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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种LiDAR先验引导的卫星影像DEM生成方法、介质及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118710832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410836816.1，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种LiDAR先验引导的卫星影像DEM生成方法、介质及设备是由秦楠楠设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种LiDAR先验引导的卫星影像DEM生成方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提出了一种LiDAR先验引导的卫星影像DEM生成方法、介质及设备，包括：在整块DSM数据中随机裁剪出存在一定重叠区的两个相邻切块；利用配套的卫星影像DSM数据和LiDARDEM数据训练条件潜在扩散模型，并分别从两个相邻DSM切块中自适应提取出对应的地形先验特征；采用基于交叉注意力机制的特征融合策略，将生成的地形先验特征层次化嵌入到Transformer回归网络中，并构建多元集成损失函数，显式引导DSM切块到DEM预测的细节增强；构建几何一致性损失函数，显式惩罚相邻区DEM回归过程中可能存在的尺度偏差，强制模型输出几何一致的相邻区域DEM。本发明既可实现地形关联特征的选择性凸显，又能生成全局一致的大范围无缝DEM。

本发明授权一种LiDAR先验引导的卫星影像DEM生成方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种LiDAR先验引导的卫星影像DEM生成方法，其特征在于，包括：步骤1：在整块DSM数据中随机裁剪出存在重叠区的两个相邻DSM切块；步骤2：建立条件潜在扩散模型，并利用配套的卫星影像DSM数据和LiDARDEM数据进行训练，用于从两个相邻DSM切块中自适应提取出对应的地形先验特征；步骤2中，所述条件潜在扩散模型由潜在编码器e、潜在编码器s、条件去噪扩散概率模型和潜在解码器组成；所述潜在编码器e将配套的卫星影像DSM数据与LiDARDEM数据的合并数据编码为潜在特征Z；所述潜在编码器s将卫星影像DSM数据单独编码为潜在特征C；所述条件去噪扩散概率模型将潜在特征Z作为正向扩散过程的起点，并在T次迭代中逐渐向其添加高斯噪声得到ZT，在给定ZT和C的条件下，利用去噪网络通过T次迭代逐步将高斯噪声转变为先验特征所述潜在解码器将先验特征解码为与输入的DSM切块对应的DEM；步骤3：建立DEM回归模型，所述DEM回归模型采用基于交叉注意力机制的特征融合策略，将提取的地形先验特征层次化嵌入到Transformer回归网络中，得到增强的DEM回归特征，并据此进行DEM预测；构建多元集成损失函数对DEM回归模型进行训练；步骤4：搭建基于DEM回归模型的DEM回归优化框架，并构建几何一致性损失函数对DEM回归优化框架进行训练，用于显式惩罚回归过程中存在的尺度偏差，强制DEM回归模型输出几何一致的相邻区域DEM；步骤5：重复步骤1-4，直至所有DSM切块的总和覆盖原始的整块DSM数据，根据所有DSM切块的DEM预测结果生成全局几何一致的大范围无缝DEM。

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