知识引导的碎片化栅格地形图比例尺智能识别

作     者：任加新 刘万增 陈军 张蓝 陶远 朱秀丽 赵婷婷 李然 翟曦 王海清 周晓光 侯东阳 王勇 REN Jiaxin;LIU Wanzeng;CHEN Jun;ZHANG Lan;TAO Yuan;ZHU Xiuli;ZHAO Tingting;LI Ran;ZHAI Xi;WANG Haiqing;ZHOU Xiaoguang;HOU Dongyang;WANG Yong

作者机构：中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083 国家基础地理信息中心北京100830 自然资源部时空信息与智能服务重点实验室北京100830 湖北珞珈实验室湖北武汉430079 中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 中国测绘科学研究院北京100830 

出 版 物：《测绘学报》 (Acta Geodaetica et Cartographica Sinica)

年 卷 期：2024年第53卷第1期

页      面：146-157页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金重大项目(42394062) 国家重点研发计划(2022YFB3904205) 湖北珞珈实验室开放基金资助项目(220100037) 

主　　题：智能化测绘 专家知识 混合智能 栅格地形图 比例尺识别 深度卷积神经网络 

摘      要：比例尺是确定地形图秘密等级的重要依据。本文针对碎片化栅格地形图比例尺判定的难题,通过凝练地图尺度特征先验知识,引导构建专家知识图像金字塔数据集(EKIPD),然后使用深度卷积神经网络算法进行建模,构建以知识为引导,以数据为驱动,以算法为核心的知识、数据与深度卷积神经网络耦合的混合智能模型。统计EKIPD中不同尺寸碎片化地形图的样本分布得到最优识别尺寸(ORS),然后以ORS为步长对待识别地形图进行切分;对每个子图分别使用模型进行预测,集成子图的预测结果得到碎片化栅格地形图的比例尺。经过试验验证,本文方法的识别精度在97%左右,证明了本文方法的有效性。