HLC-GS: гауссовское рассеивание с согласованностью по высотным слоям и картой рисков для реконструкции DSM из оптических спутниковых изображений

🛰 HLC-GS: авторы предлагают метод реконструкции цифровой модели поверхности по многовидовым оптическим спутниковым снимкам на базе 3D Gaussian Splatting. Задача — снизить ошибки смешения высотных слоев, когда в одном пикселе усредняются объекты с разной отметкой и появляются физически некорректные промежуточные высоты. Научная новизна — явное моделирование согласованности высотных слоев: карта рисков находит пиксели с аномальным разбросом высот, далее корректируется ненадежный доминирующий слой и подавляются слабо подтвержденные вторичные слои. На наборах DFC2019 и IARPA2016 метод сравнили с шестью подходами. Относительно EOGS средняя MAE снижена с 1,46 до 1,18 м, RMSE — с 2,78 до 2,58 м, PAG2.5 вырос с 86,09% до 88,61%. Ограничение: результаты показаны на двух датасетах; переносимость на другие типы застройки и съемки требует отдельной проверки.