基于多視圖立體視覺的運動恢復結構（Structure from Motion with Multi-View Stereo，SfM-MVS）方法使用標準緊湊型相機獲得的圖像和地面控制點網絡，提供了超大尺度的地形模型。這一技術不再局限于時間頻率，生成的點云數據的密度和精度與地面和機載激光掃描相當，但是成本僅為地面和機載激光掃描需要成本的部分。SfM-MVS方法提供了激動人心的機遇，它以****的細節表征表面地形，以及通過多時相數據檢測地球表面演化過程中高程、位置和體積的變化。本書首次將SfM置于其他數字測量方法的上下文環境中，詳細介紹了SfM的工作流程，包括可用的軟件包以及不確定性和精度的評估。然后，審慎地回顧了SfM方法在地球科學領域的應用現狀，提供了近期SfM驗證研究的綜合分析，展望了未來，突出了相關學科發展帶來的機遇。本書可以作為地圖學與地理信息工程（系統）、環境科學與工程、地理學、地質學、作戰環境學等地球科學領域的研究生或本科生的輔助教材，也可以作為高等院校測繪科學與技術、遙感科學、地理信息科學等相關領域研究人員的科研參考書。
喬納森·卡里維克（Jonathan L. Carrivick），是英國利茲大學地理學院的地理學高級講師。他致力于極地、北極和高山冰緣系統，特別是冰川潰洪和冰前湖泊的研究。他專門從事數字地形測量，特別是構建用于動力學計算機模擬的地形模型，以及冰川、高山丘陵、磧石、礫石床和基巖河流的快速地貌變化和地貌耦合的檢測。馬克?史密斯（Mark W. Smith）是英國利茲大學地理學院從事水科學研究的副教授。他的研究側重于粗糙表面與空氣和水流的相互作用以及量化粗糙度的方法，特別是適用于河流水力學、泥沙輸送和表面能量平衡的模型。他是高分辨率地形測量方法的專家，使用地面激光掃描儀工作了十余年，最近他嘗試在各種環境中使用運動恢復結構獲取的數據集，從礫石床河流到腐蝕荒地，再到融化的冰川冰，不一而足。鄧肯?奎尼（Duncan J. Quincey）是英國利茲大學地理學院從事地貌學研究的副教授。他的研究側重于冰川和高山環境的演變，特別是控制湖泊開發和爆發洪水發展的過程。他是一名遙感專家，能夠開發基于光學和基于SAR的方法，用于從衛星圖像中檢索表面速度數據，并且采用新穎的遙感方法重建地球物理的過程，例如運動恢復結構。
張錦明，1976.08，浙江金華人。信息工程大學地理空間信息學院副教授,中國科學院遙感與數字地球研究所博士后，碩士生導師。現主要從事虛擬地理環境、地學可視化等領域的教學與科研工作。獲國家科技進步獎二等獎2項，省部級一、二、三等獎10項；出版著作5部、教材2部，發表學術論文30余篇。陳卓，1984.10，河南禹州人。信息工程大學理學院應用語言學教研室講師。現主要從事專業英語的教學和科研工作。參編教材3部，發表學術論文10余篇。龔桂榮，1981.09，湖南桃江人。信息工程大學地理空間信息學院講師，博士。現主要從事虛擬地理環境、作戰建模與仿真等領域的教學與科研工作。獲省部級二、三等獎5項；參與編寫專著、教材2部，發表學術論文10余篇。
1面向地球科學的運動恢復結構概述 1
1．1 地球科學及其相關學科 2
1．2 本書目的和范圍 4
1．3 現勢性和重要性 5
1．4 什么是運動恢復結構？ 7
1．4 本書結構 7
參考文獻 9
2運動恢復結構的地位：地形測量新范式 11
2．1 引言 13
2．2 直接地形測量法 15
2．3 遠程數字測量 20
2．4 總結 34
參考文獻 35
延伸閱讀 43
3運動恢復結構的背景知識 45
3．1 引言 46
3．2 特征檢測 48
3．3 關鍵點對應 53
3．4 幾何一致性匹配的識別 55
3．5 運動恢復結構 57
3．6 縮放和地理參考 60
3．7 參數值優化 61
3．8 MVS聚類 61
3．9 MVS圖像匹配算法 63
3．10 總結 65
參考文獻 66
延伸閱讀 71
4運動恢復結構實踐 73
4．1 引言 74
4．2 平臺 77
4．3 傳感器 85
4．4 獲取圖像和地面控制點數據 88
4．5 軟件 93
4．6 點云瀏覽器 104
4．7 濾波 107
4．8 從點云生成數字高程模型 109
4．9 關鍵問題 112
4．10 總結 113
參考文獻 115
相關參考文獻 122
延伸閱讀 123
5質量評估：SfM導出地形數據的誤差量化 115
5．1 引言 116
5．2 驗證數據集 117
5．3 驗證方法 118
5．4 測量平臺 122
5．5 測量距離和尺度 123
5．6 誤差度量 129
5．7 地面控制點的分布 130
5．8 地形 131
5．9 軟件 138
5．10 相機 143
5．11 結論 144
參考文獻 145
延伸閱讀 148
6運動恢復結構在地球科學領域中的最新應用 149
6．1 前言 150
6．2 SfM-MVS衍生的正射影像拼接圖的應用 151
6．3 面向三維點云的SfM-MVS應用 160
6．4 面向網格化地形的SfM-MVS應用 160
6．5 正射影像和點云的聯合分析 165
6．6 跨越時間尺度：檢測變化展示演變過程 172
6．7 基于實踐者的SfM-MVS 180
6．8 總結 182
參考文獻 183
延伸閱讀 188
7運動恢復結構在地球科學領域中的未來發展方向 189
7．1 引言 190
7．2 硬件的發展 191
7．3 不斷發展的采集自動化 194
7．4 相片的有效管理和操作 207
7．5 點云生成和抽取 208
7．6 實時SfM-MVS和即時地圖：同步定位與地圖創建 211
7．7 增強現實 212
7．8 物體或表面運動的檢測：非剛體SfM 212
7．9 總結 215
參考文獻 216
延伸閱讀 220
8運動恢復結構方法的關鍵建議 221
8．1 關鍵建議1：終端用戶要理解SfM-MVS的本質，
以便做出批判性思考 222
8．2 關鍵建議2：協同合作，以便理解誤差的來源和幅值 223
8．3 關鍵建議3：關注研究問題 223
8．4 關鍵建議4：專注于數據處理工作 224
8．5 關鍵建議5：借鑒其他學科的經驗 224
8．6 關鍵建議6：駕馭SfM-MVS的大眾化力量 225
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