【论文原文】：A novel solution for stereo three-dimensional localization combined with geometric semantic constraints based on spaceborne SAR data
获取地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S092427162200226X
博主关键词： SAR图像立体像对，几何语义信息，立体三维定位
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【论文速递】Remote Sensing2021 : 通过半全局匹配法的SAR立体图像DSM生成以及惩罚方程的评估
摘要：
空间SAR图像的分辨率和地理定位精度的提高使得提取数字表面模型和三维重建变得更加便捷。目前，由于存在明显的匹配误差，通过立体SAR提取精炼的数字表面模型仍然具有挑战性。本文基于一种模拟方法定量分析了匹配误差对立体SAR的影响。随后，提出了一种新的立体SAR方法，结合几何语义约束，以减少匹配误差对定位的影响。在这种方法中，利用与几何语义约束相结合的立体定位模型来共同定位具有平面或线性结构的一组点。方程组的最小二乘解将通过基于修正特征值的迭代方法来解决。最后，模拟实验表明，平面和线性语义约束分别提高了约26%和70%的相对定位精度。基于真实数据的实验也表明，所提出的方法明显优于传统的立体SAR方法。
关键词 星载合成孔径雷达 ，立体SAR ，几何语义约束 ，精细的数字表面模型提取 ，相对定位精度。
简介：
近二十年来，许多学者对立体SAR进行了深入研究。Toutin进行了一系列基于Radarsat和Radarsat-2卫星数据的数字高程模型（DEM）提取实验。这些实验研究了交角与DEM精度之间的关系，以及不同雷达参数下的DEM精度。Raggam等人研究了基于TerraSAR-X多波束数据集的不同几何配置的三维定位精度和三维制图精度。这些实验结果表明，通过增加交角和增加观测次数可以提高三维定位精度。此外，一些学者通过给不同的观测值分配权重来提高绝对定位精度。每个观测值的权重一般与图像分辨率、轨道精度和斜距精度有关。一般来说，过去对立体SAR的研究主要是通过独立处理每个控制点来提高绝对定位精度。
近年来，SAR图像的语义信息在SAR数据处理中出现了。Wang等人提出了一种以语义分割为辅助的相位解包方法。在这种方法中，根据掩膜图将地面相位、停靠相位和建筑物屋顶相位分开。然后，作者确定了相位基准，并采取了基于可靠性排序的相位解包算法，按照非连续路径进行解包。Jiao等人利用SAR建筑物的语义分割掩码来支持城市三维成像的断层SAR。他们的方法约束了平面内的相邻像素，并同时解决了平面方程和高程参数。因此，三维成像点云的质量可以得到显著提高。
在本文中，提出了一种结合几何语义约束的立体三维定位的新型解决方案。主要贡献有以下几点。1）分析了立体SAR的定位误差来源。特别是定量地分析了匹配误差对相对定位精度的影响。2）提出了一种结合几何语义约束的立体SAR方法来提高相对定位精度。在这种方法中，SAR图像中的几何语义信息被引入到立体SAR中，从而构建了一个与几何语义约束相结合的立体定位模型。这个模型中的加权因子可以帮助我们协调RD方程和几何方程的权重，从而使重建的物体更加细腻。随后，利用一个更稳健的迭代方案来解决定位方程系统。无论法线方程是等级缺失还是条件不良，这种迭代方法都能发挥作用。
Fig. 1. 平滑因子α 从0.01到1不等的DSM结果图.
