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基于三维卷积神经网络的湖泊提取算法
徐姗姗, 颜超, 高琳明
计算机应用
2019, 39 (12):
3450-3455.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019081436
针对现有分析湖泊几何信息算法的二维图像湖泊轮廓提取精度低的问题，提出了一种基于三维卷积神经网络的湖泊提取算法。首先，基于平整度信息从激光扫描点云中定位出候选湖泊并对输入的候选区域点云进行体素化组织，作为神经网络的输入；同时，通过深度学习技术，从候选区域中过滤非湖泊区域；然后，基于方向链码算法从点云中提取湖泊的边缘并分析其几何形状信息。实验结果表明，所提算法在提取激光扫描点云中的湖泊精度可达到96.34%，与当前在二维图像中的湖泊提取算法相比，可对目标湖泊形状信息进行计算与分析，从而为湖泊监测与管理提供方便。
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