基于扩散模型的光学制导数字高程模型超分辨率重建

高分辨率数字表面模型（DSM）在城市分析、三维建筑重建和基础设施监测中发挥着重要作用，但由于数据采集的高成本和复杂性，其可用性仍然受到限制。相比之下，来自商业卫星任务的粗分辨率DSM极易获取，且来自航空和卫星平台的高分辨率光学影像也日益普及。针对由此产生的空间分辨率不匹配问题，我们提出了一种DSM超分辨率方法，在高分辨率光谱影像的引导下，将5米分辨率的DSM提升至0.5米分辨率。我们的方法利用去噪扩散模型，将仅在图像中可见的信息（如清晰的轮廓和精细的屋顶结构）迁移到高程图中。通过这种方式，重建出的地表细节比传统插值或滤波技术更为精确。在中欧多个城市开展的实验表明，该方法能够生成具有更佳结构细节和精确地表几何形状的高质量DSM。我们的研究结果突显了利用基础图像先验进行引导式超分辨率重建高分辨率地表模型的巨大潜力。