【卫星影像三维重建】完整的卫星立体重建

# 导入相关模块
import vistools      # 可视化工具
import utils         # 数据读写工具
import rectification # 影像校正工具
import stereo        # 立体匹配工具
import triangulation # 三角化工具
%matplotlib inline# 1.影像数据加载和感兴趣区域AOI
IARPAurl = 'http://menthe.ovh.hw.ipol.im:80/IARPA_data/cloud_optimized_geotif'   # 数据地址
myimages = sorted(utils.listFD(IARPAurl, 'TIF'), key=utils.acquisition_date)    # 按时间顺序得到影像列表
myrpcs = [ utils.rpc_from_geotiff(x) for x in myimages ]           # 影像RPC参数列表
print('Found {} images'.format(len(myimages)))## 1.1 定义感兴趣区域（WGS84下的地理坐标）
aoi = {'coordinates': [[[-58.589468,-34.487061],[-58.581813,-34.487061],[-58.581813,-34.492836],[-58.589468,-34.492836],[-58.589468,-34.487061]]],'type': 'Polygon'}
## 1.2 选择立体像对
# select an image pair
idx_a, idx_b = 0, 5    #第0张和第5张影像# 2.校正感兴趣区域（核线校正+相对指向校正）
rect1, rect2, S1, S2, dmin, dmax, PA, PB = rectification.rectify_aoi(myimages[idx_a], myimages[idx_b], aoi)# 3.计算校正后图像的视差，立体匹配代价cost选择census方法
LRS, _, _ = stereo.compute_disparity_map(rect1, rect2, dmin-20, dmax+20 , cost='census')# 4.三角化视差得到点云
xyz = triangulation.triangulate_disparities(LRS, myrpcs[idx_a], myrpcs[idx_b], S1, S2, PA, PB)# 5.点云投影得到DEM
emin, emax, nmin, nmax = utils.utm_bounding_box_from_lonlat_aoi(aoi)   #计算投影区域
dem2 = triangulation.project_cloud_into_utm_grid(xyz, emin, emax, nmin, nmax, resolution=0.5) #GSD=0.5m# 6.可视化输入、中间过程、最终结果图像
a, _, _ = utils.crop_aoi(myimages[idx_a], aoi) # 原始左图
b, _, _ = utils.crop_aoi(myimages[idx_b], aoi) # 原始右图
vistools.display_gallery([a/8,b/8])         # 可视化原始感兴趣图像对vistools.display_gallery([rect1/8,rect2/8])    # 可视化校正后的图像
vistools.display_imshow(LRS, cmap='jet')         # 可视化视差图
#display(display_cloud(xyz))            # 可视化点云
vistools.display_imshow(dem2, cmap='jet')        # 可视化DEM

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