一种高分辨率数字高程模型生成处理方法

本申请涉及数字高程模型生成技术领域，提出了一种高分辨率数字高程模型生成处理方法，包括：采集高分辨率数字高程模型的待生成区域的低分辨数字高程模型、与待生成区域地址类型相同的区域的高分辨率数字高程模型和低分辨数字高程模型，构建训练数据集；建立特征值损失函数并作为损失函数，使用训练数据集对卷积神经网络进行训练，获取特征图提取神经网络，使用特征图提取神经网络，获取待生成区域的特征图，划分特征数据块；确定特征差异函数，将特征差异函数作为最小二乘法的目标函数，使用最小二乘法获取待生成区域的重建高分辨数字高程数据，获取待生成区域的重建数字高程模型。本申请旨在生成更为准确的高分辨率数字高程模型。