摘要
本发明公开了一种高精度森林冠层高度提取方法,属于森林冠层高度提取方法技术领域,采用多尺度上下文特征方法对高分辨率遥感影像立体像对进行特征提取与匹配,获取关键点匹配对,在局部小瓦片范围内使用仿射相机模型进行近似,估计仿射基础矩阵并进行极线校正,将二维视差搜索范围约束到一维,利用半全局匹配计算初始视差值,并通过亚像素细化提高视差估计精度,生成视差图,基于视差图进行三角化,生成高精度的冠层数字表面模型,并根据DSM提取森林冠层高度。
技术关键词
森林冠层
高分辨率遥感影像
注意力
关键点
数字表面模型
上下文特征
相机模型
矩阵
期望最大化算法
深度学习特征
构建代价函数
瓦片
像素
动态规划算法
贝叶斯模型
多尺度
校正技术
多层感知机
图像匹配
系统为您推荐了相关专利信息
图像分类方法
特征提取模块
深层特征提取
语义特征
生物
深度学习特征提取
精度校验方法
无线通信基站
灰色预测模型
时间序列特征
实体关系数据
实体属性数据
注意力模型
矩阵
识别方法
剩余寿命预测方法
多尺度卷积神经网络
通道注意力机制
深度信息融合
全局特征提取
图像
修复方法
前馈神经网络
峰值信噪比
特征提取器