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申请/专利权人：兰州交通大学
摘要：本发明提出了一种考虑三维高程特征的河网模式识别方法，该方法为：基于OSM河流矢量数据筛选出树枝状、平行状、骨架状和扇子状四类河网模式的河网样本，并使用DEM数据为河网模式提供高程信息，分别提取河网样本的二维和三维特征形成河网特征，同时，对河网样本打上河网模式类型的标签；构建河网对偶图，河网对偶图中以河网的河段为节点，河段之间的连接关系为边；由河网样本的标签、河网特征和河网对偶图构建标签样本数据集；采用标签样本数据集训练基于一阶切比雪夫多项式近似下的谱域图卷积神经网络，训练完成后得到河网模式识别模型。本发明能够结合河网的二维特征和三维特征更准确地预测河网模式。
主权项：1.一种考虑三维高程特征的河网模式识别方法，其特征在于，包括：基于OSM河流矢量数据筛选出树枝状、平行状、骨架状和扇子状四类河网模式的河网样本，并使用DEM数据为河网模式提供高程信息，分别提取河网样本的二维和三维特征形成河网特征，同时，对河网样本打上河网模式类型的标签；根据河网模式样本的河网模式构建河网对偶图，河网对偶图中河网的河段为节点，河段之间的连接关系为边；由样本的标签、河网特征和河网对偶图构建标签样本数据集；采用标签样本数据集训练基于一阶切比雪夫多项式近似下的谱域图卷积神经网络，通过反向传播不断更新权重参数，以减小损失值，训练完成后得到河网模式识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 一种考虑三维高程特征的河网模式识别方法装置、电子设备及介质
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