협곡이 발달한 지표에서 지상 기준점(GCPs)이 없는 조건 하에서 위성 원격탐사 스테레오 영상 지형 3D 재구성 정확도가 낮고, 대규모 GCPs 수집이 어렵거나 비용이 높은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 위성 레이저 고도 데이터가 융합된 고분칠호(GF-7) 위성 영상 디지털 표면 모델(DSM) BP 신경망 방법을 제안한다. 이 방법은 무제어 조건에서 GF-7 위성 스테레오 영상으로 생성된 DSM, 지리적 위치의 경도 및 위도, 지형 경사, 지형 오차 등 다중 인자와 레이저 고도점 GEDI(Global Ecosystem Dynamics Investigation) 간의 관계를 구축하여 융합 결과를 얻음으로써 무제어 조건에서 지형 DSM 정확도를 개선한다. 실험 결과, 협곡이 발달한 광산 지역 무제어 조건 하 GF-7 위성 스테레오 영상에서 생성된 DSM 고도 정확도가 최대 20.49 m에 이르는 반면 본 논문에서 융합 생성한 DSM 평균 고도 정확도는 1.63 m로, 제어점 조건 하 지형 DSM의 1.44 m 고도 정확도와 거의 동일하다. 본 방법은 협곡이 발달한 광산 지역 무제어 조건 하 위성 스테레오 영상 생성 DSM 고도 정확도 품질 저하 문제를 효과적으로 개선하였으며, 국내산 고분 영상의 보급 및 고정밀 지형 모델링에 새로운 아이디어를 제공한다.

디지털 표면 모델;지상 기준점;신경망;협곡 발달 지표;GF-7 위성 스테레오 영상;GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation)