論文の概要: Robust RPC Bundle Adjustment for Multi-Date Satellite Imagery with Season-Invariant Correspondences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.26973v1
- Date: Wed, 29 Jul 2026 14:34:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-30 21:06:25.70217
- Title: Robust RPC Bundle Adjustment for Multi-Date Satellite Imagery with Season-Invariant Correspondences
- Title（参考訳）: 季節変動対応による多次元衛星画像のロバストRPCバンドル調整
- Abstract要約: グラウンドコントロールポイント(GCP)フリーのマルチビューパイプラインでは、この改善は、自動抽出画像対応からのバンドル調整によって一般的に行われる。
本稿では、季節不変対応の学習ローカル特徴マッチングとグローバル画像記述子を組み合わせて、視覚的に互換性のある画像ペアを選択する、外観認識型RPCリファインメントパイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.849582914477377
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate refinement of Rational Polynomial Camera (RPC) models is essential for high-quality satellite image geolocation. In ground control point (GCP)-free multi-view pipelines, this refinement is commonly performed through bundle adjustment from automatically extracted image correspondences. However, conventional RPC bundle adjustment pipelines rely on handcrafted feature matching, which becomes unreliable in multi-date collections affected by seasonal, illumination, and land-cover changes. We propose an appearance-aware RPC refinement pipeline that combines learned local feature matching for season-invariant correspondences with global image descriptors for selecting visually compatible image pairs. This reduces redundant and error-prone matching while preserving the connectivity of the matching graph. Experiments on seasonally diverse WorldView-3 images show that our pipeline improves GCP-free relative RPC refinement over open-source baselines, achieving lower geometric consistency errors while substantially reducing matching time on collections with 39-42 views. By making RPC refinement more robust to diachronic appearance variation, our approach enables more effective use of multi-date satellite imagery.
- Abstract（参考訳）: 高品質衛星画像測位には,Rational Polynomial Camera(RPC)モデルの精度向上が不可欠である。
グラウンドコントロールポイント(GCP)フリーのマルチビューパイプラインでは、この改善は、自動抽出画像対応からのバンドル調整によって一般的に行われる。
しかし、従来のRPCバンドル調整パイプラインは手作りの特徴マッチングに依存しており、季節、照明、土地被覆の変化の影響を受け、複数日付のコレクションでは信頼性が低い。
本稿では、季節不変対応の学習ローカル特徴マッチングとグローバル画像記述子を組み合わせて、視覚的に互換性のある画像ペアを選択する、外観認識型RPCリファインメントパイプラインを提案する。
これにより、マッチンググラフの接続性を維持しながら、冗長でエラーを起こしやすいマッチングが削減される。
季節的に多彩なWorldView-3画像による実験により、私たちのパイプラインはオープンソースベースラインよりもGCPフリーの相対的なRPC洗練を改善し、幾何的整合性エラーを低減し、39-42ビューのコレクションでのマッチング時間を大幅に短縮することを示した。
RPCの改質をダイアクロニックな外観変化に対してより堅牢にすることで,マルチ日付衛星画像の有効利用を可能にした。
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