基于深度学习的DSM林地自动降高研究

曹南; 李昕; 刘小龙; 段文辉

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基于深度学习的DSM林地自动降高研究

3S技术应用 | 更新时间：2026-02-25

- 基于深度学习的DSM林地自动降高研究
- 基于深度学习的DSM林地自动降高研究
- 地理空间信息 2024年22卷第8期页码：37-40
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  陕西测绘地理信息局科技创新经费资助项目（SCK2021-07）
- DOI：
  中图分类号： TP391.41;TP18;P23
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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曹南, 李昕, 刘小龙, 等. 基于深度学习的DSM林地自动降高研究[J]. 地理空间信息, 2024,22(8):37-40.

曹南, 李昕, 刘小龙, et al. 基于深度学习的DSM林地自动降高研究[J]. 2024, 22(8): 37-40.
曹南, 李昕, 刘小龙, 等. 基于深度学习的DSM林地自动降高研究[J]. 地理空间信息, 2024,22(8):37-40. DOI：

曹南, 李昕, 刘小龙, et al. 基于深度学习的DSM林地自动降高研究[J]. 2024, 22(8): 37-40. DOI：

摘要

将DSM看做单通道图像，林地区域视为空洞区域，将降高视为图像修复过程进行研究。首先利用HRNet-OCR深度学习模型经训练和推理识别林地区域，构建降高模型训练样本与分类信息；然后利用RFRNet深度学习模型经训练和迭代构成自动降高模型，进行自动降高；最后利用高程归一化算法将待降高区域和训练数据统一到同一高程面，同时加入高程值修正，构成最终的自动降高成果。结果表明，深度学习可以实现DSM林地区域的自动降高，且降高结果会形成较多的可替补范围，应用于DEM项目生产。

Abstract

关键词

Keywords

references

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