論文の概要: Exploring Seasonal Variability in the Context of Neural Radiance Fields for 3D Reconstruction on Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02972v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 10:16:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:59:44.335612
• Title: Exploring Seasonal Variability in the Context of Neural Radiance Fields for 3D Reconstruction on Satellite Imagery
• Title（参考訳）: 衛星画像における3次元再構成のためのニューラルレイディアンスフィールドの文脈における季節変動の探索
• Authors: Liv Kåreborn, Erica Ingerstad, Amanda Berg, Justus Karlsson, Leif Haglund,
• Abstract要約: この研究は、コンピュータービジョンの新たなアプローチであるSat-NeRFが、月々の季節変動を予測するためにどのように機能するかを探求する。 そこで我々は,Sat-NeRFの拡張であるPlanet-NeRFを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16492989697868887
• License:
• Abstract: In this work, the seasonal predictive capabilities of Neural Radiance Fields (NeRF) applied to satellite images are investigated. Focusing on the utilization of satellite data, the study explores how Sat-NeRF, a novel approach in computer vision, performs in predicting seasonal variations across different months. Through comprehensive analysis and visualization, the study examines the model's ability to capture and predict seasonal changes, highlighting specific challenges and strengths. Results showcase the impact of the sun direction on predictions, revealing nuanced details in seasonal transitions, such as snow cover, color accuracy, and texture representation in different landscapes. Given these results, we propose Planet-NeRF, an extension to Sat-NeRF capable of incorporating seasonal variability through a set of month embedding vectors. Comparative evaluations reveal that Planet-NeRF outperforms prior models in the case where seasonal changes are present. The extensive evaluation combined with the proposed method offers promising avenues for future research in this domain.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,衛星画像に適用したニューラルレージアンス場(NeRF)の季節予測能力について検討した。 衛星データの利用に着目して、コンピュータービジョンの新しいアプローチであるSat-NeRFが、異なる数ヶ月間の季節変動を予測する方法について検討した。 包括的な分析と可視化を通じて、このモデルは季節変化を捉え予測し、特定の課題と強みを強調している。 その結果、太陽の方向が予測に与える影響が示され、雪の覆い、色精度、異なる風景におけるテクスチャ表現といった季節変化の微妙な詳細が明らかになった。 これらの結果から,Sat-NeRFの拡張であるPlanet-NeRFを提案する。 比較評価の結果,Planet-NeRFは季節変化が存在する場合の先行モデルよりも優れていた。 提案手法と組み合わせた広範囲な評価により,本領域における今後の研究に期待できる道のりが提供される。

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