结论：这一轮最值得单独跟踪的是 2026-06-04 提交到 arXiv 的 RPC-GS: Gaussian Splatting with native RPC Rendering for Satellite Imagery。它不是又一个把 3D Gaussian Splatting 套到卫星影像上的工程复现，而是抓住了卫星多视角重建里的一个根问题：现代推扫式卫星通常用 RPC/Rational Polynomial Camera 表达成像几何，过去很多 3DGS 方法为了方便渲染，把 RPC 近似成 pinhole 或 affine camera，这会把相机模型误差直接写进 DSM 和新视角合成结果。RPC-GS 的价值在于把 RPC 原生接入 Gaussian Splatting 渲染链路，让卫星 3D 重建少一点“计算机视觉相机模型”的假设，多一点遥感传感器几何。

我按 2026-06-16 01:00 +08 检索公开来源，并过滤 SAR、PolSAR、InSAR、radar-only、microwave-only 与 SAR-optical fusion 主线工作。本篇选择的是光学卫星多视角三维重建，实验使用 DFC2019 WorldView-3 RGB 场景和 IARPA2016 多视角卫星 benchmark，不属于雷达方向。同期已在本地文章或用户清单中覆盖的主题包括 TTABC、OSMGraphCLIP、TUE-CD、GeoFM layerwise transfer、MaskWAM、LALE、CoastlineVLM、Stateful Visual Encoders、LG-SAM、LPM、CSI-Net、VecLang、TerraBench、OSTB 等，因此不重复写这些方向。

这篇文章的现实意义在于：遥感 AI 正在快速拥抱 3DGS、NeRF、世界模型、VLM 和 Agent，但很多系统仍把“几何可信度”当成后处理问题。对普通透视相机，3DGS 的投影、协方差变换和深度排序都有清楚定义；对卫星 RPC 相机，投影是经纬高到行列号的有理多项式映射，没有天然的 pinhole camera coordinate frame。若在这里偷懒，模型看起来仍能渲染漂亮图像，但高程、建筑边界、遮挡关系和跨视角一致性都会受损。