基于人工智能技术的数字地面模型空间插值研究

本文针对数字地面模型(D igital Terrain Model)的建模问题,将高程作为插值变量,通过建立采样点的平面坐标(x,y)及位置因子x2+y2作为输入,对应点的地面高程作为输出的1种描述空间采样数据的BP模型,用人工智能技术研究了1个小区域的高程插值问题。结果表明:基于BP法的人工智能技术可用于DTM的最优空间插值,插值结果可直接用于DTM数字建模,为数字地面模型的建立提供了1种新方法。