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龙图腾网获悉深圳百科智云科技有限公司申请的专利一种高分辨率数字高程模型生成处理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：CN120833447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510959000.2，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种高分辨率数字高程模型生成处理方法是由陈丰鸽;李传喜;郑重玖;周雨石;冯烜设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高分辨率数字高程模型生成处理方法在说明书摘要公布了：本申请涉及数字高程模型生成技术领域，提出了一种高分辨率数字高程模型生成处理方法，包括：采集高分辨率数字高程模型的待生成区域的低分辨数字高程模型、与待生成区域地址类型相同的区域的高分辨率数字高程模型和低分辨数字高程模型，构建训练数据集；建立特征值损失函数并作为损失函数，使用训练数据集对卷积神经网络进行训练，获取特征图提取神经网络，使用特征图提取神经网络，获取待生成区域的特征图，划分特征数据块；确定特征差异函数，将特征差异函数作为最小二乘法的目标函数，使用最小二乘法获取待生成区域的重建高分辨数字高程数据，获取待生成区域的重建数字高程模型。本申请旨在生成更为准确的高分辨率数字高程模型。

本发明授权一种高分辨率数字高程模型生成处理方法在权利要求书中公布了：1.一种高分辨率数字高程模型生成处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集高分辨率数字高程模型的待生成区域的低分辨数字高程模型、预设数目个与待生成区域地质类型相同的区域的高分辨率数字高程模型和低分辨数字高程模型，根据对应同一区域的所有区域的高分辨率数字高程模型和低分辨数字高程模型，获取梯度图、曲率图、山谷线高程图并划分数据块，构建训练数据集； 根据训练数据集建立特征值损失函数，将特征值损失函数作为损失函数，使用训练数据集对卷积神经网络进行训练，获取特征图提取神经网络，使用特征图提取神经网络，获取待生成区域的低分辨数字高程模型的梯度图、曲率图和山谷线高程图的特征图，并将待生成区域的所有特征图均划分为等大的特征数据块，其中每一特征数据块对应一个数据块； 根据特征图包含的特征数据块，以及与特征数据块对应的数据块内像素点的高程值，确定特征数据块的种类，并分别对特征数据块的梯度权重、曲率权重和高程值权重进行赋值，根据待生成区域的低分辨数字高程模型与根据低分辨数字高程模型生成的高分辨数字高程模型之间的差异，以及特征数据块的梯度权重、曲率权重和高程值权重，确定特征差异函数，将特征差异函数作为最小二乘法的目标函数，使用最小二乘法获取待生成区域的重建高分辨数字高程数据，根据重建高分辨数字高程数据生成数字高程模型，获取待生成区域的重建数字高程模型。

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