基于BP神经网络的SRTM空缺区域数据填充方法研究
张守建 1) ; 李建成 1) ; 王正涛 1) ; 邢乐林 1,2)
1)武汉大学测绘学院,武汉 4300792)中国地震局地震研究所,武汉 430071
ON SRTM VOID AREA DATA FILLING METHOD BASED ON BP NETWORK
Zhang Shoujian 1) ; Li Jiancheng 1) ; Wang Zhengtao 1) ;and Xing Lelin 1,2)
1) School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 4300792) Institute of Seismology,CEA, Wuhan 430071
摘要 基于地形数据的非线性特点,分析了可以对任意非线性函数进行充分逼近的人工神经网络在SRTM空缺区域插值中的应用,结果表明人工神经网络插值的精度比TIN插值的精度提高了6.3 m,并且利用神经网络插值获得的地形的等高线变化趋势及与周围地形等高线的衔接都比TIN方法好。
关键词 :
SRTM ,
DEM ,
神经网络 ,
TIN ,
插值
Abstract :Owing to the nonlinear characteristic of the topographic data, the interpolation method with linear function such as TIN can not reach high accuracy. We analyzed the interpolated accuracy with the neural network method in the SRTM void data filling, thus any nonlinear function can be approached more precisely. The analysis demonstrates that the accuracy of the neural network improves 6.3 m as comparing to the TIN method, and the contour line trends with the neural network method are smoother than that with the TIN method.
Key words :
SRTM
DEM
neural network
TIN
interpolation
收稿日期: 1900-01-01
通讯作者:
张守建
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