而相比而言，摄影测量也是一种从物体二维数据重建三维空间影像的学科。显而易见，计算机视觉和摄影测量具有同样的实验目标，而且数字摄影测量的开发利用也已经采用了许多计算机视觉研究的实验成果。当摄影测量学科进入数字摄影测量阶段以来，它已经和计算机视觉产生了非常紧密的联系[15]。两者所涉及的内容类似。

虽然数字摄影测量和计算机视觉两者之间存在了差异，但是在最近20年的飞速发展过程中，各个学科之间的沟通逐步增加，他们之间的学科交叉变得越来越多。数字摄影测量中存在许多基本概念和方法引用自计算机视觉的影像处理；而相互的，摄影测量学科中的一些新颖理论方法又能够应用到视觉测量中。基于此种前提，摄影测量科学界的许多学者从很早开始就在思考把握这种态势。正是由于学科间存在了共同的理论基础以及类似的处理方法，因为数字图像测量技术的特征，在很多文献资料中经常可以互换使用这些相对专业的术语，例如计算机视觉、机器视觉、数字近景摄影测量和视觉测量[16]。

1。3 数字摄影测量的展望

随着社会的不断革新，数字城市的概念被提出，日益满足发展的需求。而伴随着数字城市的飞速发展，作为为数字城市提供数据框架的“城市地理信息数据库”的更新速度非常关键。采用更加科学的方式进行数据更新，可为数字城市的维护、应用以及更加进一步的发展提供行之有效的数据支持，同时能够为决策层进行正确决策提供依据。数字城市的数据更新内容主要体现在很多空间数据和属性数据的快速更替上。然而空间数据一方面体现了快速性、准确性、逻辑性等诸多要求，包括数字城市设施的测绘、整理、检查、拓扑重建、数据入库等等因素。数据库涵盖了二维、二点五维、三维等各种维度的空间实体数据以及相对应的属性信息数据等，建力数据库需要遵循以下几大要素：方便拓展、更新快捷、数据源具有统一性和延续性等。而数字摄影测量技术在这方面具有无与伦比的优势。

    利用数字摄影测量技术，能够有效的降低成本，缩短数据生成周期。和传统测绘方法比较，数字摄影测量显著的降低人工在户外工作的强度，将外业过程大部分的工作转化为了内业，在测量等高线方面具有非常明显的优势，其他的方法测绘老城区、高层建筑物等等和常规采用的极坐标测绘法相比速度更快效率更高。而利用数字摄影测量所产生的数据能够非常迅速的确定需要大面积更新的地区，尤其是在突发自然灾害的情况下能够更加快速更新影像资料，从而为有关专家和决策层提供可靠的数据来源，基于技术支持[17]。当前而言，用最快的速度能够在短短几天之内自动解析处理完毕上千平方千米的影像，测绘出数字地面模型，并生成正射影像图，从而能够在防洪减灾、速度响应等各种需要的领域更加快速地处理所需的空间信息。文献综述

    最初航拍的资料通过专业化的数字摄影测量软件来进行后期处理，之后能够更涵盖地表景观以及地面高程模型的信息，特别是在基于上面地形数据同时结合人工生成模型、数字影像等信息建立起来的空间景观。比如一些优质的空间景观浏览系统数字小区等等、由小到大为数字城市建设提供借鉴技术指导。伴随数字航空相机、CCD卫星等设施的大量投入使用，更加能够直接提供具有充足信息的多光谱以及多数据源生成的遥感影像以及三维实体数据[18]。

地理城市信息数据库能够分为多源、单源等多种。多源化数据主要指获取数据方式是多样性的，数据内容具有多样性。获取数据方法的多样性必定导致所得结果精度的差异，这差异对于地理信息数据的共享使用会造成不利影响。数据保存格式的多样性常常需要进行格式转换，然而如何进行格式转换是得到数据的下下策，一般都会导致数据遗失，因而在建立数据库时应该尽量避免格式的转换。而数字摄影测量能够同时获取物体影像以及高程数据模型[19]。更新的流程一般分为利用全部区域的数字航空摄影来获取影像资料，然后通过所拍摄影像的叠加以及技术匹配来确定需要更新的区域，然后利用已经有的同一源的高程模型库以及摄像控制点的数据库来加快更新DOM数据库。而在更新线划图数据的同一时间，通过更新的地形数据来重建或者更新最新的高程模型数据，从而最终能够实现3D产品互动同时更新，带来了数据更新具有拓展性以及可延续性的需求，与此同时能够减少数据转换，从而造成现有数据能够被尽可能地利用，提高准确度。