近日，地科院本科生李梦琪同学在本科导师代文副教授的指导下，完成了一项关于高分辨率数字高程模型（DEM）重建的研究。李梦琪同学以第一作者身份和南京信息工程大学为第一单位在国际顶级期刊《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》（SCI 一区Top，影响因子7.6）上发表了题为“Reconstructing high-resolution DEMs from 3D terrain features using conditional generative adversaria”的高水平论文。研究主要针对复杂地形条件下的高分辨率DEM重构问题，特别适用于植被密集、地形复杂或卫星数据缺失的区域，展现了其在地形数据建模中的广泛应用前景。
研究内容概述：
本研究提出了一种结合三维地形特征与条件生成对抗网络（CGAN）的高分辨率数字高程模型（DEM）的重建方法。该方法通过引入山脊线、沟谷线等三维地形特征，显著提高了重构DEM的精度。研究结果表明，与传统二维地形特征方法相比，新方法在高程精度方面提升了71.96%，坡度精度提升了17.64%。与传统的超分辨率方法相比，CGAN方法在复杂地形条件下表现出更高的精度。特别是在将30米分辨率的ASTER DEM提升至5米分辨率时，该方法有效保留了地形的细节和连续性，优于传统的插值方法和超分辨率算法。这使得CGAN成为复杂地形DEM数据修复和重建的有效工具，具有广泛的应用潜力。
图1.实验流程图
图 2. 四个样本区域的原始 DEM、基于2D-CGAN和 3D-CGAN方法重建DEM的灰度图像（左）和山体阴影图像（右）。
论文第一作者：李梦琪，南京信息工程大学地理科学学院2019级地理信息科学专业的本科生。她在大三时加入了代文副教授的课题组，期间以第一作者身份发表了2篇学术论文，合作发表了4篇学术论文。此外，李梦琪同学还参加了美国地理学家协会年会（American Association of Geographers Annual Meeting），并展示了此项研究成果。在代文副教授的指导下，李梦琪同学现已前往瑞士苏黎世大学攻读研究生学位，并在苏黎世联邦理工大学担任研究助理，同时也是新加坡国立大学GeospatialX实验室的成员，继续从事地理空间信息相关领域的研究工作。
论文通讯作者：代文，南京信息工程大学地理科学学院 副教授。主要从事无人机摄影测量、数字地形分析、流域地表过程建模等方面的研究工作；近年来，主持和参与了国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、江苏省高校社科基金等项目10余项，发表学术论文40余篇（第一/通讯20余篇）、专利10余项、专著1部；担任Revue Internationale de Géomatique (ESCI) 期刊编委，Remote Sensing客座编辑，国家自然科学基金通讯评审专家；担任《GIScience & Remote Sensing》《JAG》《IJGIS》《Geomorphology》《T-GIS》《Geo-spatial Information Science》等十余种权威SCI刊物的审稿人。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1569843224004692#s0080