本文選題：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 + 深度學習��； 參考：《遙感信息》2017年01期

【摘要】：針對低空攝影測量DEM生成大多需要人工后處理存在自動化程度較低的問題,結合深度學習算法,提出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡支持下的低空攝影測量DEM自動修補方法。該方法構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡低空遙感分類模型識別DEM修補目標區(qū),采用高差能量衰減函數(shù)尋找最優(yōu)的關聯(lián)高程數(shù)據(jù)集,利用抗差徑向神經(jīng)網(wǎng)絡高程曲面擬合法修補目標區(qū)高程值,以實現(xiàn)低空攝影測量DEM自動修補。實驗驗證了該方法可達到人工后處理DEM的精度,且顯著提高了DEM修補的自動化程度。
[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.
【作者單位】： 東華理工大學測繪工程學院;流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重點實驗室;武漢大學資源與環(huán)境科學學院;
【基金】：國家自然科學基金(41401526) 地理空間信息工程國家測繪地理信息局重點實驗室經(jīng)費資助課題(201407) 流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重點實驗室資助課題(WE2015003) 江西省教育廳科技項目與江西省高等學�？萍悸涞赜媱濏椖�(KJLD14049)
【分類號】：P23;TP183

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本文編號：1811782