图3
根据上述原理，脉冲法的空间分辨率和测量精度主要取决于测量飞行时间，而相位法的空间分辨率和测量精度则取决于相位变化的测量。
为了实现高空间分辨率，脉冲法需要使用窄脉冲宽度（Δt），而相位法则需要高分辨率的相位变化（Δφ）。
一般而言，相位法比脉冲法能够实现更高的空间分辨率（毫米级），这是因为利用窄脉冲宽度来实现高空间分辨率更具挑战性。但如要实现毫米级分辨率，则需要使用皮秒级的脉冲宽度，而这需要昂贵的设备和复杂的信号处理。
成本效益较高的设备可以用于使用相位法实现高空间分辨率，相较于相位法，脉冲法事实上也是需要较昂贵的硬件才能实现较高的测量精度，且其测量精度还会受到噪声的影响。
基于点对点原理的重要方法包括全球导航卫星系统（GNSS）和微波雷达技术。GNSS是包括全球定位系统（GPS）和全球导航卫星系统（GLONASS）等一系列卫星导航系统。它们利用测量时间或相位差的方法来确定卫星与接收器之间的距离。
微波雷达技术的示例包括频率调制连续波雷达、阶跃频率连续波雷达、干涉雷达和脉冲超宽带雷达。
在雷达系统中，其利用微波信号发送到目标，并接收到目标反射回来的信号。通过测量反射信号与发送信号之间的飞行时间或相位变化，可以计算出目标的距离。
激光由于其直线传播、单色性好、强定向性和窄束等特点被广泛应用于距离测量。
传统上，激光主要用于点对点测量，但近年来发展出了激光扫描仪，可以通过扫描物体表面来测量多个点之间的距离。
通过测量物体表面的距离，可以生成一个3D点云数据集，然后可以用这些数据来创建3D结构模型（图4）。
图4
激光扫描仪通过扫描结构物体的表面，生成用于重建结构的3D数字模型的点云。通过使用复杂的信号处理技术，可以通过跟踪点云的变化来监测结构物体的变形情况。
点云数据不仅可以从激光扫描仪中获取，还可以从其他能够进行多通道距离测量的设备中获取，比如RGB-D深度相机、双目相机和干涉合成孔径雷达，以及包含其他信息（如颜色），从而可以进行温度和化学等方面的测量。
遥感测距的数据处理方式在处理地理空间数据或传感器数据时，有许多不同的技术和方法可供选择。
通常在进行遥感测距后，需要对获取的数据进行处理和分析。以下是一些常见的遥感测距数据处理方式，包括但不限于：GNSS（全球导航卫星系统）、微波雷达、激光扫描、计算机视觉，以及机器学习方法。
GNSS（全球导航卫星系统）是一项利用卫星系统提供全球定位和导航服务的技术。GNSS接收器可以接收来自多颗卫星的信号，通过对这些信号进行处理，确定接收器的位置、速度和时间等相关信息。在数据处理中，GNSS数据可以用于进行定位和测量等应用。
在全球导航卫星系统（GNSS）应用中，电磁波传播会引发误差。这些误差来源于多个因素，包括星历、电离层、对流层、多径和测量噪声。
为了解决这些误差，现已提出和实施了几种方法，即，使用已知三维坐标的参考站、快速傅里叶变换、卡尔曼滤波、小波变换、主成分分析、经验模态分解、切比雪夫滤波器、移动平均滤波，以及神经网络等。
与GNSS相比，微波雷达是一种主动感知技术，利用微波的发射和接收来探测物体。微波雷达主要分为两种类型：调频连续波（FMCW）雷达和阶梯频率连续波（SFCW）雷达。
FMCW雷达通过发送线性频率信号来工作。然而，确保准确性对信号处理来说是一个重大挑战，因为频率变化的斜率和线性性会对其产生影响。
其次，激光扫描使用激光束来扫描和测量物体或环境的几何形状和表面特征。通过扫描物体，激光扫描技术可以生成点云数据，表示目标的三维结构。这些数据可用于地图制作、建筑物建模等应用。
而计算机视觉则是通过计算机处理和解释图像和视频数据，以此来模拟人类视觉系统的过程。在数据处理中，计算机视觉技术可以用于图像分析、目标检测和识别等任务。
通常，基于视觉的结构位移测量的数据处理算法包括四个主要步骤。首先是相机标定，然后是特征提取，接着是目标跟踪，最后是位移计算（图5）。
图5
其中，特征是用于目标跟踪的独特属性。提取可靠的特征对于准确跟踪目标至关重要，并直接影响测量的精确度。在很多应用中，人工目标被固定在结构上，例如使用同心圆或棋盘格模式。这些模式的存在帮助识别目标并提取有效的特征。
最后，机器学习是一种属于人工智能领域的技术，通过让计算机系统自动学习和优化模型，从数据中发现模式和知识。在数据处理方面，机器学习方法可用于分类、聚类、预测等任务，有助于处理和分析大规模数据。机器学习方法在各个领域都具有应用潜力，包括地理空间数据处理。
多平台应用于结构评估技术
在实际应用中，传感器的正确部署和仪器设置对于实现所需性能至关重要。图6展示了一些代表性示例，展示了其评估的技术。
图6
全球导航卫星系统（GNSS）通常采用以下四种模式之一：实时动态定位（RTK）、后处理动态定位（PPK）、基于网络的实时动态定位（NRTK）和动态精确点定位（PPP）。
RTK和PPK模式需要在被监测结构附近设置一个固定的基站。RTK支持实时测量，而PPK不支持实时测量。
NRTK模式不需要单独的基站，而是利用持续运行的参考站。在动态PPP模式中，距离计算使用载波相位，与地面基站无关。
GNSS方法提供的精度范围从亚毫米到几十毫米，采样频率从1 Hz到100 Hz，可以测量较大的距离，因为依赖卫星信号进行测量。该方法适用于长期和短期测量。
微波雷达提供的精度范围从亚毫米到几毫米，采样频率高达1000 Hz，操作距离可达145米，主要用于短期测量。激光扫描的精度范围从亚毫米到几毫米，采样频率高达200 Hz，操作距离可达2500米，已用于长期和短期测量。
基于视觉的方法提供亚毫米级精度，采样频率高达60 Hz，操作距离可达2080米，用于短期和长期测量。
人们利用各种自主平台来增强评估技术的操作。这些自主平台包括无人机（UAV）、载人或无人飞行器以及基于卫星的平台。这些平台携带传感器和仪器，大大提高了测量的移动性和效率。
利用自主平台，如机器人、卫星和无人机，带来了许多优势。首先，机器人的应用能够进入人类难以进入的区域，例如火灾危险区和核反应堆。这对于在恶劣环境下执行任务尤为重要，因为机器人可以承担风险，减少对人类的潜在危险。
其次，机器人具有更高的效率和更低的成本。相比人类操作员，机器人可以持续工作，几乎没有停机时间，不受疲劳和其他因素的影响。这种持续的工作能力使得机器人在许多领域都能够提高工作效率并降低成本。
另外，基于卫星的平台具有全天候工作能力，不受天气条件和地理限制的影响。卫星可以提供广泛的覆盖范围和持续的监测能力，适用于气象预测、环境监测和通信等领域。
然而，这些自主平台的应用也面临一些限制和挑战。首先，卫星的使用可能涉及高昂的初始成本，包括设计、制造、发射和维护的资金投入。这对于个人和小型组织来说可能是一个巨大的负担，限制了他们使用卫星平台的能力。
其次，基于无人机的平台常常受到政府的限制和监管，因为无人机在某些地区可能被视为安全风险或隐私威胁。这种监管可能包括飞行限制区域、许可证要求和其他法规。
综上所述，利用自主平台的优势包括克服人类无法进入的区域、提高效率和降低成本，以及全天候工作能力。然而，高昂的初始成本和政府限制也是需要考虑的限制因素。
