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基于RS-Conv的多尺度神经网络LiDAR点云断裂带提取方法 被引量:1
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作者 宋冬梅 王浩 +2 位作者 冯家兴 单新建 王斌 《地震地质》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期739-755,共17页
断裂带与地震、滑坡等自然灾害的发生有着密切关系,精准提取断裂带不仅可为地震断层的定量化研究提供指导,还可为地震灾害风险评估及防震减灾决策的制定提供科学依据。针对现有方法中LiDAR点云断裂带提取不完整、连续性差及错误率高等问... 断裂带与地震、滑坡等自然灾害的发生有着密切关系,精准提取断裂带不仅可为地震断层的定量化研究提供指导,还可为地震灾害风险评估及防震减灾决策的制定提供科学依据。针对现有方法中LiDAR点云断裂带提取不完整、连续性差及错误率高等问题,文中提出了一种基于RS-Conv的多尺度神经网络LiDAR点云断裂带提取方法,以便更好地解决复杂地形区域的断裂带自动提取问题。该方法首先构建不同空间尺度的邻域点集,从而更全面地考察点云的局部几何结构特征。考虑到RS-Conv算子能够很好地表征中心点与邻域点的空间关系,文中以RS-Conv算子作为卷积模块构建了多尺度神经网络模型,以提取出LiDAR点云不同尺度的深层次特征,对其进行堆叠并输入到全连接层,以完成对断裂带点的提取。最后,在ISPRS点云数据集、川滇点云数据集和鲜水河数据集上对文中所述方法与张量分解方法和Deep Neural Networks(DNN)方法进行了对比实验,结果表明,文中方法的分类精度最高,分类总误差最低仅为0.3%,较其他方法降低了0.91%~2.79%,证实了该方法在点云断裂带提取方面的优越性。 展开更多
关键词 LIDAR点云 多尺度邻域点集 深度学习 断裂带提取
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