【摘 要】
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融合多源数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据能有效利用数据间的互补优势,提升单一源数据的质量。提出一种基于深度置信网络(deep belief networks, DBN)的点面融合模型,在DBN的框架下考虑地形坡度、地表覆盖和空间位置信息等因素对DEM高程误差空间分布的影响,建立DEM高程值与高精度激光雷达测高数据之间的回归关系,从而实现多源栅格DEM与激
【机 构】
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华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院,武汉大学资源与环境科学学院,武汉大学测绘学院
【基金项目】
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华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室开放基金(KLGIS2017A03),国家自然科学基金(41801263),中央高校基本科研业务费专项资金(CUG170663)。
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融合多源数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据能有效利用数据间的互补优势,提升单一源数据的质量。提出一种基于深度置信网络(deep belief networks, DBN)的点面融合模型,在DBN的框架下考虑地形坡度、地表覆盖和空间位置信息等因素对DEM高程误差空间分布的影响,建立DEM高程值与高精度激光雷达测高数据之间的回归关系,从而实现多源栅格DEM与激光雷达测高点数据的空间融合,提升栅格DEM的垂直精度。对于空洞数据,根据空洞和非空洞区域的范围建立相应的
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