本书针对地震灾害设计了低成本、机动式的空地异源传感器协同观测系统，采用以低空无人机测量和视觉三维重建为主、联合局部地面LiDAR扫描的协同观测方式，获取较完备的灾场三维点云，研究灾场地物分类和建筑物损毁评估方法。本书的研究工作包括：1）提出了一种顾及影像拓扑骨架的低空影像快速三维重建方法，解决了传统视觉三维重建中的冗余匹配问题，提高了低空影像三维重建的效率。2）研究了基于低空影像重建点云的灾场地物分类方法，构建了顾及光谱、纹理和几何特征的点云特征描述子，提高了灾场地物的可分性；提出了基于多类不确定性-边缘采样（MCLU-MS）的主动学习算法优化采样机制，通过迭代选取少而优的训练样本达到了人力成本最小化和分类精度最大化的目的，对于保障灾情应急分析的时效性具有较强的现实意义。3）实现了基于空地异源点云的建筑物倾斜检测与损毁评估，研究了联合低空无人机与地面LiDAR的协同观测方法，提出了由粗到精的空（低空影像重建）地（地面LiDAR扫描）异源点云融合方法，在此基础上提出了建筑物倾斜检测方法；以2013年芦山Ms 7.0级地震为例，探讨了不同结构类型建筑物的倾斜角度与损毁程度之间的关系，从遥感立体测量的角度提出了建筑物损毁评估的参考标准。适合灾害和测绘类本科\研究生以及相关研究人员学习参考。

许志华，博士/讲师，2011-2016就读于北京师范大学攻读博士学位，2014-2015年在荷兰ITC访学，2016年以来任职于中国矿业大学（北京）（地球科学与测绘工程学院），研究领域包括数字摄影测量与计算机视觉、多源数据地质灾害测量，长期从事低空无人机摄影测量与地面LiDAR联测的地质灾害应急测量研究，主持国家自然科学基金、开放基金和中央高校基本业务费专项等项目6项，参与科技部重大专项、973基础研究和国际联合减灾项目4项；以第一作者在ISPRS P&RS、IJRS、RS、武大学报等国内外期刊发表学术论文20余篇，授权专利3项，软件著作权2项；担任ISPRS P&RS、RS等期刊审稿人。