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现有的数字高程模型压缩方法大多从编码方式上进行优化,而很少利用其数据的自相关性。为此,提出了一种采用L-M训练算法的单隐层BP神经网络实现机载数字高程模型压缩的新方法,并给出了实现压缩的详细过程。论述了采用单隐层网络的理由,并根据机载要求的相对误差精度去选择最少的隐层节点数。通过选取ASTERGDEM30米分辨率的高精度数字高程模型进行了大量仿真,验证了所提方法的可行性和实用性。