La reconstrucción en 3D de alta precisión de la superficie lunar es de gran importancia para las misiones de exploración lunar y la investigación científica. Los estudios de las últimas décadas se han centrado principalmente en la medición altimétrica láser y el método de fotogrametría, pero debido a las limitaciones de hardware y los principios metodológicos, la resolución máxima del Modelo Digital de Elevación (DEM) solo se ha podido mejorar en unos pocos metros o varias veces la resolución de la imagen, y no ha podido proporcionar un soporte efectivo para la exploración del polo sur lunar, cuyo relieve es complejo. El método de fotometría, debido a su capacidad para aprovechar al máximo la información de luminosidad de cada píxel de la imagen, y basado en el DEM de alta resolución, ha suscitado un gran interés. Sin embargo, el ángulo elevado del sol en el polo sur lunar tiene un impacto importante en las sombras, y una sola imagen no puede cubrir todas las regiones. Además, existe una gran diferencia de iluminación entre las imágenes, y es difícil crear ecuaciones de restricción directamente a partir de múltiples imágenes, lo que hace que la optimización sea no continua e incapaz de reconstruir eficazmente el relieve tridimensional. Por lo tanto, este estudio propone un método de reconstrucción tridimensional de imágenes fotométricas monoculares a partir de la imagen de alta resolución y el DEM de baja resolución existentes, construyendo una pirámide de escala espacio-temporal entre las imágenes, y el DEM de baja resolución original mejorará píxel por píxel. En cuanto a la función de pérdida, este estudio toma plenamente en cuenta las diferencias de sombra entre las imágenes del polo sur lunar, y propone restricciones de similitud para garantizar un uso efectivo de cada imagen individual, además de prestar atención a la información única de cada imagen individual. En cuanto a la optimización de la pérdida, este estudio propone un optimizador de tasa de aprendizaje adaptativo para garantizar una mejora en la precisión de la función de pérdida. Finalmente, el estudio proporciona actualizaciones al descenso del gradiente en el proceso de optimización como referencia para la calidad de la reconstrucción fotométrica. El estudio eligió una zona vital para la exploración lunar en el polo sur - dos áreas locales alrededor del cráter Shackleton, para verificar la eficacia del algoritmo propuesto. En comparación con el DEM basado en la metodología de fotogrametría y la generación de nubes de puntos láser publicada, el algoritmo propuesto por este estudio logró obtener un DEM con una resolución de píxel más fina y una precisión de altitud superior a un píxel. El DEM basado en la fotometría generada por el nuevo método es casi idéntico a la imagen de simulación de luz y la imagen de teledetección, lo que demuestra que la topografía del área experimental ha sido recuperada. El nuevo algoritmo propuesto por el estudio puede reconstruir eficazmente el DEM de alta resolución y resolución de píxeles para un amplio rango del polo sur lunar, proporcionando datos importantes para futuras misiones de exploración del polo sur lunar y la investigación científica.

Polo sur lunar;Modelo Digital de Elevación;Reconstrucción tridimensional de resolución de píxeles;Método de fotometría;Fotogrametría