【卫星三维重建】卫星影像三维重建数据集-MVS3DM数据集介绍

MVS3DM数据集,源自IARPA多视图卫星影像3D重建挑战,包括WorldView-3卫星的全色、近红外和短波红外影像,以及激光雷达真值数据。数据集覆盖阿根廷圣费尔南多附近,用于生成高程模型评估算法。提供8个裁剪区域的数据集,便于研究。

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1.数据介绍

MVS3DM数据集是用于IARPA多视图卫星影像3D重建挑战赛的标准数据集(IARPA Multi-View Stereo 3D Mapping Challenge),该数据集由Digital Globe WorldView-3卫星影像以及机载激光雷达获取的影像覆盖范围内的点云数据作为算法真值数据组成。

1.1 多源影像

卫星影像数据类型和数量:包含50张WorldView3全色影像(PAN)、50张近红外(VNIR)、1张短波红外(VNIR)
**成像区域:**阿根廷圣费尔南多附近
影像分辨率:全色的地面采样距离(GSD)为0.31m,即分辨率为近红外GSD为1.3m,短波红外GSD为4m。
数据分布
**采集时间:**全色和近红外影像收集于2014年11月和2016年1月之间,短波红外采集于2015年11月
**数据格式:**NITF( National Imagery Transmission Format,国家图像传输格式)

1.2 真值-机载激光雷达数据

采集时间和覆盖面积:2016年6月收集,覆盖20平方公里,其重叠区域如上图蓝色线框表示;
**标称点间距:**20厘米
用途:用于生成30cm的数字高程模型(DEM),与算法生成的DEM进行评价;
**评价指标:**准确性和完整性,两者均是指高程Z上的差异
下图左图为谷歌地球上的影像,右图为激光雷达点云(按照高程进行渲染,红色表示高程值较大)

### MVS3DM数据集的使用方法与资源获取 #### 数据集简介 MVS3DM(Multi-View Stereo 3D Mapping)数据集是一个专为多视角立体图像三维重建设计的数据集合[^3]。它主要用于支持IARPA(Intelligence Advanced Research Projects Activity)发起的多视图卫星影像三维重建挑战赛。此数据集包含了来自Digital Globe WorldView-3卫星的高分辨率影像,以及通过机载激光雷达采集的点云数据作为验证标准。 --- #### 获取MVS3DM数据集的方法 MVS3DM数据集通常可以通过以下途径获得: 1. **官方网站或竞赛页面**: 如果存在特定的比赛活动,则可能提供官方下载链接。 2. **学术机构共享平台**: 部分高校或研究团队可能会公开分享此类数据集3. **第三方存储服务**: 如GitHub或其他开源项目托管网站上可能存在相关镜像文件[^2]。 对于具体下载地址,请访问如下推荐站点之一尝试查找最新版本资料: - 官方比赛主页 (若有) - 开放科学数据中心 (如 Zenodo) 注意,在实际操作前需确认版权许可协议以确保合法合规地利用这些素材[^1]。 --- #### 使用流程概述 以下是基于典型工作流的一般指导说明: ##### 准备环境依赖项 为了处理并分析MVS3DM中的内容,建议先配置好必要的软件工具链。这包括但不限于以下几个方面: - **构建系统管理器(CMake)** 和编译器(Visual Studio 或 GCC/Clang); - 利用 `vcpkg` 来简化安装过程所需库列表,例如 Zlib、Boost 序列化组件、Eigen 数学运算框架等: ```bash vcpkg install zlib boost-iostreams ... etc. ``` ##### 下载源码及相关插件 接着按照指引克隆目标项目的 Git 存储库至本地目录结构下,并完成初始化设置步骤: ```bash mkdir OpenMVS && cd $_ git clone https://github.com/cdcseacave/openMVS.git src/ cmake ../src ... ``` 最后打开生成解决方案工程(.sln),执行完整的构建周期即可得到可运行程序实例[^2]. --- #### 示例代码片段展示 下面给出一段简单的 Python 脚本用来加载部分基础信息供进一步探索学习之用: ```python import numpy as np from PIL import Image def load_image(path): img = Image.open(path).convert('RGB') return np.array(img) if __name__ == "__main__": image_path = 'path/to/mvs3dm/sample.jpg' data = load_image(image_path) print(f"Image shape: {data.shape}") ``` 以上仅作为一个入门级例子演示读取图片功能而已;针对更复杂的场景则需要调用专门开发出来的 API 接口或者命令行工具来实现自动化批量化作业任务。 ---
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