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耦合布料模拟滤波与径向神经网络DEM自动生成研究

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DEM插值指利用已知的采样点数据重构整个区域的三维结构.其中DEM插值方法的选取是当前DEM快速生成的研究热点之一.选取具有代表性的地貌数据进行实验.首先,利用布料模拟滤波将SfM与SGM技术生成的密集点云过滤出地面点;其次,利用简单克里金插值算法、自然邻域插值算法、不规则三角网、径向神经网络4种方法重构DEM;最后,将平均绝对误差及均方根误差作为本文的精度评价指标.试验表明,耦合布料模拟滤波算法和径向神经网络的方法相比于传统方法,其平均绝对误差及均方根误差分别提高了0.11 m和0.28 m,适用于低空摄影测量DEM快速生成.
Low-Altitude Photogrammetric DEM was Rapidly Generated by Coupling Cloth Simulation Filtering and Radial Basis Function Neural Network

徐献聪、何海清、罗辉、严椰丽、李长城、钱宽、凌梦云

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东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌

数字高程模型 径向神经网络 布料模拟滤波 密集匹配

国家自然科学基金国家自然科学基金江西省高等学校教学改革研究课题东华理工大学教学改革研究课题

4186106241401526JXJG-18-6-11DHJG-07-15

2021

10.13990/j.issn1001-3679.2021.01.007

江西科学
江西省科学院

江西科学

影响因子：0.286
ISSN：1001-3679
年,卷(期)：2021.39(1)
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