面向对地观测高斯泼溅的阴影自适应几何监督方法

《Remote Sensing》:SAGE: Shadow-Adaptive Geometric Supervision for Earth Observation Gaussian Splatting

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月10日 来源:Remote Sensing 4.3

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从多时相高分辨率城市卫星影像中精确重建数字地表模型(DSM),可支撑大规模对地观测与三维城市建模,其中三维高斯泼溅(3DGS)正成为一种高效的解决方案。现有的阴影感知方法能够提供与阴影相关的空间证据,然而几何先验通常在整个图像或场景中统一应用,而未利用这些证据来分配监督信号。因此,在阴影与地形突变交叠的区域,几何约束可能仍然不足,导致高程误差在空间分布上不均匀,其严重程度随阴影所覆盖的几何特征而变化。为解决这一问题,我们提出了面向对地观测高斯泼溅的阴影自适应几何监督方法(SAGE)。SAGE主要针对以规则人造结构为主导的城市场景设计,在保留全图高程引导的同时,在两个层次上分配额外的几何监督。在空间层面,通过块级阴影权重决定阴影定向局部高程先验施加的位置,以约束相对高程一致性。在场景层面,SAGE基于多视角阴影证据和预测DSM的梯度统计量计算重建衍生的阴影几何复杂度(SGC)。SGC作为描述阴影与梯度对比关系的场景级描述符,决定了局部高程先验与互补曼哈顿方向正则化的施加强度。在DFC2019和IARPA 2016基准测试的七个以城市为主的场景上的实验表明,SAGE在两项基准测试上均取得了最优的平均DSM精度,同时保持了分钟级的处理时间。
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