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申请/专利权人：南京信息工程大学

摘要：本发明公开了一种多源卫星遥感数据协同的地形建模方法，涉及卫星摄影测量和地理信息技术领域，首先，利用星载激光测高ICESat‑2数据进行多属性准则筛选得到一些高精度数据作为高质量控制点，然后带入卫星立体像对的平差方程，进而生成密集点云，再经过滤波操作得到大区域、高精度的DEM数据；在一些由于云雾覆盖而不能正确生产DEM的区域，利用深度学习方法和开源DEM数据进行地形重建；最后将无云雾区域DEM与云雾区域深度学习重建DEM进行融合得到大尺度、高精度、全覆盖DEM，从而集中了几种多源卫星遥感数据的优势，能为地球科学地表建模分析提供较为精确的数据产品。

主权项：1.一种多源卫星遥感数据协同的地形建模方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、对地形建模样区的星载激光测高ICESat-2数据进行多属性约束筛选，得到筛选后的高质量点；S2、通过解算有理多项式函数模型对待测地区摄影测量卫星立体像对进行相对定向，再利用筛选得到的高质量点进行绝对定向，生成密集点云和DEM，然后对密集点云进行滤波生成DEM；S3、对待测地区摄影测量卫星立体像对进行人工目视判别提取云雾遮挡区域，然后对步骤S2中生成的DEM进行掩膜处理，裁切掉云雾区域；S4、利用水文分析方法对裁切掉云雾区域的DEM进行山谷线、山脊线以及沟沿线的提取；S5、将步骤S4中提取的山谷线、山脊线以及沟沿线进行合并，合并为一个三波段tif文件，并按照像元大小256×256进行裁切制作训练数据集，然后将训练数据集输入条件生成对抗网络CGAN进行训练，得到具有DEM与地形骨架的映射关系CGAN网络；S6、利用步骤S4所述方法从开源30m分辨率的ASTERGDEM提取云雾覆盖区域的山脊线与山谷线，并将其重采样到5m；S7、利用步骤S4所述方法从开源1m分辨率的谷歌遥感影像数据提取沟沿线并将其重采样到5m，然后将开源数据提取的山脊线、山谷线、沟沿线合并为一个三波段tif文件并按照256×256进行裁切，形成开源地形要素数据集；S8、将开源地形要素数据集输入步骤S5中训练好的条件生成对抗网络CGAN里，输出得到云雾区域深度学习重建的DEM；S9、对步骤S3中生成的无云区域高分七号DEM与步骤S8中生成的云雾区域DEM进行融合。

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