【摘 要】
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目前大规模地形生成方法依赖传统数学方法,缺乏用户控制,实现难度较大.尽管深度学习技术已介入地形生成工作中,但缺少相关的训练数据集,且未对经典生成网络的固有缺陷作出改进.为了获得真实感更强的地形数据,构建了一个由地形特征草图、地形灰度图像、高程分割图像和高程模型组成的数据集,并提出以特征线和高程范围为约束的DEM-cGAN框架,设计了一个双尺度并行生成网络ParallelGen.用户通过输入地形特征
【机 构】
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北京林业大学信息学院,北京大学软件与微电子学院,国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心,北京大学北京市虚拟仿真与可视化工程技术研究中心,山东大学机电与信息工程学院,北京大学图形与交互技术实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1002705),中央高校基本科研业务费专项(2015ZCQ-XX).
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目前大规模地形生成方法依赖传统数学方法,缺乏用户控制,实现难度较大.尽管深度学习技术已介入地形生成工作中,但缺少相关的训练数据集,且未对经典生成网络的固有缺陷作出改进.为了获得真实感更强的地形数据,构建了一个由地形特征草图、地形灰度图像、高程分割图像和高程模型组成的数据集,并提出以特征线和高程范围为约束的DEM-cGAN框架,设计了一个双尺度并行生成网络ParallelGen.用户通过输入地形特征草图及高程范围,利用DEM-cGAN获得完整的高程数据.对生成结果从视觉效果、数值分析和地理学层面进行多
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