摘 要
近年来，遥感影像测量呈现出“海量化”、“高维”和“多源异质”等特点，使得现有的遥感影像分析方法在计算效率和准确性上都受到了极大的挑战。本项目以提高测量结果的智能化程度为目标，开展了以深度学习为基础的三维测量信息智能处理方法研究。本项目拟将深度神经网络方法应用于复杂测量数据的分析与精确建模中。项目拟采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图神经网络（GNN）等方法，从遥感图像分类、点云划分和时空动态预报三个方面开展建模和优化，建立面向应用的多源数据融合方法，提高建模的普适性和自适应能力。在此基础上，通过多个公共和实际测量的样本，通过与已有的算法进行比较，验证本项目提出的算法在分类精度、分割准确率和时间效率上都有明显的优势。研究内容包括：（1）建立基于深度学习的多源制图一体化处理架构。二是将注意力机理和空间结构模型相融合，以提高对复杂地形的认知水平。本项目的研究将为实现遥感数据的自动化和智能化处理提供一条新的途径，对于促进我国的智慧测绘和空间信息的智能化发展有着重大的理论和现实意义。关键词
深度学习；测绘数据处理；多源异构数据；智能建模；注意力机制
目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 研究现状 1
1.3 研究方法 1
2 深度学习与测绘数据处理的技术融合路径 2
2.1 测绘数据类型及其处理需求分析 2
2.2 深度学习模型在测绘数据中的适用性探讨 2
2.3 数据预处理对深度学习效果的影响机制 3
2.4 多源异构测绘数据的统一建模方法 3
3 基于卷积神经网络的地形特征提取方法研究 4
3.1 卷积神经网络在地形图像识别中的应用 4
3.2 高分辨率遥感影像的地物分类策略 4
3.3 地形边缘检测与轮廓优化算法设计 5
3.4 实验验证与结果对比分析 5
4 基于循环神经网络的时间序列测绘数据分析 5
4.1 时间序列测绘数据的特征与挑战 6
4.2 循环神经网络在地表变化监测中的应用 6
4.3 LSTM模型在沉降监测数据预测中的实现 6
4.4 模型训练与预测精度评估 7
5 基于生成对抗网络的测绘数据增强与模拟 7
5.1 GAN在测绘数据生成中的潜力分析 7
5.2 小样本条件下数据增强策略设计 8
5.3 合成数据的真实性与可用性评估 8
5.4 数据增强对模型泛化能力的提升作用 9
6 深度学习驱动下的测绘数据智能处理系统设计 9
6.1 系统架构与功能模块划分 9
6.2 深度学习模型的集成部署方案 10
6.3 实时数据处理流程与性能优化 10
6.4 应用场景测试与系统稳定性分析 10
结论 12
参考文献 13
致 谢 14
