卫星影像补全与三维高斯建模的深度学习方法

本发明公开了卫星影像补全与三维高斯建模的深度学习方法，属于遥感影像处理与三维视觉技术领域。首先对原始卫星影像进行云/云影掩码提取、辐射归一化及多模态元数据编码，得到已知区域影像、二值掩码和总条件向量；然后基于扩散模型执行图像补全，输出清晰卫星影像；最后通过Depth‑Anything‑V2单目深度估计结合数字高程模型尺度校准，并构建三维高斯集合，得到用于沙盘渲染的三维模型。本发明通过遥感物理规则检测云与云影，利用SatCLIP地理位置编码及物理参数编码约束补全过程，有效减少地理幻觉；通过三维高斯场景表示实现实时渲染，在倾斜观察时减少拉伸伪影与闪烁。本发明提升了沙盘底图完整性与三维展示稳定性。