渓谷が発達した地表において、地上制御点（GCPs）が存在しない条件下での衛星リモートセンス立体画像の地形3次元再構成精度が低く、大規模なGCPsの収集が困難またはコストが高い問題に対し、本論文では衛星レーザー高度計データを融合した高分七号（GF-7）衛星画像のデジタル表面モデル（DSM）BPニューラルネットワーク手法を提案する。本手法は、無制御条件下で生成されたGF-7衛星立体画像からのDSM、地理的位置の経度及び緯度、地形傾斜、地形誤差などの多要因とレーザー高度測定点であるGEDI（Global Ecosystem Dynamics Investigation）との関係を構築し、融合結果を取得することで無制御条件下の地形DSM精度を向上させる。実験結果により、渓谷の発達した地表鉱山地域における無制御条件下のGF-7衛星立体画像から生成されたDSMの標高精度は最大20.49 mであるが、本論文で融合生成したDSMの平均標高精度は1.63 mであり、制御点条件下の地形DSMの1.44 mの標高精度とほぼ同等であることが示された。本手法は、渓谷が発達した地表鉱山地域の無制御条件下における衛星立体画像生成DSMの標高精度低下問題を効果的に改善し、国産高分画像の普及応用および高精度地形モデリングに新たな視点を提供する。

デジタル表面モデル;地上制御点;ニューラルネットワーク;渓谷発達地表;GF-7衛星立体画像;GEDI（Global Ecosystem Dynamics Investigation）