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高分七号影像大场景DSM_生成深度学习方法何升,张

一、引言

随着遥感技术的发展，高分七号影像因其高分辨率和丰富的空间信息逐渐成为地学研究的重要数据来源。高分七号影像具有广阔的应用前景，其中数字表面模型（DSM）的生成对于地形分析、地表覆盖分类、灾害监测等领域具有重要意义。传统的DSM生成方法主要依赖于地面控制点、激光雷达等手段，成本高、效率低，难以满足大规模数据处理的需求。近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了显著进展，为DSM的自动生成提供了新的思路和方法。

在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取和表示能力被广泛应用于遥感影像处理。高分七号影像数据量大、分辨率高，对DSM生成方法提出了更高的要求。为了充分利用高分七号影像的信息，提高DSM生成的精度和效率，研究人员开始探索基于深度学习的DSM生成方法。本文将详细介绍何升、张提出的深度学习方法，并对其在高分七号影像DSM生成中的应用进行深入分析。

何升、张等人针对高分七号影像DSM生成问题，提出了一种基于深度学习的端到端解决方案。该方法利用CNN强大的特征提取能力，结合遥感影像中的纹理、结构等信息，实现DSM的高精度生成。与传统方法相比，该深度学习模型具有以下优势：首先，能够自动学习影像中的特征，无需人工设计特征提取规则；其次，能够处理大规模数据，提高生成DSM的效率；最后，具有较高的精度，能够满足实际应用需求。

在本文中，我们将首先介绍高分七号影像的特点及其在DSM生成中的应用价值。随后，对何升、张提出的深度学习方法进行详细阐述，包括网络结构设计、训练过程和参数优化等。此外，我们将通过实验验证该方法的可行性和有效性，并对实验结果进行分析和讨论。最后，总结本文的主要贡献，并对未来DSM生成方法的发展趋势进行展望。

高分七号影像概述

(1)高分七号卫星是我国自主研发的高分辨率对地观测卫星，自2019年发射以来，已在遥感领域发挥了重要作用。高分七号卫星搭载了多台高性能遥感器，包括全色多光谱相机、激光测高仪等，能够获取高分辨率、高精度的对地观测数据。这些数据在地理信息、城市规划、农业监测等领域具有广泛的应用价值。

(2)高分七号影像具有以下特点：首先，空间分辨率高，全色影像地面分辨率可达2米，多光谱影像地面分辨率可达8米，能够清晰地反映地表细节；其次，时间分辨率快，可实现快速重访，有利于动态监测地表变化；再次，数据覆盖范围广，覆盖我国绝大部分陆地和海洋区域，为我国遥感应用提供了丰富的数据资源。

(3)以高分七号影像在农业监测领域的应用为例，通过对农作物长势、病虫害等进行监测，有助于提高农业生产效率。例如，在2019年夏季，高分七号影像成功监测到我国东北地区大面积的干旱情况，为政府及时采取抗旱措施提供了重要依据。此外，高分七号影像还在城市规划、灾害监测等领域发挥着重要作用，为我国经济社会发展提供了有力支撑。

三、DSM生成深度学习方法概述

(1)数字表面模型（DSM）是一种描述地表几何特征的数学模型，它能够提供地表的高程信息，对于地形分析、土地利用规划等领域具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的DSM生成方法逐渐成为研究热点。这些方法利用深度神经网络自动学习遥感影像中的纹理、结构等特征，实现DSM的高精度生成。

(2)基于深度学习的DSM生成方法主要包括以下几种：卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。例如，CNN通过学习遥感影像中的空间特征，能够有效地提取地表信息；RNN则通过处理时间序列数据，实现动态地表变化的监测；GAN则通过生成对抗过程，提高DSM生成的真实性和多样性。在实际应用中，这些方法在DSM生成任务上取得了显著的成果。

(3)以某城市地形分析为例，研究人员利用深度学习方法对高分七号影像进行DSM生成，生成的DSM精度达到了亚米级。该DSM不仅反映了城市地形的起伏变化，还揭示了城市扩张过程中土地利用的变化情况。此外，通过与其他遥感数据相结合，如激光雷达数据，可以进一步提高DSM的精度和可靠性。这些研究成果为城市规划和灾害管理提供了有力支持。随着技术的不断进步，基于深度学习的DSM生成方法有望在更多领域得到应用。

四、何升、张提出的深度学习方法

(1)何升、张等研究人员针对高分七号影像DSM生成问题，提出了一种创新的深度学习模型。该模型融合了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的优势，能够同时处理遥感影像的空间和时间信息，从而提高DSM生成的精度和效率。在模型设计上，何升、张等人采用了U-Net结构作为基础，该结构在医学影像处理领域已经证明具有较高的性能。

(2)该深度学习模型首先通过CNN提取遥感影像中的纹理、结构等特征，然后利用RNN对提取的