如何突破卫星影像建模难点？重建大师这样做！
日前，由重建大师生成的首个“珞珈三号01星”卫星影像三维模型一经发出，引发业内关注。这是重建大师（卫星版）基于卫星所获取的多角度成像数据，生成高质量实景三维模型的最新实践成果。
卫星影像动图
相较于传统倾斜摄影数据建模，卫星影像数据采集区域广、不受航空管制、采集周期的影响，更符合当前大场景实景三维建模与城市三维模型快速构建的需要。但从获取的影像数据来说，卫星影像数据与传统航摄影像数据存在较多差异：
01.卫星影像通常是采用线阵传感器单元以推扫方式采集而来，其投影方式与传统框幅式成像模型不同；
02.卫星传感器到地面的距离过大，基线短，容易导致计算结果不稳定；
03.卫星影像的像幅过大，单幅影像可包含数十亿像素，处理困难。
因此，想要实现卫星影像快速三维重建并不能采用现有的针对传统航摄影像的处理方法，需要在空三解算和匹配算法上进行优化。
大势智慧研发团队经过长期探索，攻克多个技术难点，推出重建大师卫星版本，在已具备超大规模地理场景高质量生成与地理实体智能化生产的同时，成为业内为数不多的、能有效满足多个卫星影像数据高效率三维模型构建的软件。
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优化特征提取与匹配算法
解决卫星影像空三难
卫星影像采用RPC有理函数模型来表达三维坐标到影像坐标之间的投影关系，每个影像的RPC模型参数由卫星厂商给出，但是该参数存在微小的误差，必须经过校正才能用于后续的重建。
大势智慧研发出业界领先的针对卫星影像优化的图像匹配算法，具有匹配点数量多、精度高、匹配效率高等特性，平差方法采用一种适合于RPC模型的交替求解法，在无控制点的情况下仍可以获得高精度的解。
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攻克多个技术难点
解决卫星影像重建难
基于卫星影像的三维重建，一般需要先对卫星影像进行核线矫正得到立体影像，经过密集匹配得到密集点云，点云进一步转为DSM（数字表面模型），再对DSM进行等一系列处理，最终输出DSM和网格模型等产品。
然而在实际重建过程中，卫星影像重建流程中存在核线矫正、密集匹配、DSM合并等多个技术难点。大势智慧通过通过优化重建大师算法成功解决了这些问题。
由于RPC投影模型较为复杂，无法直接进行核线矫正。重建大师基于仿射投影模型进行核线矫正，矫正算法稳定性好、精度高，适用于各种卫星视角、分辨率和地形场景。当密集匹配时，重建大师通过匹配多级分辨率的影像，有效解决了匹配视差范围未知的问题，大大增强了匹配的成功率。
部分卫星影像密集匹配生产的点云
为了获取最优的DSM，重建大师在选取最优高程时，通过结合局部高程可靠性和全局一致性，同时保证了合并后的DSM的高程精度和连续性。
网格模型
基于一系列算法升级，目前，重建大师卫星版本已完成支持可见光分辨率优于1米的同轨立体和异轨立体卫星影像数据源的检验，建模效率至多可达600km²/节点/天，可为全球提供高效率实景三维模型构建，同时为城市三维模型LOD1.3提供数据基础。
重建大师（卫星版）的卫星影像三维重建技术，能够完全替换国外的卫星处理软件。经过多年的研发，大势智慧不仅能够在航空或者无人机倾斜影像三维重建方面实现国产化替代，也能在卫星处理方面完全替代国外的软件。
以下是由重建大师生成的卫星模型成果：
基于北京三号0.3米影像数据
（感谢北京21世纪公司）
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