关于卫星影像的三维重建任务问题

Question

大家好！想请教一下关于卫星影像的三维重建任务的问题。经过核线校正后的影像计算视差图，原始的RPC参数还满足基于核线校正影像计算的视差图来恢复三维数据吗？
基于RPC模型库，利用如下代码原理能满足任务需求吗？

lons ,lats= rpc.localization(rows ,cols ,h )

再利用对应的坐标系统的投影关系，利用WGS84，完成到三维点云的生成？或者有更好的、通用的表达空间信息的方法？

Answer 1

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1. 关于原始RPC参数对视差图恢复三维数据的影响
   • RPC模型原理
     • RPC（Rational Polynomial Coefficients）模型是一种通用的传感器模型，用于描述像点坐标和物方坐标之间的关系。它是一种基于多项式的近似模型。
     • 在卫星影像的三维重建中，RPC参数是根据卫星的轨道、姿态等信息生成的，用于将像点坐标转换为物方坐标。
   • 核线校正对RPC参数的影响
     • 核线校正的目的是将影像校正到核线几何关系下，使得同名像点位于同一行上，方便视差计算。
     • 经过核线校正后，影像的几何关系发生了变化。原始的RPC参数是基于原始影像的几何关系建立的，理论上不能直接用于基于核线校正影像计算的视差图来恢复三维数据。因为核线校正改变了影像的投影关系，而RPC参数是基于原始投影关系建立的。
     • 例如，假设原始影像的RPC参数是为了描述从倾斜视角拍摄的影像与地面坐标的关系，核线校正后影像变为近似正视的几何关系，此时原始RPC参数中的多项式系数所描述的关系不再适用于校正后的影像。
2. 基于RPC模型库代码原理满足任务需求的分析
   • 代码功能分析
     • 从lons, lats = rpc.localization(rows, cols, h)这段代码来看，它似乎是根据影像的行、列坐标（rows和cols）以及高度信息（h），利用RPC模型（rpc）来计算经度（lons）和纬度（lats）。
   • 任务需求匹配度
     • 对于卫星影像的三维重建任务，仅得到经度和纬度是不够的。要生成三维点云，还需要高度信息（除了代码中可能作为输入的h，还需要精确的物方高度计算）。而且，在实际的三维重建中，还需要考虑影像的畸变、噪声等因素。
     • 例如，如果影像存在较大的畸变，仅仅依靠这种基于RPC模型的简单定位计算，可能会导致三维点云的精度严重下降。
3. 关于表达空间信息的更好方法
   • 直接传感器模型
     • 直接传感器模型可以直接描述影像坐标与物方坐标之间的几何关系，它基于卫星的内部和外部定向参数。与RPC模型相比，它在理论上可以更精确地描述影像的几何关系，尤其是在处理高精度的三维重建任务时。
   • 激光雷达辅助
     • 如果有激光雷达数据辅助，可以获取更精确的地形高度信息。将卫星影像与激光雷达数据融合，可以提高三维重建的精度。例如，在城市区域的三维重建中，激光雷达可以获取建筑物的精确高度，卫星影像提供平面位置和纹理信息，两者结合可以得到更准确的三维模型。
   • 多源数据融合
     • 融合多源卫星影像数据，如不同分辨率、不同波段的影像。例如，将高分辨率的光学影像与低分辨率的雷达影像融合。高分辨率光学影像可以提供丰富的纹理信息，雷达影像可以穿透云雾，提供地表的高程变化信息，从而更全面地表达空间信息。