لمعالجة المشاكل المتعلقة بانخفاض دقة إعادة بناء التضاريس ثلاثية الأبعاد باستخدام صور الأقمار الصناعية الاستريو تحت ظروف عدم وجود نقاط تحكم أرضية (GCPs) على سطح متطور مع وجود أخاديد، وصعوبة أو تكلفة عالية لجمع كمية كبيرة من نقاط التحكم الأرضية، تقترح هذه الورقة طريقة شبكة BP العصبية لنموذج السطح الرقمي (DSM) المستمدة من صور القمر الصناعي GF-7 مع دمج بيانات الليزر القياسي المرتفع (LiDAR). تبني الطريقة علاقة متعددة العوامل بين DSM المُولّد من صور استريو GF-7 تحت ظروف عدم وجود تحكم، وخطوط الطول والعرض الجغرافية، وانحدار التضاريس، وأخطاء التضاريس، ونقاط الارتفاعات المأخوذة من GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation)، وتستخدم هذه العلاقة للحصول على نتائج مدمجة لتحسين دقة DSM التضاريس تحت ظروف عدم وجود تحكم. أظهرت النتائج التجريبية أن دقة ارتفاع DSM المُولَّد من صور استريو GF-7 في منطقة منجم ذات أخاديد في ظل عدم وجود نقاط تحكم يمكن أن تصل إلى 20.49 متر، بينما دقة الارتفاع المتوسطة لDSM المدمج بواسطة الطريقة المقترحة تبلغ 1.63 متر، وهي تقارب دقة ارتفاع DSM للتضاريس تحت ظروف وجود نقاط تحكم التي تبلغ 1.44 متر. تحسن هذه الطريقة بشكل فعال جودة دقة ارتفاع DSM الناتج من صور استريو القمر الصناعي تحت ظروف عدم وجود تحكم في منطقة المنجم ذات الأخاديد، وتقدم نهجاً جديداً لترويج استخدام الصور المحلية عالية الدقة ونمذجة التضاريس عالية الدقة.

نموذج السطح الرقمي;نقاط التحكم الأرضية;شبكة عصبية;سطح متطور مع وجود أخاديد;صور استريو القمر الصناعي GF-7;GEDI (التحقيق الديناميكي للنظام البيئي العالمي)