[論文レビュー] AstroSplat: Physics-Based Gaussian Splatting for Rendering and Reconstruction of Small Celestial Bodies

Jennifer Nolan, Travis Driver+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 12, 2026

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ひとこと要約

AstroSplatは物理ベースの惑星反射モデルを2D Gaussian splattingに統合し，現地画像から小天体表面をレンダリング・再構成。法線・反照率推定を改善し，従来のSHベース2DGSより自律性を向上させる。Dawnミッションデータで検証し，レンダリングおよび再構成品質が優れることを示す。

ABSTRACT

Image-based surface reconstruction and characterization are crucial for missions to small celestial bodies (e.g., asteroids), as it informs mission planning, navigation, and scientific analysis. Recent advances in Gaussian splatting enable high-fidelity neural scene representations but typically rely on a spherical harmonic intensity parameterization that is strictly appearance-based and does not explicitly model material properties or light-surface interactions. We introduce AstroSplat, a physics-based Gaussian splatting framework that integrates planetary reflectance models to improve the autonomous reconstruction and photometric characterization of small-body surfaces from in-situ imagery. The proposed framework is validated on real imagery taken by NASA's Dawn mission, where we demonstrate superior rendering performance and surface reconstruction accuracy compared to the typical spherical harmonic parameterization.

研究の動機と目的

• 小天体シーンにおける幾何と外観を絡ませる appearance ベースの Gaussian splatting の制限を是正する。
• 反射率モデルを統合して、小惑星表面の光と表面相互作用をより正確に捉える。
• 重い人手介在なしに自律的で光度測定的一貫性のある再構成を可能にする。
• 異なる反射率モデルがレンダリングと地形精度に与える影響を評価する。

提案手法

• シーンをガウスの集合として表現し、各ガウスのアルベドと光量感受性をフォトメトリックモデルで計算する。
• 強度計算において球ベクトル調和関数 SH ベースの外観を物理ベースのモデル（Lambert、Lommel-Seeliger、Lunar-Lambert）に置換する。
• 太陽照明・表面法線・各ガウスのアルベドをレンダリング方程式に組み込み、画素ごとの強度を生成する。
• ガウスをラスタライズして深度でソートし、アルファブレンドして強度・法線・深度マップをレンダリングする。
• L1 + SSIM の強度損失と法線整合性項を組み合わせた二項損失でパラメータを最適化する。

Figure 1 : Our proposed AstroSplat framework compared to the traditional spherical harmonic (SH) parameterization. The SH parametrization results in (b) smoothed normals maps, while the physics-based reflectance modeling of AstroSplat yields more detailed (c) surface normals, (d) albedos, and (e) me

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 物理ベースの反射モデルは SH ベースの 2DGS に比べて小天体のレンダリング忠実度を向上させるか。
• RQ2 Lambert・Lommel-Seeliger・Lunar-Lambert モデルはガウシアンスプラットに統合した場合、表面法線と反照率推定を改善するか。
• RQ3 AstroSplat を用いてSPCなしで自律的・光度測定的一貫性のある再構成を実現できるか。

主な発見

• 物理ベースの反射モデルは、レンダリング指標（PSNR、SSIM、LPIPS）においてSHパラメータ化を一貫して凌駕する。
• Lambert はテスト画像全体で最良のレンダリング結果を提供することが多く、Lunar-Lambert と Lommel-Seeliger がそれに僅差で続く。
• すべての物理ベースモデルは SH より平均法線誤差が小さく、Lommel-Seeliger がデータセット間で法線誤差を最小化。
• アルベド推定は各ガウスのアルベドとフォトメトリックモデリングにより可能となり、少なくとも1つのデータセットで Lambert が真値に近いアルベドを示す。
• SH主導の再構成と比較して表面法線が改善され、クレーターやリッジといった表面特徴がより詳細に再現される。
• このフレームワークによる生成メッシュは SH ベースの方法と比較して PhoMo の真値への Hausdorff 距離が小さいことを示す。

Figure 2 : 2DGS frame definitions. Relative orientation and positions of the local splat $\mathcal{S}$ , world $\mathcal{W}$ , camera $\mathcal{C}$ , and pixel $\mathcal{P}$ frames. The origin of each frame is indicated by the point labeled $O$ and the basis directions are defined by t vectors.