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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于随机森林回归模型的数字高程模型改正方法和装置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：CN114528965B 。

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：202210186101.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于随机森林回归模型的数字高程模型改正方法和装置是由谢欢;李彬彬;刘世杰;童小华;徐琪;郭亚磊;刘小帅;叶真设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机森林回归模型的数字高程模型改正方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于随机森林回归模型的数字高程模型改正方法和装置，方法包括：将数字高程模型载入基于随机森林算法构建的高程改正回归模型中，进行高程修改；模型训练过程包括：从卫星足印地形高程数据中选取用于参考的地理位置，从数字高程模型中选取与地理位置的距离在第一距离范围以内区域的高程数据，并与卫星足印地形高程数据比较，得到高程差值作为高程改正量；采用高程改正量和根据数字高程模型构建的评估属性，对高程改正回归模型进行训练，评估属性包括地表覆盖因素、地形特征因素、空间分布因素以及数据源质量因素。与现有技术相比，本发明所提方法可以有效提升数字高程模型的高程精度，改正前后的高程精度提升比例约为29‑42％。

本发明授权基于随机森林回归模型的数字高程模型改正方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于随机森林回归模型的数字高程模型改正方法，其特征在于，包括：将数字高程模型载入预先构建并训练好的高程改正回归模型中，对数字高程模型中的高程进行修改，得到改正后的数字高程模型； 所述高程改正回归模型基于随机森林算法构建， 所述高程改正回归模型的训练过程包括：从卫星足印地形高程数据中选取用于参考的地理位置，获取数字高程模型，从该数字高程模型中，选取与所述地理位置的距离在第一距离范围以内区域的高程数据，并与卫星足印地形高程数据进行高程比较，得到高程差值作为数字高程模型的高程改正量； 采用高程改正量和根据所述数字高程模型构建的评估属性，对基于随机森林算法构建的高程改正回归模型进行训练，所述评估属性包括数字高程模型所分布区域内的地表覆盖因素、地形特征因素、空间分布因素以及模型的数据源质量因素； 所述地表覆盖因素为采用全球地表覆盖数据表征数字高程模型所分布区域内的地表； 所述地形特征因素为在预设的第一窗口内数字高程模型的坡度、粗糙度、坡向、曲率和高程统计值； 所述空间分布因素为以预设的第一区域内数字高程模型的平面地理坐标在X和Y方向的最小值，以及高程最小值作为零点坐标参考，计算出的数字高程模型各个像素点相对该零点坐标的三维坐标； 所述模型的数据源质量因素为根据数字高程模型附带的质量产品文件获取的数据源质量。

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