1.介绍

由于卫星影像成像方式的不同以及目前相关研究比较小众，自己在学习过程中遇到过很多问题，因此通过本文既可以对自己的学习过程做一个记录，另一方面可以帮助相关研究者进行研究，以及大家相互交流，共同进步。本文将列举出相关的学术文献、重建开源库以及卫星影像三维重建数据集、相关竞赛，持续更新中，也欢迎大家相互交流分享！！！

2.相关文献资料

以下文献根据语言、时间进行归纳：

2.1 中文文献

基于深度学习的广义卫星立体像对三维重建方法研究[D].2020
多视角卫星影像三维重建关键技术及应用[J].2022

2.2 英文文献

1] An automatic and modular stereo pipeline for pushbroom images[J]. 2014.
文章
github: s2p
[2] Automatic 3D Reconstruction from Multi-date Satellite Images[C]//2017
文章、海报、github 地址：link
[3] Metric Evaluation Pipeline for 3D Modeling of Urban Scenes[J]2017
文章pdf
[3] Leveraging Vision Reconstruction Pipelines for Satellite Imagery[J]. 2019
文章、海报、github地址：link
[4] A New Satellite Imagery Stereo Pipeline Designed For Scalability, ROBUSTNESS AND PERFORMANCE[J]. 2020.
github: cars
[5] 3D Surface Reconstruction From Multi-Date Satellite Images[J]. 2021.
文章pdf
github: [code]

3.卫星重建数据集

1.A multiple view stereo benchmark for satellite imagery[C]// 2016(MVS3DM数据集)
**
2. Semantic Stereo for Incidental Satellite Images[J]. IEEE, 2019.(US3D数据集，与MVS3DM同一个作者）
3. WHU-Stereo: A Challenging Benchmark for Stereo Matching of High-Resolution Satellite Images
github

4.相关竞赛

4.1 DATA FUSION CONTEST 2019 (DFC2019)

DFC2019竞赛官网地址：dfc2019
竞赛有四个任务：

Single-view Semantic 3D Challenge
Pairwise Semantic Stereo Challenge
Multi-view Semantic Stereo Challenge
3D Point Cloud Classification Challenge

4.2 DFC2023

DFC2023官网竞赛地址：DFC2023

Building Detection and Roof Type Classification
Multi-Task Learning of Joint Building Extraction and Height Estimation

5.开源软件

MicMac
一款免费的开源摄影测量软件，由法国国家地理研究所和法国国家地理科学学院开发。使用 MicMac，可以生成 3D 模型和正射图像。
详细使用见官方网站以及一篇参考博客
ASP
RSP
软件生成：彩色点云、DSM、三角网格、正射影像。

上述数据获取方式参考Githubor百度网盘分享

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