深度学习山顶识别及地形生成方法研究

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地形要素提取一直是数字地形分析领域的研究热点,其中山顶要素因属于地貌重要控制点,其准确提取与自动标注对环境变迁、植被分布、景区规划等具有重要意义。针对传统方法受限于山顶要素语义的定性描述、物理特性和空间关联关系等难点的困扰,以深度学习中的深度神经网络为基础,研究不同地貌、DEM比例尺对山顶要素的影响机理及地形再生成网络模型的学习机制,构建山顶要素智能识别的深度网络模型及地形样本增广方法。论文的主要研究内容如下:(1)分析山顶区域在DEM数据中的空间结构、形态特征,结合信息熵理论,研究DEM数据在不同地貌、不同比例尺下的特征差异性,挖掘能够表达完整山顶形态的适宜分析窗尺度。在此基础上,以Faster R-CNN网络为基础深度网络,联合特征金字塔网络FPN学习山顶的形态和空间特征,用候选区域生成网络RPN提取山顶所在区域的位置。提出了山顶特征机器学习的新方法,并分别与传统要素提取方法及基本Faster R-CNN网络的提取性能进行了实验对比,验证了新方法的有效性。(2)基于深度学习的数字地形分析研究往往依赖大量的数据样本,但因实际地形有限导致样本量稀缺,需要研究地形样本增广的方法。论文以深度卷积生成对抗网络为架构,真实的山地区域DEM数据为源,设计了用于生成虚拟地形的深度神经网络模型,并通过实验验证了该方法的可行性,不仅克服了典型地形要素的样本数据稀缺状况,也拓展了深度学习方法在地学领域的应用。
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