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融合DOM与DSM数据的三维变化检测算法
文献摘要：
针对传统的变化检测模型单一且大多针对二维影像,并没有考虑三维信息的问题.研究并提出一种融合DOM(数字正射影像图)与DSM(数字表面模型)的三维变化检测算法,采用DC2GAN(Deep Convolutional Genrative Adversarial Networks)融合DOM与DSM数据,生成三维融合影像数据,并通过改进的Unet网络对其训练,得到变化检测模型,实现对三维变化类特征的学习.在worldview2数据上取得了 90％的准确率、0.6KAPPA系数.实验结果表明,该方法在拥有较高变化检测准确率的同时还具有良好的泛化能力,能够用于实际工程.
文献关键词：
三维变化检测;DOM;DSM;Unet
中图分类号：
作者姓名：
杨晓冬;严华
作者机构：
北京道达天际科技股份有限公司,北京100000
文献出处：
引用格式：
[1]杨晓冬;严华-.融合DOM与DSM数据的三维变化检测算法)[J].科学技术创新,2022(28):145-149
A类：
DC2GAN,Genrative,worldview2,6KAPPA
B类：
DOM,DSM,三维变化检测,检测算法,检测模型,二维影像,三维信息,数字正射影像图,数字表面模型,Deep,Convolutional,Adversarial,Networks,三维融合,影像数据,Unet,检测准确率,泛化能力,够用
AB值：
0.32203
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