摘要
本发明公开了一种海量ASC高程数据的快速等高线生成方法,涉及地形数据处理技术领域,该方法包括以下具体步骤:数据预处理:获取海量ASC高程数据后,进行格式转换、去除噪声和异常值,并通过归一化将数据调整到合适范围;语义分割模型训练:收集含不同地形要素的ASC高程数据样本并标注,通过深度学习框架搭建模型,并划分样本集进行训练,本发明通过深度学习的语义分割技术,精准提取ASC高程数据中不同地形要素,为等高线生成提供更准确的基础数据,同时,针对不同地形要素采用不同的等高线生成策略和参数,充分考虑地形要素特点,提升了等高线的质量和实用性,能更准确地反映实际地形情况。
技术关键词
语义分割模型训练
生成方法
深度学习框架
农田
区域高程数据
土地利用规划
地形数据处理技术
特征值
策略
追踪算法
样本
植被
样条
参数
语义分割技术
水位监测设备
度量
双线性插值法
遥感影像数据
系统为您推荐了相关专利信息
注意力地图
布局特征
图像生成方法
语义
噪声图像
对话回复生成方法
融合多源
策略标签
预训练语言模型
情感词典
视频生成方法
客服问答系统
数据
元素
计算机可读指令
起重机工况
仿真模型
作业参数
自动生成方法
模式
卷积模块
大体积混凝土裂缝
生成对抗网络
分辨率
混凝土裂缝宽度