卷积神经网络支持下的低空摄影测量DEM修补

发布时间：2018-04-27 18:16

  本文选题：卷积神经网络 + 深度学习　； 参考：《遥感信息》2017年01期

【摘要】：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。
[Abstract]:Aiming at the problem of low degree of automation of DEM generation in low-altitude photogrammetry, combining with depth learning algorithm, an automatic DEM repair method based on convolutional neural network is proposed for low-altitude photogrammetry. In this method, the low altitude remote sensing classification model of convolutional neural network is constructed to identify the target area of DEM repair, the optimal associated elevation data set is found by using the energy attenuation function of elevation difference, and the elevation value of target area is repaired by the elevation surface fitting method of robust radial neural network. In order to achieve low altitude photogrammetry DEM automatic repair. The experimental results show that the method can achieve the precision of manual post-processing DEM and improve the automation of DEM repair.
【作者单位】： 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;
【基金】：国家自然科学基金(41401526) 地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室经费资助课题(201407) 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资助课题(WE2015003) 江西省教育厅科技项目与江西省高等学校科技落地计划项目(KJLD14049)
【分类号】：P23;TP183

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