【摘 要】
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针对低空摄影测量DEM生成大多需要人工后处理存在自动化程度较低的问题,结合深度学习算法,提出卷积神经网络支持下的低空摄影测量DEM自动修补方法。该方法构建卷积神经网络低
【机 构】
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东华理工大学测绘工程学院,流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,武汉大学资源与环境科学学院
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针对低空摄影测量DEM生成大多需要人工后处理存在自动化程度较低的问题,结合深度学习算法,提出卷积神经网络支持下的低空摄影测量DEM自动修补方法。该方法构建卷积神经网络低空遥感分类模型识别DEM修补目标区,采用高差能量衰减函数寻找最优的关联高程数据集,利用抗差径向神经网络高程曲面拟合法修补目标区高程值,以实现低空摄影测量DEM自动修补。实验验证了该方法可达到人工后处理DEM的精度,且显著提高了DEM修补的自动化程度。
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