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针对海岛控制信息获取困难这一现实问题，提出一种基于ICESat-2 ATL08数据的海岛高程控制点提取方法。首先，通过水域掩膜标记与参考高程数据，去除数据中的海域点与粗差点，降低后续处理的数据量；然后，综合分析大气环境、信噪比、数据完整性等因素对高程值的影响，构建多参数约束初步筛选数据；最后，充分利用数据中的已有参数信息，结合控制点精度指标设计自适应地形阈值对高程控制点进行精细化提取。以波多黎各部分离岛及美属维尔京群岛高精度DEM(Digital Elevation Model)数据验证所提取高程控制点的准确性，实验结果表明：相较于原始数据，本文方法提取的高程控制点在平地、丘陵和山地区域的平均绝对误差与中误差分别从2.65 m/7.23 m、3.92 m/7.65 m、4.93 m/8.29 m减小为0.28 m/0.61 m、0.46 m/0.79 m、0.63 m/0.89 m；在保证精度的前提下，本文方法提取的高程控制点数量显著多于现有方法；利用本文方法，可从海岛区域提取一定数量、精度可靠的高程控制点，能为后续全球海图修测与质量控制提供有力数据支撑。 相似文献
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针对当前水深注记自动提取实现困难、精度不高及效率过低等问题,将卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)模型应用于水深注记的自动识别,结合水深注记空间分布及几何特性对传统模式识别算法进行了改进,提出了一种兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法。通过对海图切片邻域的定量扩张,建立了顾及要素完整性的海图自适应切分模型,克服了CNN模型应用于大幅面海图要素识别的局限性;结合预测框角点位置的空间关系分析及评估,设计了面向空域冲突的要素唯一性判定原则,解决了邻域扩张引起的水深注记重复识别问题;在此基础上,进一步论证了水深注记主点位置的空间分布规律,建立了考虑要素几何分布特征的连通域分析改进模型,实现了水深注记的精准定位及数值提取。试验结果表明：(1)本文方法较好地实现了水深注记的自动提取,在CNN模型实现水深注记分类及粗定位过程中,具有较高的查全率和分类查准率。同时,最终水深注记数值提取结果正确率较高,且主点位置能满足水深注记提取的特殊要求。(2)通过多种CNN模型应用于本文自动提取模型中的对比试验,对比不同CNN模型在本文自动提取模型... 相似文献
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