文献 | 融合水文知识的深度学习模型用于DEM超分辨率重建

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转自：数字 地形分析组 近日，南京师范大学数字地形分析研究团队在地形建模领域取得了阶段性进展，研究成果以“Integrating hydrological knowledge into deep learning for DEM super-resolution”为题，发表在国际地理信息科学领域顶级期刊《International Journal of Geographical Information Science》上。 DEM作为一种表示地形高程信息的模型，广泛应用于地表过程模拟、地貌分类和水文分析等领域。 然而，受限于测量设备精度、获取成本等因素，高分辨率DEM的获取一直是相关研究中的热点与难点，因此，提出一种低成本、高效率提升DEM分辨率的方案具有重要的学术 和应用价值。 该研究基于团队在数字地形分析领域的多年积累，创新性地将水文知识融入深度学习模型，成功解决了数字高程模型（DEM）超分辨率重建中维持水文特征的关键问题。 水文结构在DEM超分辨率重建中至关 ………………………………