論文の概要: From Orbit to Ground: Generative City Photogrammetry from Extreme Off-Nadir Satellite Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07527v2
• Date: Tue, 09 Dec 2025 06:52:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 14:12:23.025621
• Title: From Orbit to Ground: Generative City Photogrammetry from Extreme Off-Nadir Satellite Images
• Title（参考訳）: 軌道から地上へ:極端にオフ・ナディル衛星画像からの都市撮影
• Authors: Fei Yu, Yu Liu, Luyang Tang, Mingchao Sun, Zengye Ge, Rui Bu, Yuchao Jin, Haisen Zhao, He Sun, Yangyan Li, Mu Xu, Wenzheng Chen, Baoquan Chen,
• Abstract要約: 衛星画像からの都市規模の3D再構成は、極端視点外挿の課題を示す。 これにより、画像ソースから90ドル近い視点ギャップを推測する必要がある。 都市構造と衛星入力に適した2つの設計選択を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.421617684580834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: City-scale 3D reconstruction from satellite imagery presents the challenge of extreme viewpoint extrapolation, where our goal is to synthesize ground-level novel views from sparse orbital images with minimal parallax. This requires inferring nearly $90^\circ$ viewpoint gaps from image sources with severely foreshortened facades and flawed textures, causing state-of-the-art reconstruction engines such as NeRF and 3DGS to fail. To address this problem, we propose two design choices tailored for city structures and satellite inputs. First, we model city geometry as a 2.5D height map, implemented as a Z-monotonic signed distance field (SDF) that matches urban building layouts from top-down viewpoints. This stabilizes geometry optimization under sparse, off-nadir satellite views and yields a watertight mesh with crisp roofs and clean, vertically extruded facades. Second, we paint the mesh appearance from satellite images via differentiable rendering techniques. While the satellite inputs may contain long-range, blurry captures, we further train a generative texture restoration network to enhance the appearance, recovering high-frequency, plausible texture details from degraded inputs. Our method's scalability and robustness are demonstrated through extensive experiments on large-scale urban reconstruction. For example, in our teaser figure, we reconstruct a $4\,\mathrm{km}^2$ real-world region from only a few satellite images, achieving state-of-the-art performance in synthesizing photorealistic ground views. The resulting models are not only visually compelling but also serve as high-fidelity, application-ready assets for downstream tasks like urban planning and simulation. Project page can be found at https://pku-vcl-geometry.github.io/Orbit2Ground/.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像からの都市規模の3D再構成は、極端視点外挿の課題を示し、我々のゴールは、小さな軌道画像から最小の視差で地上レベルの新しいビューを合成することである。 これにより、画像ソースから90^\circ$の視界ギャップを推定し、ファサードとテクスチャに欠陥があり、NeRFや3DGSのような最先端の再構築エンジンが故障する。 この問題に対処するために,都市構造と衛星入力に適した2つの設計選択を提案する。 まず, 都市形状を2.5Dの高さマップとしてモデル化し, トップダウン視点から都市建物のレイアウトをマッチングするZモノトニック符号距離場 (SDF) として実装した。 これにより、疎外衛星視界下での幾何最適化を安定化し、クロップ屋根とクリーンで垂直に押出されたファサードを備えた防水メッシュを得る。 次に,衛星画像からメッシュの外観を識別可能なレンダリング技術を用いて表現する。 衛星入力には長距離のぼやけたキャプチャーを含む可能性があるが、我々はさらに生成テクスチャ復元ネットワークを訓練して外観を高め、劣化した入力から高周波で可視的なテクスチャの詳細を復元する。 本手法のスケーラビリティとロバスト性は,大規模都市再建に関する広範な実験を通じて実証された。 例えば、我々のティーザー図では、ごく少数の衛星画像から4,\mathrm{km}^2$の現実世界領域を再構成し、フォトリアリスティックグラウンドビューの合成において最先端のパフォーマンスを達成する。 結果として得られるモデルは、視覚的に魅力的なだけでなく、都市計画やシミュレーションのような下流タスクのための高忠実でアプリケーション対応の資産としても機能する。 プロジェクトページはhttps://pku-vcl-geometry.github.io/Orbit2Ground/で見ることができる。

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