Для решения проблем низкой точности трехмерного восстановления топографии по спутниковым стереоизображениям в условиях отсутствия наземных контрольных точек (GCPs) на развивающейся поверхности с оврагами, а также трудностей и высоких затрат на сбор большого количества контрольных точек, в данной работе предлагается метод нейронной сети BP для цифровой модели поверхности (DSM) на основе спутниковых изображений GF-7 с интеграцией данных лазерного дальномера. Метод формирует многопараметрическую связь между DSM, сгенерированной по стереоизображениям GF-7 в условиях отсутствия контроля, географическими долготой и широтой, уклоном рельефа, ошибками рельефа и высотными точками лазерного сканирования GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation), получая интегрированный результат для улучшения точности DSM рельефа в условиях отсутствия контроля. Экспериментальные результаты показывают, что точность высот DSM, созданного из стереоизображений GF-7 в овражной горной территории без контрольных точек, может достигать 20.49 м, тогда как средняя точность высот интегрированного DSM, полученного предлагаемым методом, составляет 1.63 м, что сопоставимо с точностью высот DSM рельефа в условиях наличия контрольных точек — 1.44 м. Метод эффективно улучшает качество точности высот DSM, сформированного спутниковыми стереоизображениями в условиях отсутствия контроля на овражной горной местности, предоставляя новые идеи для продвижения отечественных высокоточных спутниковых изображений и топографического моделирования высокой точности.

Цифровая модель поверхности;Наземные контрольные точки;Нейронная сеть;Развивающаяся поверхность с оврагами;Стереоизображения спутника GF-7;GEDI (Глобальное исследование динамики экосистем)