公开(公告)号：CN117274054A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311192757.0

申请日：2023-09-15

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 李梦琪 ,  代文 ,  王国杰 ,  王波 ,  张文杰 ,  陈凯 ,  路明月 ,  刘爱利

IPC: G06T3/40 ,  G06T17/05 ,  G06T3/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了三维地形要素融入深度学习的高分辨率DEM构建方法，利用低分辨率地形要素数据生成高分辨率DEM数据，解决高分辨率DEM地形数据获取困难地区数据缺失问题。以深度学习技术为基础，通过对原始DEM中的部分重复与相似模式进行学习，在低分辨率DEM重构高分辨率DEM时，引入高分辨率数据特有的高频信息，从而在理论与实际应用中改善超分辨率图像效果。为了更好地保持地形特征，从DEM数据中提取地形要素，将简单的点、线、面地形要素转化为对应的DEM。本发明实现从低分辨率DEM中提取三维地形要素，利用深度学习技术生成高分辨率DEM，得到比低分辨率DEM地表纹理细节更丰富、地物拓扑关系更符合规律的地形图像。