典型文献
基于神经网络的机载激光测深偏差模型构建
文献摘要：
为提高机载激光测深(airborne LiDAR bathymetry,ALB)精度,需对ALB原始测深偏差进行修正.通过顾及ALB测深偏差诸影响参数,基于神经网络方法,利用实测样本数据训练获得ALB神经网络偏差模型,然后基于神经网络偏差模型对ALB原始测深数据进行修正.结果表明ALB原始测深偏差较大,需进行修正.传统线性偏差模型和本文神经网络模型均能有效修正ALB测深偏差.相比线性偏差模型,神经网络偏差模型具有更高内符合和外符合精度.基于神经网络的ALB偏差建模方法能有效提高ALB测深精度.
文献关键词：
机载激光测深;测深偏差;神经网络;模型构建;精度评估
中图分类号：
作者姓名：
周丰年;许宝华;赵兴磊
作者机构：
长江水利委员会水文局长江口水文水资源勘测局,上海 200136;山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安 271018
文献出处：
引用格式：
[1]周丰年;许宝华;赵兴磊-.基于神经网络的机载激光测深偏差模型构建)[J].海洋测绘,2022(03):5-8
A类：
测深偏差
B类：
机载激光测深,偏差模型,airborne,LiDAR,bathymetry,ALB,顾及,影响参数,神经网络方法,数据训练,外符合精度,测深精度,精度评估
AB值：
0.190898
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