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基于地形数据的非线性特点,分析了可以对任意非线性函数进行充分逼近的人工神经网络在SRTM空缺区域插值中的应用,结果表明人工神经网络插值的精度比TIN插值的精度提高了6.3m,并且利用神经网络插值获得的地形的等高线变化趋势及与周围地形等高线的衔接都比TIN方法好。
基于BP神经网络的SRTM空缺区域数据填充方法研究
【摘 要】
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基于地形数据的非线性特点,分析了可以对任意非线性函数进行充分逼近的人工神经网络在SRTM空缺区域插值中的应用,结果表明人工神经网络插值的精度比TIN插值的精度提高了6.3m,并且利用神经网络插值获得的地形的等高线变化趋势及与周围地形等高线的衔接都比TIN方法好。
【机 构】
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武汉大学测绘学院,中国地震局地震研究所
【出 处】
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大地测量与地球动力学
【发表日期】
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2008年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金（40704004,40637034）
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