题 目: Error-Reduced Digital Elevation Model of the
Qinghai-Tibet Plateau using ICESat-2 and Fusion Model
期 刊: Scientific Data
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图1. 论文首页
近日，南京大学杜培军教授课题组通过融合ICESat-2卫星数据和多传感器观测信息，生成了高精度的青藏高原数字高程模型（HQTP30），用于表征青藏高原2021年的地形。该模型通过集成ICESat-2的高精度光子数据和集成学习融合（ELF）模型，显著提高了开源DEM的精度。研究成果以“Error-Reduced
Digital Elevation Model of the Qinghai-Tibet Plateau using ICESat-2 and Fusion
Model”为题，发表在Nature旗下期刊《Scientific Data》上，论文第一作者为博士生张鑫港。HQTP30数据集可通过figshare公开获取，为青藏高原地表过程相关研究提供了重要资源。
青藏高原是地球上最高的高原，其复杂地形在地表过程研究中至关重要。然而，现有开源数字高程模型因地形崎岖、森林覆盖和积雪导致精度低、数据噪声大，难以准确反映该地区地形特征。该研究通过融合多源高程数据和ICESat-2的高精度光子数据，提出了全新的高精度数字高程模型（HQTP30），显著提升了青藏高原地形的表示精度（图2）。
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图2. HQTP30与4种先进的DEM的视觉对比
研究团队设计了生成HQTP30的工作流程（图3），包括：ICESat-2数据处理、冰川和非冰川区域DEM选择与处理、辅助数据整合、ELF模型构建、后处理及多传感器数据评估、数据发布。ICESat-2配备的ATLAS系统提供了高精度的地形光子数据，并作为高程校正基准。根据冰川和非冰川区域特征，选择最适合的DEM进行融合，最终通过集成学习融合模型实现高精度DEM构建。生成的HQTP30数据经过严格的后处理和验证，确保了高精度和无显著错误。
在非冰川区域，HQTP30的平均绝对误差（MAE）为0.71米，显著优于现有模型。在冰川区域，HQTP30将MAE减少了4.35米，相较最先进的Copernicus DEM，显著提升了精度（图4）。通过核密度估计分析，各坡度范围内HQTP30表现出更低的误差和偏差（图5）。在不同地表覆盖类型中，HQTP30的MAE和RMSE显著低于其他DEM，显示出其在青藏高原大部分区域的精度优势（图6）。图4. HQTP30和已有DEM的总体误差：(a)冰川区域误差箱线图; (b)非冰川区域的误差箱线图; (c)冰川区域误差分布和统计指标; (d)非冰川区域的误差分布和统计指标![]()
图5. HQTP30 和已有DEM在不同坡度类别中的误差分析：(a)青藏高原坡度分布和占比; (b)冰川区域MAE; (c)非冰川区域的MAE; (d)冰川区域DEM误差与坡度的核密度估计; (e)非冰川区域DEM误差与坡度的核密度估计
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图6. HQTP30 和开放获取 DEM 在不同土地覆被类型中的误差分析
Xingang Zhang, Shanchuan Guo, Bo Yuan, Haowei Mu, Zilong Xia, Pengfei Tang, Hong Fang, Zhuo Wang, Peijun Du.Error-Reduced Digital Elevation Model of the Qinghai-Tibet Plateau using ICESat-2 and Fusion Model, Scientific Data [J], 2024, Volume 11, Article number: 588. doi: 10.1038/s41597-024-03428-4.全文链接：
https://www.nature.com/articles/s41597-024-03428-4
数据链接：
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24633927.v3
