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作者：刘天清;王丽;王烽;潘紫阳;万阿芳;
单位：湖南省第一测绘院;实景三维建设与应用技术湖南省工程研究中心;广东省国土资源测绘院;中南大学地球科学与信息物理学院;
摘要：在植被区，通过光学遥感或InSAR技术生产的DEM产品不能反映真实林下地形高度。森林区DEM误差主要是植被高引起的系统偏差，植被覆盖度和地形是森林区DEM的主要误差来源。新一代星载激光雷达可以提供大量高精度林下地形控制点产品，为森林区DEM误差的纠正提供了新的契机。鉴于此，文章提出基于机器学习框架下顾及植被覆盖及地形因素的林区DEM误差校正方法。首先，获取高精度星载激光雷达地形控制点与DEM的地形残差；其次，利用光学遥感数据、SAR遥感数据及DEM产品数据计算与植被覆盖和地形有关的特征参数；最后，联合这些特征参数与获取的地形残差点分别建立不同类型DEM产品误差校正模型。选取位于美国田纳西州和北卡罗来纳州交界处的山地林区作为本研究的实验区。研究结果表明，相对原始DEM,校正高程误差后的DEM精度提升超过40%,有效校正了林区DEM误差。
关键词：ICESat-2;;地形高度;;误差因素;;随机森林;;DEM校正
基金资助：湖南省自然资源厅科技项目(湘自资科[2022]3号、湘自资科20240109CH)
