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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利一种基于自相似特征和Transformer技术的DEM超分辨率重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114693527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210398481.0，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于自相似特征和Transformer技术的DEM超分辨率重建方法是由郑新;尹乾;鲍泽伦;杨栋设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自相似特征和Transformer技术的DEM超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自相似特征和Transformer技术的数字高程模型DEM超分辨率重建算法，该方法能够更精确的提升数字高程模型数据的分辨率，包括如下步骤：1对高分辨率数字高程模型训练数据进行预处理，利用地形的自相似性原理，得到具有相似细节特征的参考数据的数字高程模型预处理数据；2构建Transformer模型，所述Transformer模型用于对所述数字高程模型预处理数据进行超分辨率重建，生成高分辨率数字高程模型数据；3将数字高程模型预处理数据输入至所述Transformer模型中进行模型训练，得到训练好的Transformer模型；4将低分辨率数字高程模型数据进行预处理后，输入至所述训练好的Transformer模型中进行数字高程模型超分辨率重建，得到高分辨率数字高程模型数据。

本发明授权一种基于自相似特征和Transformer技术的DEM超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自相似特征和Transformer技术的数字高程模型超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对高分辨率数字高程模型训练数据进行预处理，利用地形的自相似性原理，得到具有相似细节特征的参考数据的数字高程模型预处理数据； 2构建Transformer模型，所述Transformer模型用于对所述数字高程模型预处理数据进行超分辨率重建，生成高分辨率数字高程模型数据； 3将数字高程模型预处理数据输入至所述Transformer模型中进行模型训练，得到训练好的Transformer模型； 4将低分辨率数字高程模型数据进行预处理后，输入至所述训练好的Transformer模型中进行数字高程模型超分辨率重建，得到高分辨率数字高程模型数据； 步骤1中的所述对高分辨率数字高程模型训练数据进行预处理，利用地形的自相似性原理，得到具有相似细节特征的参考数据的数字高程模型预处理数据，包括： 对高分辨率数字高程模型训练数据进行去边界处理以及裁剪，得到分辨率为n×n的高分辨率数字高程模型数据DEM-HR； 对去边界处理后的所述高分辨率数字高程模型初始数据进行a倍下采样处理，获得低分辨率数字高程模型初始数据； 对所述低分辨率数字高程模型初始数据进行裁剪，得到分辨率为na×na的低分辨率数字高程模型数据DEM-LR；并以所述低分辨率数字高程模型数据DEM-LR为中心，裁剪出具有相似细节特征的分辨率为n×n的数字高程模型参考数据DEM-Ref； 对所述低分辨率数字高程模型数据DEM-LR使用a倍上采样得到低分辨率数字高程模型上采样数据DEM-LR-U，对所述数字高程模型参考数据DEM-Ref依次使用a倍下采样和a倍上采样得到数字高程模型参考下采样上采样数据DEM-Ref-DU； 所述数字高程模型预处理数据包括：所述低分辨率数字高程模型数据DEM-LR，所述低分辨率数字高程模型上采样数据DEM-LR-U，所述数字高程模型参考数据DEM-Ref，所述数字高程模型参考下采样上采样数据DEM-Ref-DU。

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