深度学习在DEM数据获取中的应用1.针对激光点云的地面点和非地面点的分类处理：一处理Lidar数据，提取每个点与周围点之间的相对高差并将其转换为表示点特征的图像，用于神经网络的训练。分离地物点与地面点。二利用卷积神经网络对点云数据进行三次递进式滤波。识别了低植被区域，使DEM的高度误差相对于原始数据的高程误差减少DSM 与DEM 样本，利用卷积神经三处理Lidar数据， 创建网络，成功生成了高精度DEM。2.利用正射影像和DSM.利用像素级的卷积神经网络进行植DEM。被的语义分割，然后处理植被区域的高程值是获取精细
1.针对激光点云的地面点和非地面点的分类处理： 一处理Lidar数据，提取每个点与周围点之间的相对高差并将其 转换为表示点特征的图像，用于神经网络的训练。分离地物点 与地面点。 二利用卷积神经网络对点云数据进行三次递进式滤波，识别了 低植被区域，使DEM的高度误差相对于原始数据的高程误差减少 三处理Lidar数据，创建 DSM 与 DEM 样本，利用卷积神经 网络，成功生成了高精度DEM。 2.利用正射影像和DSM，利用像素级的卷积神经网络进行植 被的语义分割，然后处理植被区域的高程值是获取精细 DEM。 深度学习在DEM数据获取中的应用
三.DEM数据预处理数据格式的转换坐标系统的变换数据的编辑栅格数据的矢量化转换数据分块
三.DEM数据预处理 ◆ 数据格式的转换 ◆ 坐标系统的变换 ◆ 数据的编辑 ◆ 栅格数据的矢量化转换 ◆ 数据分块
1.数据分块方法32568
1. 数据分块方法 1 2 3 4 5 6 7 8 9
2.数据分块方法一·交换法3将数据点按分块格网的顺序进行交换使属于同一分块格网的数据点连续地序号存放在一起10000
2.数据分块方法 •交换法 将数据点按分块格 网的顺序进行交换， 使属于同一分块格 网的数据点连续地 存放在一起 1 2 3 4 序号 10000
链指针法链指针点号对于每一数据点，增200110000加一存贮单元，存放2004200属于同一个分块格网中下一个点在数据文序号件中的序号10000
•链指针法 对于每一数据点，增 加一存贮单元，存放 属于同一个分块格网 中下一个点在数据文 件中的序号 点号 链指针 2001 10000 2004 200 序号 10000