Спутник ДЗЗ

Метод пространственной интерполяции глобальной цифровой модели рельефа

Интерполяция пространственных данных — это процесс оценки значений в точках, где данные отсутствуют, на основе известных значений в других точках.

📖 В работе (Huo et al, 2024) предлагается метод пространственной интерполяции цифровой модели рельефа (ЦМР). Интерполяция ЦМР рассматривается как разновидность генерации изображений, где на вход подается изображение ЦМР с недостающими значениями, а на выходе получается полное изображение ЦМР.

Для генерации изображений используются методы глубокого обучения. Однако для них нужно большое количество данных. В то же время, данные ЦМР могут быть ограничены правилами защиты конфиденциальности. Решение предлагает метод Federated Learning (FL), в котором, в отличие от централизованного обучения, модель обучается на устройствах, разбросанных по разным географическим точкам, при этом обеспечивается эффективная защита конфиденциальности локальных данных.

В работе предложена модель интерполяции ЦМР на основе FL и многомасштабной сети U-Net. Экспериментальные результаты 📊 показали (Ours — предлагаемый метод), что по сравнению с традиционными методами (кригинг и метод обратных взвешенных расстояний) предложенная модель имеет более высокую скорость обработки и точность интерполяции. Кроме того, результаты исследования дают новый способ эффективного и безопасного использования информации о местности, в случаях, когда предъявляются строгие требования к конфиденциальности данных ЦМР.

📖 Huo, Z., Wen, J., Li, Z., Chen, D., Xi, M., Li, Y., & Yang, J. (2024). Spatial interpolation of global DEM using federated deep learning. Scientific Reports, 14(1). https://doi.org/10.1038/s41598-024-72807-z

#DEM

1.2K views09:31