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基于主动学习的沿海区GDEM修正方法
1
作者
刘盼盼
李艳艳
+2 位作者
刘妍
刘雅婷
陈传法
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第6期43-52,共10页
针对传统全球数字高程模型修正方法忽略训练样本质量等问题,提出一种基于主动学习的沿海区全球数字高程模型(GDEM)修正方法。该方法首先选择一定数量的代表性样本点作为初始训练集,然后通过聚类批处理模式采样算法,采用迭代方式选取高...
针对传统全球数字高程模型修正方法忽略训练样本质量等问题,提出一种基于主动学习的沿海区全球数字高程模型(GDEM)修正方法。该方法首先选择一定数量的代表性样本点作为初始训练集,然后通过聚类批处理模式采样算法,采用迭代方式选取高质量代表点进行模型训练,最后利用选取的代表点构建机器学习模型以实现GDEM修正。以美国克逊维尔为训练区、查尔斯顿为迁移实验区,选取中误差和平均绝对误差验证模型的精度。实验结果表明,与传统的GDEM修正方法相比,本研究方法仅需选择8.57%的采样点即可完成模型训练,且GDEM的中误差降低了3.31%~51.65%、平均绝对误差降低了4.76%~48.72%。在迁移实验区,修正后COPDEM30的中误差从6.52 m降至1.68 m。相比于传统方法,本研究方法的中误差和平均绝对误差分别降低了24.82%和30.28%,证明了模型具有一定的迁移性。
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关键词
主动学习
全球数字高程模型修正
沿海区
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职称材料
适用于林区机载LiDAR点云的多分辨率层次插值滤波方法
被引量：
13
2
作者
陈传法
王梦樱
+1 位作者
杨帅
王珍
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第2期12-20,共9页
针对现有机载激光雷达点云滤波算法在林区适用性不强的问题,提出一种基于多分辨率层次插值的林区LiDAR滤波方法。该方法首先借助形态学迭代开运算和稳健z-score方法获取大量地面种子点;然后从低层到高层滤波过程中,通过薄板样条函数构...
针对现有机载激光雷达点云滤波算法在林区适用性不强的问题,提出一种基于多分辨率层次插值的林区LiDAR滤波方法。该方法首先借助形态学迭代开运算和稳健z-score方法获取大量地面种子点;然后从低层到高层滤波过程中,通过薄板样条函数构造地面参考面,并借助自适应坡度阈值选择地面点;最后将分类出的地面点更新地面参考面,层层迭代直至滤波结果收敛。以ISPRS提供的6组山区基准数据为研究对象,将新方法滤波结果与近5年提出的10种滤波算法比较表明:新方法滤波结果精度最高,平均总误差和Kappa系数分别为1.89%和87.88%。在实例分析中,以6个不同林区点云数据为研究对象,将新方法与形态滤波算法(MF)和渐近不规则三角网加密滤波算法(PTD)比较表明:新方法平均总误差为6.82%,而MF和PTD平均总误差分别为9.21%和8.49%;且前者获取的DEM精度优于后两种方法。
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关键词
滤波
激光探测与测量(LiDAR)
插值
精度
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职称材料
机载LiDAR点云分块插值滤波
被引量：
8
3
作者
常兵涛
陈传法
+1 位作者
郭娇娇
武慧明
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期209-217,共9页
现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法在简单地形下取得了较好的滤波效果,但普遍对陡坡地形适应性较差。为提高在不同地形下的滤波性能,提出了基于分块的多尺度表面插值滤波算法。该算法首先通过改进的区域增长分块算法将原始点云分为...
现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法在简单地形下取得了较好的滤波效果,但普遍对陡坡地形适应性较差。为提高在不同地形下的滤波性能,提出了基于分块的多尺度表面插值滤波算法。该算法首先通过改进的区域增长分块算法将原始点云分为点云块集和散点集,然后通过构建的多尺度表面插值算法同时对点云块和散点进行分类。利用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的基准数据验证表明,该方法在15个样本中有11个样本滤波效果优于现有滤波方法,对各类地形均有较强适应性,且该方法平均总误差最小。对三种不同地形特征的高密度数据滤波实验,也验证了该方法的良好性能。
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关键词
机载LiDAR点云
滤波
插值
多尺度
分块
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职称材料
题名
基于主动学习的沿海区GDEM修正方法
1
作者
刘盼盼
李艳艳
刘妍
刘雅婷
陈传法
机构
山东科技大学测绘与空间信息学院
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第6期43-52,共10页
基金
国家自然科学基金项目(42271438)
山东省自然科学基金项目(ZR2024MD040)。
文摘
针对传统全球数字高程模型修正方法忽略训练样本质量等问题,提出一种基于主动学习的沿海区全球数字高程模型(GDEM)修正方法。该方法首先选择一定数量的代表性样本点作为初始训练集,然后通过聚类批处理模式采样算法,采用迭代方式选取高质量代表点进行模型训练,最后利用选取的代表点构建机器学习模型以实现GDEM修正。以美国克逊维尔为训练区、查尔斯顿为迁移实验区,选取中误差和平均绝对误差验证模型的精度。实验结果表明,与传统的GDEM修正方法相比,本研究方法仅需选择8.57%的采样点即可完成模型训练,且GDEM的中误差降低了3.31%~51.65%、平均绝对误差降低了4.76%~48.72%。在迁移实验区,修正后COPDEM30的中误差从6.52 m降至1.68 m。相比于传统方法,本研究方法的中误差和平均绝对误差分别降低了24.82%和30.28%,证明了模型具有一定的迁移性。
关键词
主动学习
全球数字高程模型修正
沿海区
Keywords
active learning
global digital elevation model(GDEM)correction
coastal area
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
适用于林区机载LiDAR点云的多分辨率层次插值滤波方法
被引量：
13
2
作者
陈传法
王梦樱
杨帅
王珍
机构
山东科技大学测绘与空间信息学院
北京市勘察设计研究院有限公司
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第2期12-20,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41371367)
山东省自然科学基金项目(ZR2020YQ26,ZR2019MD007)
山东省高等学校青创科技支持计划项目(2019KJH007)。
文摘
针对现有机载激光雷达点云滤波算法在林区适用性不强的问题,提出一种基于多分辨率层次插值的林区LiDAR滤波方法。该方法首先借助形态学迭代开运算和稳健z-score方法获取大量地面种子点;然后从低层到高层滤波过程中,通过薄板样条函数构造地面参考面,并借助自适应坡度阈值选择地面点;最后将分类出的地面点更新地面参考面,层层迭代直至滤波结果收敛。以ISPRS提供的6组山区基准数据为研究对象,将新方法滤波结果与近5年提出的10种滤波算法比较表明:新方法滤波结果精度最高,平均总误差和Kappa系数分别为1.89%和87.88%。在实例分析中,以6个不同林区点云数据为研究对象,将新方法与形态滤波算法(MF)和渐近不规则三角网加密滤波算法(PTD)比较表明:新方法平均总误差为6.82%,而MF和PTD平均总误差分别为9.21%和8.49%;且前者获取的DEM精度优于后两种方法。
关键词
滤波
激光探测与测量(LiDAR)
插值
精度
Keywords
filtering
light detection and ranging(LiDAR)
interpolation
accuracy
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
机载LiDAR点云分块插值滤波
被引量：
8
3
作者
常兵涛
陈传法
郭娇娇
武慧明
机构
山东科技大学测绘与空间信息学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期209-217,共9页
基金
国家自然科学基金(41804001,41371367)
山东省自然科学基金(ZR2020YQ26,ZR2019MD007,ZR2019BD006)
山东省高等学校青创科技支持计划(2019KJH007)。
文摘
现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法在简单地形下取得了较好的滤波效果,但普遍对陡坡地形适应性较差。为提高在不同地形下的滤波性能,提出了基于分块的多尺度表面插值滤波算法。该算法首先通过改进的区域增长分块算法将原始点云分为点云块集和散点集,然后通过构建的多尺度表面插值算法同时对点云块和散点进行分类。利用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的基准数据验证表明,该方法在15个样本中有11个样本滤波效果优于现有滤波方法,对各类地形均有较强适应性,且该方法平均总误差最小。对三种不同地形特征的高密度数据滤波实验,也验证了该方法的良好性能。
关键词
机载LiDAR点云
滤波
插值
多尺度
分块
Keywords
airborne LiDAR point clouds
filtering
interpolation
multi-scale
segmentation
分类号
P231.5 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主动学习的沿海区GDEM修正方法
刘盼盼
李艳艳
刘妍
刘雅婷
陈传法
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
适用于林区机载LiDAR点云的多分辨率层次插值滤波方法
陈传法
王梦樱
杨帅
王珍
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
机载LiDAR点云分块插值滤波
常兵涛
陈传法
郭娇娇
武慧明
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021
8
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