面向卫星遥感图像场景重建的神经辐射场方法综述

来源：电子与信息学报杂志2024年第5期北京时间：

作者：周鑫, 王洋, 孙显, 林道玉, 刘俊义, 付琨

单位：1.中国科学院空天信息创新研究院 北京 1001902.中国科学院网络信息体系技术重点实验室 北京 1001903.中国科学院大学 北京 1001904.中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100190

摘要：随着高分辨率卫星遥感图像成为认知地理空间不可或缺的重要手段，卫星遥感图像在城市建图、生态监测和导航等领域发挥着日益重要的作用，利用卫星遥感图像进行地球表面大规模3维重建成为了计算机视觉和摄影测量领域的研究热点。神经辐射场(NeRF)利用可微渲染学习场景的隐式表示，在复杂场景新视图合成任务中实现了逼真的视觉效果，并在3维场景重建和渲染领域获得了极大的关注。近期的研究主要集中在利用神经辐射场技术，从卫星遥感图像中提取场景表示及其重建。面向卫星遥感图像的神经辐射场方法主要集中在光线空间优化、场景表示优化以及模型高效训练3方面。该文全面归纳了神经辐射场技术在卫星遥感应用中的最新进展。首先介绍神经辐射场技术的基本概念及相关数据集。然后提出一个面向卫星遥感图像的神经辐射场方法分类框架，用于系统性地回顾和整理该技术在卫星遥感领域的研究进展。接着详述了神经辐射场技术在实际卫星遥感场景应用中的相关成果。最后，基于当前研究所面临的问题和挑战进行分析和讨论，同时对未来的发展趋势和研究方向进行了展望。

关键词：神经辐射场, 卫星遥感图像, 神经渲染, 隐式表示