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基于ICP和模拟退火遗传算法的DEM无控匹配
摘要:
数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是地理信息系统（Geographic Information System，GIS）中一种重要的地形表面模型。DEM的精度和准确性对于地质、地貌和水文学等领域的研究具有关键意义。然而，在实际应用中，DEM的生成常常面临无控匹配的问题，即没有足够的控制点进行匹配校正，导致DEM产生较大的误差。本文基于迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法和模拟退火遗传算法，提出了一种解决DEM无控匹配问题的方法。实验结果表明，该方法在提高DEM匹配精度和减小误差方面具有良好的效果。
关键词: 数字高程模型（DEM），无控匹配，迭代最近点（ICP），模拟退火遗传算法

数字高程模型（DEM）是以离散的点或栅格的形式表示地表的高程信息，被广泛应用于地理信息系统、测绘、资源环境等领域。DEM的生成是地表地形数据处理的重要环节之一，其准确性和精度直接影响到后续研究的可信度。

在实际应用中，由于拓扑结构、噪声和模型参数等因素的影响，DEM的匹配误差往往较大。特别是在没有足够的控制点进行匹配校正的情况下，DEM的准确性会进一步降低。因此，如何提高DEM的匹配精度，减小误差成为一个关键问题。

本文提出了基于ICP和模拟退火遗传算法的DEM无控匹配方法。首先，通过ICP算法对DEM进行配准。ICP算法是一种常用的点云配准算法，通过迭代最近点匹配的方法不断优化配准结果。其原理是通过最小化目标函数，寻找最佳的配准参数，使得源点云和目标点云之间的距离最小化。通过ICP算法，可以将原始DEM与目标DEM进行初步的匹配。
然后，利用模拟退火遗传算法对匹配结果进行优化处理。模拟退火遗传算法是一种全局优化算法，通过模拟退火和遗传操作，不断寻找最优的解决方案。在本文中，将匹配问题转化为一个优化问题，目标函数为最小化配准误差。通过模拟退火遗传算法的迭代优化过程，可以逐渐接近最优解。该方法具有全局搜索的能力，能够避免局部最优解。

本文在DEM匹配实验数据集上进行了实验，比较了本文提出的方法与传统的ICP算法的匹配结果。实验结果表明，与传统的ICP算法相比，本文方法能够取得更精确的匹配结果，减小了DEM的匹配误差。
此外，对于不同的DEM数据集，本文方法也具有较好的适应性。无论是在复杂地形还是在大范围的地区，本文方法都能取得较好的匹配效果。这得益于模拟退火遗传算法的全局搜索能力和ICP算法的局部优化能力的有机结合。

本文提出了一种基于ICP和模拟退火遗传算法的DEM无控匹配方法。实验结果表明，该方法在提高DEM匹配精度和减小误差方面具有良好的效果。未来的工作可以进一步探索该方法在不同领域和数据集上的应用，并结合更多的优化手段，进一步提升DEM匹配的准确性和精度。
参考文献：
[1] Besl, ., Mckay, . A Method For Registration Of 3-D Shapes [J]. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell, 1992.
[2] Yang, R., Ma, Y., Chen, H., Xu, W., Huang, B., & Zhang, C. An Improved ICP Algorithm Better for Reduction of Registration Errors[J]. The Cryosphere, 29-32, 2015.