陈凯,雷少华,代文,等.基于开源数据和条件生成对抗网络的地形重建方法[J].地球信息科学学报,2023,25(2):252-264. [ Chen K, Lei S H, Dai W, et al. Terrain rebuilding method based on open source data and conditional generative adversarial networks[J]. Journal of Geo-information Science, 2023,25(2):252-264. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2023.220701
地形是地球表面起伏形状的描述，是各种地貌演变过程的结果。它不仅承载着地质变化等剧烈地壳运动，也能反映出水土流失、土壤侵蚀等微小变化过程。地形建模对于环境变化、灾害防控、水文分析等科学研究和战场环境仿真、游戏建模等工程应用均至关重要。传统地形建模通过测量仪器采集地表高程信息，这种方法往往费时费力。地形特征要素（如山脊线和山谷线）往往能直观地反映地表起伏，且可以通过遥感影像等大量获取，若能根据开源数据提取的地形特征要素进行地形重建将为地形数据的获取带来重要突破。因此，本文提出了一种基于开源数据和条件生成对抗网络的地形重建方法，在黄土高原的实验结果表明：基于开源数据和条件生成对抗网络的方法能很好地重建5m高精度DEM，重建的DEM与实际DEM的相关性可达到0.84 到0.93。本文为高精度DEM建模提供了新的思路，在高精度DEM难以获取的区域，可以利用开源数据集和条件生成对抗网络进行高精度地形建模，从而进行地学分析和地理模拟等。
代文，陈凯
作者简介
博士，南京信息工程大学地理科学学院讲师。研究领域为实景三维建模与数字地形分析。近年来，在CATENA、IJGIS、ESPL、地球信息科学学报等期刊上发表论文30余篇，获知识产权10余项，参与5项国家自然科学基金，并担任CATENA、IJGIS、ESPL、地球信息科学学报等十余种国内外权威刊物的审稿人。
南京信息工程大学地理科学学院地理学硕士研究生，研究方向为实景三维建模，数字地形分析。
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