基于高斯过程回归的SRTM数据空洞填补方法

• 作者: 杨帅 陈传法 高原
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 航天飞机雷达地形测绘使命(SRTM) 高斯过程回归 数字高程模型(DEM) 插值
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 585-588
• 页数: 4页
• 分类号: P231
• 字数: 3140字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2020.05.001

摘要

针对现有插值方法对复杂地表模拟能力不足的问题,发展了一种基于非平稳(神经网络)核的高斯过程回归(GPR)方法,并将其应用于SRTM DEM空缺数据填补.以山区SRTM DEM的模拟数据空洞为研究对象,将GPR模拟结果与传统插值方法(TIN、SPLINE和IDW)比较表明:GPR填补精度高于传统插值方法,且空缺区域模拟曲面较好的保持了地形特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈传法	山东科技大学测绘科学与工程学院	16	96	5.0	9.0
2	杨帅	山东科技大学测绘科学与工程学院	4	2	1.0	1.0
3	高原	山东科技大学测绘科学与工程学院	3	2	1.0	1.0