Fugu-MT 論文翻訳(概要): BRDF-NeRF: Neural Radiance Fields with Optical Satellite Images and BRDF Modelling

論文の概要: BRDF-NeRF: Neural Radiance Fields with Optical Satellite Images and BRDF Modelling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12014v1
Date: Wed, 18 Sep 2024 14:28:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-19 17:24:06.777616
Title: BRDF-NeRF: Neural Radiance Fields with Optical Satellite Images and BRDF Modelling
Title（参考訳）: BRDF-NeRF:光衛星画像とBRDFモデリングを用いたニューラルラジアンス場
Authors: Lulin Zhang, Ewelina Rupnik, Tri Dung Nguyen, Stéphane Jacquemoud, Yann Klinger,
Abstract要約: 遠隔センシングによく用いられる半経験的BRDFモデルであるRahman-Pinty-Verstraete(RPV)モデルを明示的に推定するために開発されたBRDF-NeRFを提案する。この結果から, BRDF-NeRFは, トレーニングデータから離れた方向からの新規な視界を効果的に合成できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Understanding the anisotropic reflectance of complex Earth surfaces from satellite imagery is crucial for numerous applications. Neural radiance fields (NeRF) have become popular as a machine learning technique capable of deducing the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) of a scene from multiple images. However, prior research has largely concentrated on applying NeRF to close-range imagery, estimating basic Microfacet BRDF models, which fall short for many Earth surfaces. Moreover, high-quality NeRFs generally require several images captured simultaneously, a rare occurrence in satellite imaging. To address these limitations, we propose BRDF-NeRF, developed to explicitly estimate the Rahman-Pinty-Verstraete (RPV) model, a semi-empirical BRDF model commonly employed in remote sensing. We assess our approach using two datasets: (1) Djibouti, captured in a single epoch at varying viewing angles with a fixed Sun position, and (2) Lanzhou, captured over multiple epochs with different viewing angles and Sun positions. Our results, based on only three to four satellite images for training, demonstrate that BRDF-NeRF can effectively synthesize novel views from directions far removed from the training data and produce high-quality digital surface models (DSMs).
Abstract（参考訳）: 衛星画像から複雑な地球表面の異方性反射を理解することは、多くの応用に不可欠である。ニューラルレイディアンス場(NeRF)は、複数の画像からシーンの双方向反射率分布関数(BRDF)を推定できる機械学習技術として人気がある。しかし、従来の研究はNeRFを近距離画像に適用することに集中しており、多くの地球表面で不足している基礎的なMicrofacet BRDFモデルを推定している。さらに、高品質のNeRFは、一般的に複数の画像を同時に撮影する必要がある。これらの制約に対処するために,遠隔センシングによく用いられる半経験的BRDFモデルであるRahman-Pinty-Verstraete(RPV)モデルを明示的に推定するために開発されたBRDF-NeRFを提案する。我々は,(1) ジブチ,(2) ラン州,および(2) 異なる視角と太陽位置の複数のエポック上で捕獲された1つのエポックに捕獲されたジブチの2つのデータセットを用いて,アプローチを評価する。その結果, BRDF-NeRFは, トレーニングデータから遠く離れた方向からの新たなビューを効果的に合成し, 高品質なデジタル表面モデル(DSM)を作成できることが実証された。

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