Sat2Density: التعلم الدقيق لكثافة الصور من أزواج الصور الفضائية-الأرضية
يهدف هذا البحث إلى تطوير تمثيل هندسي دقيق ثلاثي الأبعاد للصور الفضائية باستخدام أزواج الصور الفضائية-الأرضية. نركز على المشكلة الصعبة المتمثلة في تركيب مشاهد أرضية واعية بالبعد الثالث من صورة قمر صناعي. نستلهم من تمثيل حقل الكثافة المستخدم في التحويل العصبي الحجمي ونقترح منهجًا جديدًا يُسمى Sat2Density (سات2كثافة). يستخدم منهجنا خصائص المشاهد الأرضية البانورامية لمناطق السماء والمناطق غير السماء لتعلم حقول كثافة دقيقة للمشاهد ثلاثية الأبعاد من وجهة نظر هندسية. على عكس الأساليب الأخرى التي تتطلب معلومات عمق إضافية أثناء التدريب، يمكن لـ Sat2Density (سات2كثافة) تعلم الهندسة ثلاثية الأبعاد بدقة وأمانة عبر تمثيل الكثافة دون إشراف بالعمق. يساهم هذا التقدم بشكل كبير في تحسين مهمة تركيب المشاهد الأرضية البانورامية. بالإضافة إلى ذلك، يقدم بحثنا وجهة نظر هندسية جديدة لفهم العلاقة بين الصور الفضائية والمشاهد الأرضية في الفضاء الثلاثي الأبعاد.