，加深學(xué)生對(duì)激光雷達(dá)測(cè)量原理、工作方式的理解，熟悉儀器操作以及軟件功能。其次，基于標(biāo)靶匹配實(shí)施數(shù)據(jù)采集，培養(yǎng)學(xué)生現(xiàn)場(chǎng)踏勘與掃描方案設(shè)計(jì)能力。最后，進(jìn)行內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)處理，主要包括多站點(diǎn)云配準(zhǔn)、去噪、補(bǔ)洞和壓縮，使學(xué)生直觀了解點(diǎn)云數(shù)據(jù)組織與預(yù)處理流程。

該實(shí)驗(yàn)通過(guò)儀器配套軟件Faro Scene完成，可以自動(dòng)對(duì)象識(shí)別及掃描配準(zhǔn)和定位，輕松高效地處理和管理掃描數(shù)據(jù)；對(duì)象簡(jiǎn)單的三維建模通過(guò)第三方軟件Geomagic Studio完成，該軟件擁有強(qiáng)大的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理與編輯功能，后期利用模型渲染V-Ray for 3DS Max 2012實(shí)施模型增強(qiáng)，借助軟件中插入相機(jī)進(jìn)行點(diǎn)云漫游制作，并通過(guò)插件功能實(shí)施網(wǎng)絡(luò)發(fā)布共享。

3.2 數(shù)字高程模型制作

數(shù)字高程模型制作采用機(jī)載雷達(dá)數(shù)據(jù)，利用POSProc軟件提取與解算POS數(shù)據(jù)，實(shí)施航線重構(gòu)與航帶拼接，聯(lián)合掃描數(shù)據(jù)增量計(jì)算LiDAR點(diǎn)云三維坐標(biāo)。數(shù)字高程模型生成主要在Terra Solid 軟件中完成，涉及點(diǎn)云濾波、DEM內(nèi)插與模型生成操作。

Terra Solid軟件由TerraScan、TerraModel、TerraPhoto模塊組成，具有分類、濾波、生成表面模型、影像處理能力，屬于半自動(dòng)數(shù)據(jù)處理。需要學(xué)生根據(jù)測(cè)區(qū)情況反復(fù)試驗(yàn)輸入?yún)?shù)進(jìn)行調(diào)整，加深對(duì)理論方法的理解與積累數(shù)據(jù)處理的經(jīng)驗(yàn)。

3.3 建筑物三維重建

LiDAR點(diǎn)云濾波后，各種地物點(diǎn)云混雜在一起，需要實(shí)施點(diǎn)云分類并提取建筑物信息與實(shí)施建筑物重建，主要包括從LiDAR數(shù)據(jù)中檢測(cè)建筑物腳點(diǎn)，由建筑物腳點(diǎn)提取建筑物邊緣特征線，并重建三維模型與實(shí)施模型渲染。

以上實(shí)踐教學(xué)都是點(diǎn)云智能處理課程中的重要環(huán)節(jié)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)教學(xué)環(huán)節(jié)，使學(xué)生能將所學(xué)理論知識(shí)與實(shí)驗(yàn)具體操作相聯(lián)系。

4 教學(xué)方法選擇與實(shí)施

傳統(tǒng)講授式教學(xué)方法容易出現(xiàn)滿堂灌情況，會(huì)打擊學(xué)生學(xué)習(xí)積極性［8］。為了使學(xué)生更好地掌握所學(xué)知識(shí)，本課程綜合利用多種教學(xué)方式，將講授法與演示法、討論法相結(jié)合，以學(xué)生為主體，系統(tǒng)運(yùn)用問(wèn)題驅(qū)動(dòng)教學(xué)法與案例教學(xué)法授課。

4.1 問(wèn)題驅(qū)動(dòng)教學(xué)法

問(wèn)題驅(qū)動(dòng)教學(xué)法以課程中設(shè)計(jì)的問(wèn)題為中心，以學(xué)生為主體，以生生互動(dòng)以及師生互動(dòng)為基礎(chǔ)，以學(xué)生自主學(xué)習(xí)和分組學(xué)習(xí)為主要學(xué)習(xí)形式［9］。

在理論教學(xué)過(guò)程中，本課程分別在六個(gè)專題學(xué)習(xí)中期布置問(wèn)題，學(xué)生分組進(jìn)行問(wèn)題交流分析，查找資料與文獻(xiàn)并尋求解決方案，在此過(guò)程中教師主要負(fù)責(zé)小組分工與指導(dǎo)。在所有小組都找到問(wèn)題解決方案之后，教師要組織各組學(xué)生進(jìn)行課堂交流，并采用互評(píng)、自評(píng)及教師評(píng)價(jià)的方式對(duì)結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

4.2 案例教學(xué)法

點(diǎn)云智能處理課程設(shè)計(jì)的重點(diǎn)在于激發(fā)學(xué)生專業(yè)興趣，使學(xué)生掌握專業(yè)理論，啟發(fā)學(xué)生思考，以更深入地學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)［10］。在每個(gè)專題學(xué)習(xí)后期，設(shè)置工程案例教學(xué)，以吸引學(xué)生的注意力，將課堂理論知識(shí)與工程實(shí)踐相聯(lián)系。案例實(shí)施過(guò)程中，其設(shè)計(jì)與選擇應(yīng)能反映課程的內(nèi)容重點(diǎn)，且有利于理論與實(shí)踐的結(jié)合。

地面與機(jī)載激光雷達(dá)部分各安排三次教學(xué)案例，分別對(duì)應(yīng)外業(yè)技術(shù)設(shè)計(jì)、內(nèi)業(yè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理及點(diǎn)云建模等重點(diǎn)理論知識(shí)。比如在數(shù)據(jù)獲取專題中，可選擇一個(gè)指定數(shù)據(jù)采集區(qū)域，讓學(xué)生分組根據(jù)采集區(qū)域和對(duì)象的特征，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集方案。學(xué)生要分組實(shí)地踏勘對(duì)象區(qū)域，根據(jù)所學(xué)理論知識(shí)與對(duì)象特點(diǎn)設(shè)計(jì)初始方案，然后合作查閱已有相關(guān)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集資料與工程案例，分析討論、反復(fù)比對(duì)、試驗(yàn)與修改，以進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)采集方案。

4.3 參與科研和競(jìng)賽

在課外，對(duì)于學(xué)有余力的學(xué)生，教師可鼓勵(lì)與引導(dǎo)他們加入自己的科研課題中，并依托課題成果積極參加學(xué)科競(jìng)賽與大學(xué)生創(chuàng)新實(shí)踐等，充分調(diào)動(dòng)與培養(yǎng)學(xué)生的探索力與創(chuàng)造力，提高學(xué)習(xí)的動(dòng)力與專業(yè)思考的深度。

在實(shí)踐教學(xué)的每個(gè)專題后期組織專業(yè)技能比賽。學(xué)生在準(zhǔn)備比賽的過(guò)程中，能將相關(guān)壓力轉(zhuǎn)化為動(dòng)力，從而激發(fā)學(xué)習(xí)熱情與學(xué)習(xí)潛力，進(jìn)而提高學(xué)習(xí)積極性。通過(guò)專業(yè)技能比賽達(dá)到掌握點(diǎn)云智能處理專業(yè)技能的目的。

5 結(jié)語(yǔ)

文章結(jié)合大數(shù)據(jù)空間信息智能化時(shí)代背景，從教學(xué)體系設(shè)計(jì)、理論教學(xué)設(shè)計(jì)、實(shí)踐教學(xué)設(shè)計(jì)以及教學(xué)方法選擇等方面，較為系統(tǒng)地研究與思考點(diǎn)云智能處理與應(yīng)用課程教學(xué)中存在的問(wèn)題，引入最新的技術(shù)成果，設(shè)計(jì)完善了理論教學(xué)與實(shí)踐內(nèi)容，有助于學(xué)生更好地實(shí)現(xiàn)課程教學(xué)目標(biāo)，對(duì)測(cè)繪與遙感等空間信息類專業(yè)的相關(guān)技術(shù)課程改革具有一定的參考價(jià)值。

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［4］ 陳一祥，秦昆，苗立志，等.面向智能化測(cè)繪的空間信息智能處理課程設(shè)計(jì)［J］.藝術(shù)科技，2022，35（17）：1-4.

［5］ 謝洪，閆利，陳長(zhǎng)軍.測(cè)繪新工科建設(shè)下LiDAR測(cè)量教學(xué)思路探討［J］.測(cè)繪地理信息，2021，46（5）：179-182.

［6］ 喬治·沃塞爾曼，漢斯·格德·馬斯.空中-陸地激光掃描［M］.英國(guó)：威特爾斯出版公司，2010：1-206.

［7］ 臧玉府，祝善友，金雙根.面向智能測(cè)繪培養(yǎng)目標(biāo)的課程改革與實(shí)踐：以南京信息工程大學(xué)數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量課程為例［J］.測(cè)繪通報(bào)，2021（1）：142-147.

［8］ 何雯君.問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式教學(xué)對(duì)學(xué)生“四能”培養(yǎng)的研究［D］.漳州：閩南師范大學(xué)，2022：45-47.

［9］ 楊萍.測(cè)繪技能大賽對(duì)工程測(cè)量專業(yè)人才培養(yǎng)的影響研究［J］.建材與裝飾，2017（41）：230-231.

［10］ 秦昆.智能空間信息處理［M］.武漢：武漢大學(xué)出版社，2009：5-6.

基金項(xiàng)目：本論文為2021—2023年度教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目“航天宏圖——南郵聯(lián)合共建多源遙感數(shù)據(jù)綜合處理實(shí)驗(yàn)室”研究成果，項(xiàng)目編號(hào)：20210224503；2020—2022年度南京郵電大學(xué)教學(xué)改革研究項(xiàng)目“雙一流建設(shè)與數(shù)字信息時(shí)代下激光雷達(dá)遙感原理課程教學(xué)模式改革”成果，項(xiàng)目編號(hào)：JG03220JX54

作者簡(jiǎn)介：郭獻(xiàn)濤 （1984—），男，博士，講師，系本文通訊作者，研究方向：點(diǎn)云智能處理；苗立志 （1981—），男，博士，副教授，研究方向：時(shí)空信息智能處理；楊柳 （1996—），男，博士，講師，研究方向：GNSS水汽反演；楊立君 （1977—），男，博士，副教授，研究方向：海岸帶多源遙感技術(shù)。