論文の概要: FusionRF: High-Fidelity Satellite Neural Radiance Fields from Multispectral and Panchromatic Acquisitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15132v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 15:38:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-26 14:23:12.740959
• Title: FusionRF: High-Fidelity Satellite Neural Radiance Fields from Multispectral and Panchromatic Acquisitions
• Title（参考訳）: FusionRF:マルチスペクトルおよびパンクロマティック取得からの高密度衛星ニューラルレイガンス場
• Authors: Michael Sprintson, Rama Chellappa, Cheng Peng,
• Abstract要約: 光学的未処理衛星画像からのニューラルレンダリング地形再構成手法であるFusionRFを導入する。 我々は,WorldView-3衛星のマルチスペクトル・パンクロマティック衛星画像について,各地における評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.55830312265355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce FusionRF, a novel neural rendering terrain reconstruction method from optically unprocessed satellite imagery. While previous methods depend on external pansharpening methods to fuse low resolution multispectral imagery and high resolution panchromatic imagery, FusionRF directly performs reconstruction based on optically unprocessed acquisitions with no prior knowledge. This is accomplished through the addition of a sharpening kernel which models the resolution loss in multispectral images. Additionally, novel modal embeddings allow the model to perform image fusion as a bottleneck to novel view synthesis. We evaluate our method on multispectral and panchromatic satellite images from the WorldView-3 satellite in various locations, and FusionRF outperforms previous State-of-The-Art methods in depth reconstruction on unprocessed imagery, renders sharp training and novel views, and retains multi-spectral information.
• Abstract（参考訳）: 光学的未処理衛星画像からのニューラルレンダリング地形再構成手法であるFusionRFを導入する。 従来の方法では、低分解能マルチスペクトル像と高分解能パンクロマトグラフィー像を融合する外部のパンシャルペン法に依存していたが、FusionRFは光学的に未処理の取得に基づいて、事前の知識なく直接再構成を行う。 これは、マルチスペクトル画像の分解能損失をモデル化するシャープニングカーネルの追加によって達成される。 さらに、新しいモーダル埋め込みにより、新しいビュー合成のボトルネックとして画像融合を行うことができる。 本研究では,各地におけるWorldView-3衛星からのマルチスペクトル・パンクロマティック衛星画像の評価を行い,FusionRFは未処理画像の深度再構成において従来のState-of-The-Art手法よりも優れており,鋭いトレーニングと新しいビューを描画し,マルチスペクトル情報を保持する。

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