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龍圖騰網獲悉同濟大學申請的專利基于隨機森林回歸模型的數字高程模型改正方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114528965B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210186101.7，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于隨機森林回歸模型的數字高程模型改正方法和裝置是由謝歡;李彬彬;劉世杰;童小華;徐琪;郭亞磊;劉小帥;葉真設計研發完成，并于2022-02-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于隨機森林回歸模型的數字高程模型改正方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于隨機森林回歸模型的數字高程模型改正方法和裝置，方法包括：將數字高程模型載入基于隨機森林算法構建的高程改正回歸模型中，進行高程修改；模型訓練過程包括：從衛星足印地形高程數據中選取用于參考的地理位置，從數字高程模型中選取與地理位置的距離在第一距離范圍以內區域的高程數據，并與衛星足印地形高程數據比較，得到高程差值作為高程改正量；采用高程改正量和根據數字高程模型構建的評估屬性，對高程改正回歸模型進行訓練，評估屬性包括地表覆蓋因素、地形特征因素、空間分布因素以及數據源質量因素。與現有技術相比，本發明所提方法可以有效提升數字高程模型的高程精度，改正前后的高程精度提升比例約為29?42％。

本發明授權基于隨機森林回歸模型的數字高程模型改正方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于隨機森林回歸模型的數字高程模型改正方法，其特征在于，包括：將數字高程模型載入預先構建并訓練好的高程改正回歸模型中，對數字高程模型中的高程進行修改，得到改正后的數字高程模型； 所述高程改正回歸模型基于隨機森林算法構建， 所述高程改正回歸模型的訓練過程包括：從衛星足印地形高程數據中選取用于參考的地理位置，獲取數字高程模型，從該數字高程模型中，選取與所述地理位置的距離在第一距離范圍以內區域的高程數據，并與衛星足印地形高程數據進行高程比較，得到高程差值作為數字高程模型的高程改正量； 采用高程改正量和根據所述數字高程模型構建的評估屬性，對基于隨機森林算法構建的高程改正回歸模型進行訓練，所述評估屬性包括數字高程模型所分布區域內的地表覆蓋因素、地形特征因素、空間分布因素以及模型的數據源質量因素； 所述地表覆蓋因素為采用全球地表覆蓋數據表征數字高程模型所分布區域內的地表； 所述地形特征因素為在預設的第一窗口內數字高程模型的坡度、粗糙度、坡向、曲率和高程統計值； 所述空間分布因素為以預設的第一區域內數字高程模型的平面地理坐標在X和Y方向的最小值，以及高程最小值作為零點坐標參考，計算出的數字高程模型各個像素點相對該零點坐標的三維坐標； 所述模型的數據源質量因素為根據數字高程模型附帶的質量產品文件獲取的數據源質量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人同濟大學，其通訊地址為：200092 上海市楊浦區四平路1239號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。