克日，清华大学地球系统科学系黄小猛教授科研团队在《科学转达》上揭晓题为“3弧秒全球DEM数据集的超区分率重修”的论文，宣布了全球3弧秒（90 m）区分率海洋和陆地DEM数据产品（GEBCO_2021）。
高区分率数字高程模子（简称DEM）可提供精准的基础地理数据，因此在全球天气转变、海洋潮汐运动、地球球体物质交流等研究领域施展着至关主要的作用。但由于手艺限制和测绘本钱等缘故原由，获得高区分率全球海洋DEM价钱高昂。
黄小猛教授团队的这项研究基于30 m区分率的美国国家航空航天局DEM卫星影像、团结国政府间海洋学委员会的450 m区分率GEBCO_2021果真数据和部分区域高区分率海洋地形数据，接纳深度残差预训练神经网络和迁徙学习相团结手艺，构建了适用于全球区域的DEM-SRNet模子，制作了全球3弧秒（90 m）区分率的海陆DEM产品GDEM_2022。与现在普遍接纳的基于插值或者其他深度学习超分要领比照，所构建模子效果均优于同类要领。与基于插值的古板要领相比，GDEM_2022产品的RMSE指标平均提升23.75%。通过比照GDEM_2022与GEBCO_2021，发明GDEM_2022在清晰度和细节方面优于GEBCO_2021。该研究提出的深度学习超区分率DEM可以大大镌汰须要丈量的海域或点的数目，很好地增补了海底的细腻测绘和全球高区分率海陆DEM地形图的构建。
该效果可以知足差别领域和差别条理对海洋测深数据的需求，为差别地形重漂后下全球海陆重力场与地形的关系、探索差别海陆结构单位的平衡机制以及海陆地形对海洋潮流运动的影响等方面的研究提供主要支持。
海洋测深仪_海底地形测绘丈量
转载：北京青年报
文/北京青年报记者 雷嘉
编辑/高艳
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