qq_44763553的博客

接下来，进行高程重投影和插值：要计算每个DSM网格点的高程，定义一个矩形区域，该矩形区域以网格点为中心，以梁的大小为边长，然后选择该矩形区域内通过图像匹配和计算得出的所有三维点，然后根据这些三维点拟合二次曲面方程， 因此，根据这样的方程，可以计算出DSM网格点的高程值。在测量和提取GCP（部分用作检查点）和TPs后，将所有图像合并为一组，并基于图像-空间二维（2-D）仿射变换参数和迭代最小二乘平差，对RFMs的系统误差进行补偿，以实现更好的地理定位精度。首先，在RFM误差补偿后，从每个立体对创建。

一个NeRF神经网络只能存储一个三维物体或者三维场景的信息在沿光线射线的路径上都有对应的RGBA值加位置编码，通过concat方式全连接层得到最终结果位置编码为什么是20*3？相当于做了特征增强T(t)不透光率，关注近边界，不关注远边界密度高的地方多采样一些点，密度低的地方少采样一些点。

会在testoutput文件夹中生成output_pair和output_triplet。里面有生成的dsm和各个tile对应的dsm和点云cloud.ply文件。中间会有很多情况，基本上哪个包出问题就重新pip那个包就行。1.在Anaconda某个环境中安装s2p。先按照row分行，每个row再有几个col。2.在Ubuntu系统中安装s2p源代码。3.在s2p中进行make all处理。4.进行make test处理。