计算机应用

作者：徐姗姗, 颜超, 高琳明

单位：1. 南京林业大学 信息科学技术学院, 南京 210037;2. 国防科技大学 气象海洋学院, 南京 211101

关键词：激光扫描数据,三维卷积神经网络,湖泊提取,链码,边界描述

基金：国家重点研发计划项目（2016YFD0600101）；国家自然科学基金资助项目（31770591）。

针对现有分析湖泊几何信息算法的二维图像湖泊轮廓提取精度低的问题，提出了一种基于三维卷积神经网络的湖泊提取算法。首先，基于平整度信息从激光扫描点云中定位出候选湖泊并对输入的候选区域点云进行体素化组织，作为神经网络的输入；同时，通过深度学习技术，从候选区域中过滤非湖泊区域；然后，基于方向链码算法从点云中提取湖泊的边缘并分析其几何形状信息。实验结果表明，所提算法在提取激光扫描点云中的湖泊精度可达到96.34%，与当前在二维图像中的湖泊提取算法相比，可对目标湖泊形状信息进行计算与分析，从而为湖泊监测与管理提供方便。

来源：2019年第12期

《计算机应用》期刊编辑部

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