GF-7 Satellite Imagery DSM Improvement by Fusing Laser Altimetry Data without Ground Control Points in Mining Areas
摘要
في مواجهة مشكلة تحسين الهضاب السطحية للصور الفضائية في ظروف عدم وجود نقاط التحكم في الأرض (GCPs)، وصعوبة جمع GCPs على مساحات كبيرة أو تكلفة عالية، يقدم هذا المقال طريقة شبكة الدماغ البشري لنموذج السطح الرقمي لصور الأقمار الصناعية GF-7 التي تم دمجها مع بيانات قياس ارتفاع الليزر الفضائي. من خلال إقامة علاقة بين عوامل متعددة مثل نموذج سطحي رقمي يتم إنشاؤه باستخدام صور الأقمار الاصطناعية GF-7 تحت ظروف غير مراقبة وخطوط الطول والعرض الجغرافية وانحدار التضاريس وأخطاء التضاريس ونقاط قياس ارتفاع الليزر GEDI، يتم الحصول على نتائج مدمجة لتحسين دقة نموذج السطح الرقمي تحت ظروف عدم التحكم. تشير نتائج التجربة إلى أن دقة ارتفاع نموذج السطح الرقمي الذي تم إنشاؤه باستخدام صور الأقمار الاصطناعية GF-7 تحت ظروف عدم المراقبة يمكن أن تصل إلى 20.49 متر، بينما دقة الارتفاع المتوسطة للنموذج السطحي الرقمي المدمج في هذا المقال هي 1.63 متر، وهي تقريبًا مثل دقة ارتفاع نموذج السطح الرقمي تحت ظروف التحكم بنقطة التحكم في التضاريس 1.44 متر. تحسنت هذه الطريقة بشكل فعال دقة نموذج السطح الرقمي لصور الأقمار الاصطناعية GF-7 في مناطق التعدين على الأرض مع وجود تضاريس وبشكل غير مراقب، مما يوفر نهجًا جديدًا لتطبيق الصور العالية الوطنية ونمذجة التضاريس ذات الدقة العالية.
关键词
digital surface model;Ground Control Points;neural network;gully-developed areas;GF-7 satellite stereo imagery;GEDI