本研究提出了一种基于条件 GAN 的新方法，通过合成俯视图像，将两个视图之间的差距最小化，实现了对视觉实体的跨视图建模并进行特征融合，最终在 CVUSA 数据集上成功实现了景点检索任务。

Apr, 2019

该论文提出了一种基于语义分析的方法，通过比较地面图像与卫星图像的特征，结合语义分割掩模，实现无 GPS 数据的查询地理定位，并在不同视场上通过对 CVUSA 数据集进行测试表明该方法提升了性能。

Apr, 2024

本文研究基于图像的地理定位问题，通过在地图上确定地面视角的查询图像。我们提出了一种新的方法，通过 2.5D 空间中的结构高度来引导跨视图匹配，并借助多模态数据学习代表性嵌入。我们构建了第一个大规模的地面到 2.5D 地图地理定位数据集来验证我们的方法，并在单图像定位和路径定位等任务上进行了广泛实验，结果表明我们的方法在定位精度和收敛速度上明显优于之前的基于 2D 地图的方法。

Aug, 2023

该篇论文介绍了一种通过多视角卫星图像获取完整三维表面网格的方法，并通过优化表面与梯度下降算法对数字高程模型进行完善，同时展示了该方法通过卫星数据可用于立面结构等的三维几何重建。

May, 2020

该论文提出了一种高效的匹配对检索方法和实现了并行 SfM 重建的集成工作流，通过训练在线个体码书、使用 VLAD 聚合局部特征并通过 HNSW 图结构进行全局描述符索引，以加速匹配对检索并提高 SfM 重建效率。验证实验结果在三个大规模 UAV 数据集上表明，所提出的解决方案加速了匹配对检索，并在相对与绝对定向下都具有竞争性的准确性。

Jul, 2023

利用多视角方法，通过地面测量、无人机图像、摄影测量结果和手动调查的物种分类数据，将航拍图像直接生成预测，并准确地映射到地理空间坐标中，在树种分类任务中相对于传统地平面合成图像基准，将分类准确率从 53% 提高到 75%。

May, 2024

使用摄影测量学、三维模型、模式识别、表面表示和文化遗产，提出了一种新的基于映射的文化遗产设计和制作方法。

Dec, 2023

本文旨在使用卷积神经网络来解决跨视角图像地理定位的问题，并介绍了用于地面图像和航拍图像的特征表示，并提出一种融合多个空间尺度提取的特征的网络架构，并通过实验表明其比现有方法更为优越。

Oct, 2015

本文针对在地面视图图像查询给定地理参考卫星地图的定位问题提出了一种基于 CVM-Net 的 Markov 定位框架，通过更广泛的实验结果和分析，它扩展了我们早期关于 CVM-Net 的工作，并提出了一种 Markov 定位框架，该框架可以在可用的地面图像流视频的情况下增强地理定位结果。实验结果表明，我们提出的 Markov 定位框架可以在新加坡数据集上持续实现小误差内的车辆定位。

Mar, 2019

本文提出了一种基于几何感知的地球到卫星图像地理定位方法，该方法可以实现对查询图像的精准定位，其精度可达卫星图像的像素级，同时提出了一种新的基于几何感知的图像检索流程，以提高定位准确性。

Mar, 2022