深度学习在地图多尺度表达中的应用分析

李俊; 吴长枝; 齐晓飞; 赵耀

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深度学习在地图多尺度表达中的应用分析

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传统方法在地图多尺度表达研究中存在地图要素结构化描述困难、算法自适应程度不高和空间关系保持能力有限等问题。深度学习在图像解译和时空预测中的成功应用,给地图多尺度表达提供全新思路。根据地图要素几何类型(线要素、面要素),归纳当前深度学习算法用于提取空间分布模式、模拟制图综合过程的相关研究;分析深度学习网络模型在地图多尺度表达中的应用效果,总结当前研究存在的问题和下一步改进方向。

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来源
《科技创新与应用》 |2023年第12期|185-188|共5页
作者
李俊; 吴长枝; 齐晓飞; 赵耀;
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作者单位

速度时空信息科技股份有限公司;

西安测绘研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类航空摄影测量;
关键词
深度学习; 地图多尺度表达; 图卷积; 神经网络; 道路网; 建筑物;

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