快速LZD匹配异源DEM空洞修复应用研究

针对待修复数字高程模型存在较大面积不规则空洞,且与辅助模型的尺度特征、位姿存在明显差异时,需要对数据进行预处理、样本训练或进行大量计算,导致修复效率低下以及产生计算误差等问题,提出了一种基于最小高差(least Z-difference,LZD)匹配和CPU-GPU并行加速的处理方法。利用Z坐标差值搜索最小距离点,将异步流迭代方式应用于空间转换模型参数的求解中,在简化的计算准则基础上进一步提升运行效率,实现对异源DEM空洞数据与基准数据的快速高精度匹配,同时,使用台阶融合算法填补空缺区域并进行边缘平滑。实验结果表明,该方法修复得到的DEM数据完整度、正确性高,处理过程较CPU多线程平台最高能够达到9.7倍的加速比,为数字高程模型的修复与分析研究提供了有益参考。