Diese Studie wurde durchgeführt, um Probleme mit der geringen Genauigkeit bei der Rekonstruktion des digitalen Oberflächenmodells (DSM) dreidimensionaler Satellitenbilder vom Satelliten GF-7 in hügeligen Gebieten zu lösen, wo es keine Bodenkontrollpunkte (GCPs) gibt und die Sammlung von GCPs auf großen Flächen schwierig oder kostspielig ist. Dieser Artikel stellt eine BP (BP) -Netzwerkmethode vor, um die Daten der Satelliten-Laserhöhenmessung des Satelliten GF-7 zur Erstellung eines digitalen Modells der irdischen Oberfläche (DSM) zu fusionieren. Diese Methode legt die Beziehung zwischen dem DSM, das aus den dreidimensionalen Satellitenbildern des GF-7 unter unkontrollierten Bedingungen erstellt wurde, und den geografischen Längen- und Breitengradkoordinaten, der Geländeneigung, den Geländefernungen und den Messpunkten der GEDI-Satellitenlaserhöhe fest, um fusionierte Ergebnisse zur Verbesserung der DSM-Genauigkeit unter unkontrollierten Bedingungen zu erhalten. Die Ergebnisse der Experimente zeigen, dass die vertikale Genauigkeit des DSM, das aus den dreidimensionalen Satellitenbildern des GF-7 unter unkontrollierten Bedingungen erstellt wurde, bis zu 20,49 m erreichen kann, während die durchschnittliche vertikale Genauigkeit des fusionierten DSM, das in diesem Artikel erstellt wurde, 1,63 m beträgt und praktisch zur vertikalen Genauigkeit des Relief-DSM unter kontrollierten Bedingungen von etwa 1,44 m äquivalent ist. Diese in diesem Artikel vorgeschlagene Methode verbessert die vertikale Genauigkeit des Relief-DSM effektiv in unkontrollierten hügeligen Gebieten und eröffnet neue Möglichkeiten für die Anwendung hochauflösender Satellitenbilder und die präzise Modellierung des Reliefs.

digitales Oberflächenmodell; Bodenkontrollpunkte ; neuronales Netz; hügelige Gebiete; dreidimensionale Satellitenbilder GF-7; GEDI.