卷积神经网络支持下的低空摄影测量DEM修补

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.

关键词：卷积神经网络、深度学习、卷积层、反向传播、径向神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：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

在线出版日期：2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：115-119