DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-2-w12-2026-143-2026
تاريخ النشر: 2026-02-12
المؤلف: Widiatmoko Azis Fadilah وآخرون
الموضوع الرئيسي: المسح ثلاثي الأبعاد والتراث الثقافي
نظرة عامة
تبحث الدراسة في فعالية ثلاث تطبيقات لتقنية 3D Gaussian Splatting (3DGS)—3DGS الأصلية، Postshot Splat3، ونسخ MCMC—مقابل الطرق التقليدية للتصوير متعدد الزوايا (MVS) في الفوتوغرامتري الجوية، وخاصة في سياق الحفاظ على التراث الحضري. تكشف الدراسة أن تقليل الدقة بشكل معتدل (1/8 دقة) يمكن أن يعزز الأداء بشكل كبير مقارنةً بالدقة الكاملة، حيث تحقق Postshot Splat3 جودة فوتومترية وكفاءة حسابية متفوقة، حيث تكون أسرع بمقدار 21 مرة وتستخدم 60% أقل من Gaussian مقارنةً بـ 3DGS الأصلية. ومع ذلك، تشير التحليلات الهندسية إلى عدم وجود علاقة بين جودة العرض والدقة الهندسية، مما يوحي بأن تكوينات MCMC أقل فعالية في السيناريوهات ذات التنوع الزاوي المحدود.
تؤكد النتائج على ضرورة ضبط المعلمات الفائقة بعناية في الإعدادات عالية الدقة لتحقيق تنفيذ مثالي في الفوتوغرامتري الجوية. وتخلص الدراسة إلى أن تقليل الدقة بشكل محافظ هو الأفضل لتطبيقات 3DGS في توثيق التراث، داعيةً إلى تكوينات متخصصة توازن بين الفوتوريالية، والوفاء الهندسي، والكفاءة الحسابية. تقدم هذه البحث رؤى قيمة حول التطبيقات العملية والأطر النظرية للحفاظ على التراث، مع تسليط الضوء على أهمية استراتيجيات التدريب المحسنة لتوثيق وإعادة بناء المواقع التراثية الكبيرة بشكل فعال.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على أهمية التراث الحضري كتمثيلات حيوية للإنجاز البشري، والتي تتعرض بشكل متزايد للتهديد من عوامل طبيعية وبشرية. لمواجهة هذه التحديات، تعتبر جهود الحفظ المنهجية ضرورية، حيث تبرز الوثائق الرقمية كاستراتيجية واعدة بسبب التقدم في تكنولوجيا المستشعرات ومعالجة البيانات. من بين التقنيات المبتكرة، تم تقديم 3D Gaussian Splatting (3DGS) كطريقة لتمثيل المشهد تستخدم Gaussian ثلاثي الأبعاد لتحسين تمثيل المشهد مع تقليل المتطلبات الحسابية في المساحات الفارغة. تتيح هذه الطريقة تمثيلًا مرنًا للهندسة وعرضًا في الوقت الحقيقي، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص لتطبيقات رسم الخرائط ثلاثية الأبعاد.
أسفرت الدراسات الحديثة حول 3DGS عن نتائج مختلطة. على سبيل المثال، أفاد مرطي يوسو وماشر (2025) بتحسين قدرات توليد الصور الأورثوغرافية مقارنةً بتقنية التصوير متعدد الزوايا التقليدية (MVS)، على الرغم من أنهم لاحظوا صعوبات مع الأسطح الكبيرة والمستمرة. في المقابل، وجد جيانغ وشاو (2023) أن 3DGS عززت جودة إعادة البناء المعتمدة على الطائرات بدون طيار مع تقليل وقت المعالجة. ومع ذلك، خلص هايتز وآخرون (2024) إلى أن الفوتوغرامتري التقليدية تفوقت على التقنيات الحديثة، بما في ذلك NeRF و3DGS، في تحليل المشاهد الحضرية الكبيرة. تهدف هذه الدراسة إلى وضع أساس للبحوث المستقبلية من خلال استكشاف استراتيجيات تدريب 3DGS المختلفة لإعادة بناء المواقع التراثية الحضرية، مع التركيز على التحديات الفريدة التي تطرحها تمييز الهياكل التاريخية ضمن البيئات الحضرية النموذجية. سيتم تقييم أداء 3DGS باستخدام مجموعات بيانات الطائرات بدون طيار، مع تحليل مقارن ضد MVS لتقييم النتائج الكمية والنوعية.
طرق
في هذا القسم، يناقش المؤلفون المنهجيات المستخدمة في دراستهم لطرق مجال الإشعاع لتوليد مشاهد جديدة، مع التركيز بشكل خاص على بنية 3D Gaussian Splatting (3DGS) التي قدمها كيربل وآخرون (2023). يتم تقديم مجالات الإشعاع كوظيفة حجمية مستمرة تقوم بربط الإحداثيات المكانية ثلاثية الأبعاد واتجاهات الرؤية بقيم اللون والكثافة، مما يسهل العرض الفوتوريالي. تقيم الدراسة التنفيذ الأصلي لـ 3DGS جنبًا إلى جنب مع استراتيجيات تدريب متقدمة، بما في ذلك نسخة محسنة بواسطة سلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC) تم تطويرها بواسطة خيرادماند وآخرون (2025) وطريقة Splat3 من Jawset PostShot.
تستخدم طريقة 3DGS الأصلية التحكم في الكثافة التكيفية (ADC) ومُعالج الرستر القابل للاشتقاق (DTR) لتحسين إعادة بناء Gaussian أثناء التدريب. يعزز ADC توليد Gaussian ثلاثي الأبعاد من خلال إدارة الشفافية وضمان تمثيل متوازن للمشهد، بينما يحسن DTR كفاءة العرض واستخدام الذاكرة. ومع ذلك، تم الإشارة إلى تحديات مثل ضبط المعلمات الفائقة والحاجة إلى سحب نقاط إدخال عالية الجودة. تختلف طريقة MCMC من خلال استخدام آلية احتمالية لتحسين وضع Gaussian من خلال ديناميات لانجفين العشوائية (SGLD)، مما يعالج بعض القيود في الطريقة الأصلية. تهدف هذه التحليل المقارن إلى تسليط الضوء على نقاط القوة والضعف في كل بنية في سياق توثيق التراث.
نتائج
في قسم النتائج والمناقشات، يقدم البحث تقييمًا مقارنًا لثلاث استراتيجيات تدريب لمحاكاة الألعاب ثلاثية الأبعاد (3DGS) تم توضيحها سابقًا. تم تنظيم النتائج بشكل منهجي بناءً على الفئات المحددة في القسم 3.3، مما يسمح بتحليل منظم لفعالية كل نهج تدريبي. تسهل هذه التنظيم فهمًا واضحًا لنقاط القوة والضعف في الاستراتيجيات المختلفة المستخدمة في التجارب.
مناقشة
في هذه الدراسة، يقيم المؤلفون بشكل نقدي ثلاث استراتيجيات تدريب لتقنية 3D Gaussian Splatting (3DGS) مقارنةً بأساليب التصوير متعدد الزوايا التقليدية (MVS) للفوتوغرامتري الجوية، مع التركيز بشكل خاص على موقع قصر كاسيبوهان في إندونيسيا. تسلط البحث الضوء على فعالية PS Splat3، التي أظهرت كفاءة حسابية كبيرة—أسرع بمقدار 21 مرة وتستخدم 60% أقل من Gaussian مقارنةً بـ 3DGS الأصلية. تشير النتائج إلى أنه بينما تتطلب 3DGS الأصلية موارد حسابية كبيرة دون تحسينات مثل تنظيم العمق (DR) وتعويض التعرض (EC)، فإن هذه التحسينات تحقق فقط تحسينات هامشية. ومن الجدير بالذكر أن PS Splat3 عند دقة R4 ظهرت كأكثر التكوينات توازنًا، محققة جودة عرض متفوقة ودقة هندسية.
على النقيض من ذلك، تكشف الدراسة أن طرق سلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC) تظهر قيودًا في السيناريوهات ذات التنوع الزاوي المقيد، مما يؤدي إلى أداء ضعيف يتميز بـ “أخطاء الانفجار” وإعادة بناء غير كافية للمشهد. يؤكد المؤلفون على ضرورة ضبط المعلمات الفائقة بعناية عند استخدام الإعدادات عالية الدقة في الفوتوغرامتري الجوية، مشيرين إلى أن تقليل الدقة بشكل معتدل قد يؤدي إلى نتائج أفضل. في النهاية، تؤكد البحث على الانفصال بين جودة العرض والدقة الهندسية في إعادة بناء 3DGS، داعيةً إلى تكوينات متخصصة توازن بشكل فعال بين الفوتوريالية، والوفاء الهندسي، والكفاءة الحسابية لتوثيق التراث الكبير.
القيود
يسلط قسم القيود الضوء على عدة قيود تؤثر على تفسير وعمومية نتائج البحث. أولاً، استخدمت الدراسة سحابة نقاط كثيفة تم إنشاؤها من التصوير متعدد الزوايا (MVS) كمرجع هندسي، مما قد يقدم أخطاء منهجية مقارنةً بمسح الليزر الأرضي (TLS). وبالتالي، تعكس دقة الهندسة المبلغ عنها الأداء النسبي بين التطبيقات بدلاً من الوفاء المطلق بالأبعاد. يُوصى بالتحقق المستقبلي مقابل بيانات TLS لتعزيز دقة المطالبات للتطبيقات المساحية.
بالإضافة إلى ذلك، تم تقييم 3DGS الأصلية، Postshot، واستوديو ليختفيلد باستخدام معلمات افتراضية دون تحسين المعلمات الفائقة. قد يحد هذا النهج من قوة النتائج. يشير المؤلفون إلى دراسة حديثة بواسطة يان وآخرون (2025)، التي تقدم تحليل مرجعي تكميلي لنسخ 3DGS المتقدمة المخصصة للبيئات الحضرية، مما يشير إلى أن استراتيجيات تدريب بديلة قد تؤدي إلى نتائج مختلفة تتجاوز نطاق البحث الحالي.
DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-2-w12-2026-143-2026
Publication Date: 2026-02-12
Author(s): Widiatmoko Azis Fadilah et al.
Primary Topic: 3D Surveying and Cultural Heritage
Overview
The research investigates the efficacy of three implementations of 3D Gaussian Splatting (3DGS)—native 3DGS, Postshot Splat3, and MCMC variants—against traditional multi-view stereo (MVS) methods for aerial nadir photogrammetry, particularly in the context of urban heritage preservation. The study reveals that moderate downsampling (1/8 resolution) can significantly enhance performance compared to full resolution, with Postshot Splat3 achieving superior photometric quality and computational efficiency, being 21 times faster and utilizing 60% fewer Gaussians than native 3DGS. However, geometric analysis indicates a lack of correlation between rendering quality and geometric accuracy, suggesting that MCMC configurations are less effective in scenarios with limited angular diversity.
The findings emphasize the necessity for careful hyperparameter tuning in high-resolution settings for optimal implementation in aerial photogrammetry. The study concludes that conservative downsampling is preferable for 3DGS applications in heritage documentation, advocating for specialized configurations that balance photorealism, geometric fidelity, and computational efficiency. This research provides valuable insights into practical applications and theoretical frameworks for heritage preservation, highlighting the importance of optimized training strategies for effective documentation and reconstruction of large-scale heritage sites.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significance of urban heritage as vital representations of human achievement, which are increasingly threatened by both natural and anthropogenic factors. To address these challenges, systematic conservation efforts are essential, with digital documentation emerging as a promising strategy due to advancements in sensor technology and data processing. Among the innovative techniques, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has been introduced as a scene representation method that utilizes 3D Gaussians to optimize scene representation while minimizing computational demands in empty spaces. This method allows for flexible geometry representation and real-time rendering, making it particularly suitable for 3D mapping applications.
Recent studies on 3DGS have yielded mixed outcomes. For instance, Murtiyoso and Macher (2025) reported improved orthophoto generation capabilities compared to traditional Multi View Stereo (MVS), although they noted difficulties with large, continuous surfaces. In contrast, Jiang and Shao (2023) found that 3DGS enhanced the quality of UAV-based reconstructions while reducing processing time. However, Haitz et al. (2024) concluded that conventional photogrammetry outperformed modern techniques, including NeRF and 3DGS, in analyzing large-scale urban scenes. This study aims to establish a baseline for future research by exploring various 3DGS training strategies for reconstructing urban heritage sites, focusing on the unique challenges posed by distinguishing historical structures within typical urban environments. The performance of 3DGS will be evaluated using UAV datasets, with a comparative analysis against MVS to assess both quantitative and qualitative results.
Methods
In this section, the authors discuss the methodologies employed in their study of radiance field methods for novel view synthesis, particularly focusing on the 3D Gaussian Splatting (3DGS) architecture introduced by Kerbl et al. (2023). Radiance fields are presented as a continuous volumetric function that maps 3D spatial coordinates and viewing directions to color and density values, facilitating photorealistic rendering. The study evaluates the native implementation of 3DGS alongside advanced training strategies, including a Markov Chain Monte Carlo (MCMC)-optimized version developed by Kheradmand et al. (2025) and the Splat3 method from Jawset PostShot.
The native 3DGS method utilizes adaptive density control (ADC) and a differentiable tile rasterizer (DTR) to optimize the reconstruction of Gaussians during training. ADC enhances the generation of 3D Gaussians by managing opacity and ensuring a balanced representation of the scene, while DTR improves rendering efficiency and memory usage. However, challenges such as hyperparameter tuning and the need for high-quality input point clouds are noted. The MCMC approach differs by employing a probabilistic mechanism to optimize Gaussian placement through Stochastic Gradient Langevin Dynamics (SGLD), addressing some limitations of the native method. This comparative analysis aims to highlight the strengths and weaknesses of each architecture in the context of heritage documentation.
Results
In the Results and Discussions section, the paper presents a comparative assessment of three 3D game simulation (3DGS) training strategies previously outlined. The findings are systematically organized based on the categories defined in Section 3.3, allowing for a structured analysis of the effectiveness of each training approach. This organization facilitates a clear understanding of the strengths and weaknesses of the different strategies employed in the experiments.
Discussion
In this study, the authors critically evaluate three training strategies for 3D Gaussian Splatting (3DGS) in comparison to traditional Multi-View Stereo (MVS) methods for aerial photogrammetry, specifically focusing on the Kasepuhan Palace site in Indonesia. The research highlights the effectiveness of PS Splat3, which demonstrated significant computational efficiency—21 times faster and utilizing 60% fewer Gaussians than native 3DGS. The findings indicate that while native 3DGS requires extensive computational resources without optimizations like depth regularization (DR) and exposure compensation (EC), these optimizations yield only marginal improvements. Notably, PS Splat3 at a resolution of R4 emerged as the most balanced configuration, achieving superior rendering quality and geometric accuracy.
Conversely, the study reveals that Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods exhibit limitations in scenarios with constrained angular diversity, leading to poor performance characterized by “explosion artifacts” and inadequate scene reconstruction. The authors emphasize the necessity for careful hyperparameter tuning when employing high-resolution settings in aerial photogrammetry, suggesting that moderate downsampling may yield better results. Ultimately, the research underscores the dissociation between rendering quality and geometric accuracy in 3DGS reconstructions, advocating for specialized configurations that effectively balance photorealism, geometric fidelity, and computational efficiency for large-scale heritage documentation.
Limitations
The section on limitations highlights several constraints that affect the interpretation and generalizability of the research findings. Firstly, the study utilized a dense point cloud generated from Multi-View Stereo (MVS) as the geometric reference, which may introduce systematic errors compared to terrestrial laser scanning (TLS). Consequently, the reported geometric accuracies reflect relative performance among the implementations rather than absolute dimensional fidelity. Future validation against TLS data is recommended to enhance the accuracy claims for surveying applications.
Additionally, the evaluation of the native 3DGS, Postshot, and Lichtfeld Studio was conducted using default parameters without hyperparameter optimization. This approach may limit the robustness of the findings. The authors reference a recent study by Yan et al. (2025), which offers a complementary benchmark analysis of advanced 3DGS variants tailored for urban environments, suggesting that alternative training strategies could yield different results beyond the scope of the current research.