การรังวัดพิกัดในสามมิติจากหลายๆภาพ ที่เรียกว่า Structure-from-Motion(sfm) หรือ geometry from multiple view ได้รุดหน้าไปมากในวงการ computer vision จนทำให้เกิดชุดซอฟต์แวร์มาตรฐาน CMVS/PMVS/Bundler ที่ประกอบด้วยซอฟต์แวร์วิเคระห์หาจุดเด่นบนภาพ (key points /SIFT operator ) ต่อเนื่องด้วยการทำ block adjustment สำหรับภาพถ่ายด้วยกล้อง non-metric PMVS/bundler ได้มีผู้นำประยุกต์ใช้กับภาพที่จาก UAV เพื่อ \ทำ block adjustment, สร้าง DSM/DEM แล้วผลิตภาพออร์โท อย่างได้ ตัวอย่างเช่น ชุดซอฟต์แวร์ Pix4D/UAV v1.0
ในปี 2011 อัลกริธึมอีกอันหนึ่งที่สามารถจะสร้าง DSM หนาแน่นสูงที่เรียกว่า Dense Image Matching งานวิจัยของ Hirschmueller เขาเรียกอัลกอรึธิมนี้ว่า Semi-Global Matching (SGM) ผลที่ได้ทำให้เราสามารถสร้าง DSM หนาแน่นมากได้ โดยเฉพาะภาพจากระบบกล้องถ่ายภาพดิจิทัลที่สร้างบันทึกภาพ along-strip overlap > 80% และ across-strip overlap > 70% รวมถึงภาพจากกล้อง UAV ที่มักเป็นกล้องในทั้งตลาดที่มีความไวในการบันทึกภาพอยู่แล้่ว DSMที่ผลิตได้มีแนวโน้มในหลายปัจจัยดีกว่าไลดาร์ที่ได้จากเลเซอร์สแกนเนอร์ วัดระยะมุมโดยตรงจากอากาศยาน ในตารางข้างล่างเปรียบเทียบคุณลักษณะ point cloud จาก LiDAR เทียบกับ SGM
คุณลักษณะ | แบบจำลองที่ได้ | ความละเอียดถูกต้องทางราบ | ความละเอียดถูกต้องทางดิ่ง | ความละเอียดจุดภาพของภาพ | ความเร็วในการประมวลผล |
---|---|---|---|---|---|
Lidar | DSMและDEM | 10-30 ซม | 5 ซม. | 30 ซม. | 1 ล้านจุดต่อชั่วโมง |
SGM | DSM | 0.5 GSD | 1.5 GSD | 5 ซม. | 20,000 จุดต่อชั่วโมง |
ดังนั้นจึงมีผู้กล่าวว่า The Empire (Photogrammetry) is striking (Lidar) back! มีผู้เรียกศาสตร์ที่การรังวัดด้วยภาพเข้าสู่ยุกต์การผลิต DSM ความละเอียดสูงนี้ว่า Multi-ray Photogrammetry, All-in-one Photogrammetry
SEMI-GLOBAL MATCHING: AN ALTERNATIVE TO LIDAR FOR DSM GENERATION? S. Gehrke , K. Morin , M. Downey , N. Boehrer , T. Fuchs
Heiko Hirschmüller (2008), Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information, in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume 30(2), February 2008, pp. 328-341.