卫星立体影像用于三维重建与制图的关键参数分析

尽管当今先进的密集影像匹配（DIM）算法能够从卫星立体影像生成可与LiDAR（光探测与测距）相媲美的密集点云，此类点云的精度与完整性严重依赖于卫星立体影像的几何参数。两幅影像间的交会角通常被视为立体数据获取中最重要的参数，因为最先进的DIM算法在窄基线（较小交会角）立体上效果最佳（例如半全局匹配认为15-25度为良好交会角）。该因素与传统航空摄影测量配置一致，因为交会角直接关联于基高比和视差方向上的纹理畸变，从而同时影响平面和高程精度。然而，我们的实验发现，即便具有非常相似（且良好）的交会角，将同一DIM算法应用于不同（同一区域）立体像对时，与真实LiDAR数据相比所生成点云的精度存在显著差异。这提出了一个从业者经常问的非常实际的问题：哪些因素构成良好的卫星立体像对，从而能产出精确且最优的制图结果？在本工作中，我们对这一问题提供全面分析，通过对超过1,000对具有不同获取参数（包括交会角、离 nadir 角、太阳高度角与方位角以及时间差）的卫星立体像对执行立体匹配，从而给出详尽解答。该工作有望为从事多视卫星影像重建的研究人员以及力求以最小成本实现大规模高质量制图的行业从业者提供宝贵参考。