| 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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| 引用本文： | 徐献聪,何海清,罗辉,严椰丽,李长城,钱宽,凌梦云.耦合布料模拟滤波与径向神经网络DEM自动生成研究[J].江西科学,2021,39(1):31-34,58. |
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| 作者姓名： | 徐献聪 何海清 罗辉 严椰丽 李长城 钱宽 凌梦云 |
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| 作者单位： | 东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌;东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌;东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌;东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌;东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌;东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌;东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目;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 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 数字高程模型 径向神经网络 布料模拟滤波 密集匹配 |
Low-Altitude Photogrammetric DEM was Rapidly Generated by Coupling Cloth Simulation Filtering and Radial Basis Function Neural Network |
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| XU Xiancong,HE Haiqing,LUO Hui,YAN Yeli,LI Changcheng,QIAN Kuan,LING Mengyun.Low-Altitude Photogrammetric DEM was Rapidly Generated by Coupling Cloth Simulation Filtering and Radial Basis Function Neural Network[J].Jiangxi Science,2021,39(1):31-34,58. |
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| Authors: | XU Xiancong HE Haiqing LUO Hui YAN Yeli LI Changcheng QIAN Kuan LING Mengyun |
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