一种基于可见光影像及深度学习算法的地面高程提取方法

摘要

本发明提供一种基于可见光影像及深度学习算法的地面高程提取方法，将测区的正射影像和坡度图整合为与该测区对应的四通道的影像，并获得与该测区对应的对植被等地物进行标注处理后的类标签图，将四通道影像和类标签图送入UNET模型中进行深度学习，得到地物识别模型，进而将待测影像送入该识别模型中进行预测，得到地物识别的分类结果图，依据该分类结果图对该待测影像依次进行掩膜、空洞填补处理得到去除地物的数字高程模型。通过本方法，在不损失空间分辨率、保留DSM中地面高程真值的情况下，更好的消除了植被等地物对对面高程的影像。