基于SkySat影像多视立体匹配的堆场体积自动监测
计算机视觉与模式识别
2022-03-17 v1 图像与视频处理
摘要
本文提出一种基于SkySat推帧式（pushframe）影像时间序列的自动地表体积监测系统。从SkySat数据构建并比较大型三维模型的一个具体挑战是，修正覆盖给定时刻区域所需多视影像间相机模型的不一致性，这些相机模型以有理多项式相机（RPCs）表示。我们通过提出一种按日期的RPC精化方法来解决该问题，能够处理由部分重叠视集合所覆盖的动态区域。这些相机通过一种旋转进行精化，以补偿因卫星姿态知识不准确带来的误差。精化后的RPCs随后用于在每个日期从不同的立体像对重建多个一致的数字地表模型（DSMs）。RPC精化增强了各日期DSMs之间的一致性，这对在三维地表模型中精确量测体积极为有益。该系统在真实场景中进行了测试，用于监测大型煤堆。我们的体积估计与同期现场采集的量测结果进行了验证。
引用
@article{arxiv.2103.00945,
title = {Automatic Stockpile Volume Monitoring using Multi-view Stereo from SkySat Imagery},
author = {Roger Marí and Carlo de Franchis and Enric Meinhardt-Llopis and Gabriele Facciolo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.00945},
year = {2022}
}