基于神经辐射场的卫星影像三维重建研究OA

为解决传统神经辐射场方法在卫星影像三维重建中难以处理瞬态物体与阴影区域的问题,提出一种卫星注意力神经辐射场(SA-NeRF).该方法采用基于高程的采样策略获取地面点,构建辐照度模型单独建模太阳光与天空漫反射光,结合太阳校正射线优化太阳能见度函数学习,引入注意力机制动态分配特征权重.实验结果显示该方法可有效去除瞬态物体与阴影,新视图合成效果明显优于传统神经辐射场.与多种主流三维重建方法的定量对比分析结果显示:该方法在不同测评场景和训练次数下的峰值信噪比、结构相似性及地表高度的平均绝对误差等客观质量评价指标上均有显著提升,相对于卫星神经辐射场(Sat-NeRF)方法,峰值信噪比平均提升1.16%,结构相似性平均提升2.32%,平均绝对误差平均降低11.61%.