Die geografische Lokalisierung von Kreuzbildern zielt darauf ab, die ähnlichsten Bilder aus der Referenzbildbibliothek durch das Abgleichen von Bildern aus verschiedenen Blickwinkeln zu extrahieren und anschließend ihre GPS-Tags zur Durchführung der Lokalisierungsfunktion zu verwenden. Die traditionelle geografische Lokalisierung von Bildern aus einem einzigen Blickwinkel ist durch die Qualität der Datensätze, ihren Maßstab und die Genauigkeit der Lokalisierung eingeschränkt, weshalb in den letzten Jahren viele Forscher und Organisationen Serien von geografischen Datensätzen von Kreuzbildern veröffentlicht haben, um eine Datenbasis zu schaffen und die Genauigkeit der geografischen Lokalisierung zu verbessern. Es fehlt jedoch derzeit eine systematische Analyse von geografischen Lokalisierungsdatensätzen von Kreuzbildern. In diesem Artikel haben wir zunächst 32 klassische geografische Datensätze von Kreuzbildern seit Beginn der Entwicklung der geografischen Lokalisierung von Kreuzbildern systematisiert, wobei ein Klassifikationssystem mit vier Dimensionen aufgebaut wurde: Informationen zum Blickwinkel, Bautypen, Realität und zeitliche Informationen; dann haben wir eine eingehende Analyse von geografischen Lokalisierungsdatensätzen von Kreuzbildern über Metadaten, Einfluss, Schlüsselwörter, Beschaffungsquellen und Anwendungsbereiche durchgeführt ; und wir haben eine Zusammenfassung der aktuellen Hauptalgorithmen der geografischen Lokalisierung von Kreuzbildern erstellt; schließlich haben wir in Bezug auf die multimodalen Trends, große Modellmethoden, Bildstörungsverarbeitung und Modelloptimierung in vier Aspekten zukünftige Entwicklungstrends für geografische Lokalisierungsdatensätze von Kreuzbildern diskutiert, die als Referenz für relevante Forscher dienen können.

Kreuzbild; geografische Lokalisierung; Datensätze; Deep Learning; Drohnen; Bildwiederherstellung; Bildabgleich; Computervisualisierung