在进行影像测量过程中，由于影像获取和处理的复杂性，可能会出现各种质量问题，例如精度误差、数据丢失等问题。所以，进行合理的质量控制是保证影像测量结果准确可靠的重要手段。

一、 质量控制的必要性

在进行影像测量之前，需要充分了解数据来源，并对数据进行评估，以确定是否可以使用这些数据来实现所需的测量目标。在数据收集和处理过程中，可能会遇到许多问题，如图像分辨率、光照条件、相机品质、图像模糊、扭曲、散斑等，这些都会对影像测量产生影响。因此，在进行影像测量之前，必须进行质量控制，以确保数据的准确性和可靠性。

二、 影质量控制的常用方法

1. 数据预处理

数据预处理是影像测量中最重要的环节之一。在数据预处理过程中，需要对原始图像进行纠正、滤波、去噪、增强等操作，以提高图像质量，并减少测量误差。

2. 影像匹配

影像匹配是影像测量过程中最核心的一个环节。影像匹配的质量直接决定了后续影像测量的精度和可靠性。影像匹配的常用方法有基于特征点的匹配、基于区域的匹配、基于光流的匹配等。

3. 数字高程模型（DEM）生成

数字高程模型（DEM）是影像测量的关键产品之一。在生成DEM时需要考虑地形复杂度、采样间距、分辨率等因素，以确保DEM的精度和准确性。

4. 精度评估

精度评估是影像测量质量控制的最终环节。通过与实际测量数据进行比对，计算误差和偏差，来评估影像测量结果的精度和可靠性。常用的精度评估方法包括交叉验证法、平均误差法、均方根误差法等。

参考文献：

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