以特征线和高程范围为约束的DEM-cGAN框架

摘要：

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项实验的结果表明,DEM-cGAN框架能正确地生成最大栅格尺寸为512×512像素的高程数据,并还原特征草图中的起伏走势,符合现实中的地理学规律.

关键词：数字高程模型生成;深度学习;条件式生成对抗网络;地形特征

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2021-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1191-1201