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空三加密是无人机航测中的重要环节，它在无人机倾斜摄影技术在城市规划的三维建模等应用中扮演着重要角色。通过空三加密，可以将影像数据进行校正和定向，使多种影像数据之间形成一个匹配点的重叠，从而在影像资料上获得较大的几何空间信息。

传统的空三加密主要依赖于人工操作，包括导入照片及POS信息、对齐照片、导入与编辑像控点、优化照片对齐方式等步骤。在这个过程中，加密点被引入以连接测量网络中的各个点，形成一个封闭的环路，从而实现误差的相互传递和相互照准。这种方法的目标主要是提高测量数据的处理精度，减小误差的传递效应，提高测量结果的可靠性和可信度。

随着技术的发展，现代的空三加密技术相较于传统方法，采用了更为先进和精细的优化措施，如自动化与智能化算法、多源数据融合、控制点优化、影像质量改善以及加密点优化等，以提高加密的精度和效率。

技术优化：现代无人机空三加密技术采用了更为先进和精细的优化措施，如自动化和智能化的算法。这些算法能够自动提取、匹配和筛选特征点，减少了人工干预，提高了处理速度和精度。

多源数据融合：除了传统的航空影像数据，现代空三加密技术还可以融合卫星影像、无人机影像、激光雷达等多种数据源。这种多源数据融合能够综合利用各种数据的特点和优势，提高空三加密的精度和可靠性。

控制点优化：现代无人机空三加密在选择控制点时更注重控制点的质量和分布均匀性。通过科学合理的控制点选取，可以有效提高空三加密的精度和稳定性。

影像质量改善：针对无人机影像可能存在的畸变、噪声等问题，现代空三加密技术采用了影像预处理技术，如畸变校正、滤波去噪等，以提高影像的质量，改善加密结果。

软件结合使用：由于无人机测绘的特殊性，如影像的像幅尺寸小、成像质量低以及航线和姿态的稳定性差等问题，使得传统摄影测量软件在处理无人机影像时面临挑战。因此，现代无人机空三加密可能会采用多软件结合使用的方法，如ContextCapture和INPHO软件的结合使用，以解决连接点提取不足的问题，并有效利用软件的各自优势。