Wrivinder：面向空间智能的地面图像到卫星图像的几何定位方法
计算机视觉与模式识别
2026-02-17 v1
摘要
将地面图像与带有地理坐标的卫星地图对齐对于地图制作、导航和情报感知至关重要，但在大视角差或GPS不可靠时仍具有挑战性。我们引入Wrivinder，一个零样本、几何驱动的框架，通过聚合多个地面照片来重建一致的3D场景并与顶视卫星图像对齐。Wrivinder结合了SfM重建、3D高斯溅写、语义定位和单目深度为指标 cues 提供稳定的仰视视图渲染，可直接匹配卫星背景进行度准确的相机地理定位。为支持该任务的系统评估，该任务缺乏合适的基准，我们也发布了MC-Sat数据集，将多视角地面图像与带有地理坐标的卫星瓷片关联，覆盖多样化的户外环境。Wrivinder和MC-Sat共同提供了该任务的第一个全面基线和测试平台，用于研究无需配对监督的几何中心跨视图对齐。在零样本实验中，Wrivinder在密集场景和大范围场景中实现了亚30米的地理位置精度，凸显了几何聚合对于稳健的地面到卫星定位的潜力。
引用
@article{arxiv.2602.14929,
title = {Wrivinder: Towards Spatial Intelligence for Geo-locating Ground Images onto Satellite Imagery},
author = {Chandrakanth Gudavalli and Tajuddin Manhar Mohammed and Abhay Yadav and Ananth Vishnu Bhaskar and Hardik Prajapati and Cheng Peng and Rama Chellappa and Shivkumar Chandrasekaran and B. S. Manjunath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.14929},
year = {2026}
}