基于无人机影像深度学习算法的植被识别与DEM生成方法研究

无人机搭载光学相机进行地形图生产已广泛应用于电力工程的勘察阶段。然而，采用此方式生成的DSM包含植被高度信息，难以直接进行地形图生产，需要大量的内业修图工作以去除植被影响。利用无人机搭载光学相机生成DOM和DSM，引入U-Net语义分割算法，通过算法改进，实现植被的快速识别。进而，利用识别得到的植被区域对DSM进行掩膜，生成带空洞的DEM，采用局部构建不规则三角网的方法进行DEM生成，最终得到去除植被影响的DEM产品。经验证，植被识别精度达到95.96%，交并比达到91.55%。该方法不改变非植被区的高程，植被区高程数据填补仅依赖于周边高程值，减少内业修图工作量，提高地形图生产效率。