一种顾及粗差的径向神经网络高程曲面拟合法

何海清, 黄声享, 陈婷

何海清, 黄声享, 陈婷. 一种顾及粗差的径向神经网络高程曲面拟合法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(4): 547-551. DOI: 10.13203/j.whugis20130041
引用本文: 何海清, 黄声享, 陈婷. 一种顾及粗差的径向神经网络高程曲面拟合法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(4): 547-551. DOI: 10.13203/j.whugis20130041

一种顾及粗差的径向神经网络高程曲面拟合法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41401526);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金资助项目((13)重04);卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室经费资助项目(KLAMTA 201404)
详细信息
    作者简介:

    何海清,博士。主要从事摄影测量与遥感、大地测量数据处理等方面研究。

  • 中图分类号: P231.5

  • 摘要: 目的 针对径向神经网络高程曲面拟合对训练样本点的粗差较为敏感的特点,从数字影像处理的原理出发,将径向神经网络拟合中含粗差训练样本点得到的格网点高程映射到灰度影像,利用影像高斯差分算法探测粗差,并采用最小二乘移动曲面法修正原始高程训练样本点中的粗差,然后再次对修正后的样本点进行径向神经网络拟合,从而实现可抵抗粗差的径向神经网络高程曲面拟合。以测量机器人采集的高程数据为例进行了实验,达到了较好的拟合结果和精度,验证了方法的鲁棒性与有效性。
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  • 期刊类型引用(1)

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-04-10
  • 修回日期:  2015-04-04
  • 发布日期:  2015-04-04

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