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龙图腾网获悉中国人民解放军海军大连舰艇学院申请的专利一种基于粒子群优化随机森林的数字高程模型高程误差修正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：CN115983317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310007751.5，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于粒子群优化随机森林的数字高程模型高程误差修正方法是由张立华;刘翔;贾帅东;戴泽源设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒子群优化随机森林的数字高程模型高程误差修正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粒子群优化随机森林的数字高程模型高程误差修正方法，属于遥感技术领域。本发明使用粒子群优化的随机森林方法进行修正，以进一步提高数字高程模型修正后的精度，选用SRTM作为试验所用数字高程模型，ICESat‑2强光束地表光子数据作为试验所用参考高程控制点，Globeland30作为试验所用全球地表覆盖数据，NEON发布的机载LIDARDTM作为试验所用验证数据，通过对本发明提出的方法和基于多项式回归的修正方法进行试验，以均方根误差作为验证指标，本发明可以有效减小SRTM的高程误差，修正后的SRTM相对于修正前高程误差减小了42％‑46％，且修正精度优于基于多项式回归的修正方法。

本发明授权一种基于粒子群优化随机森林的数字高程模型高程误差修正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群优化随机森林的数字高程模型高程误差修正方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： a、从测高卫星数据中提取参考高程控制点，计算相对于参考高程控制点的数字高程模型高程误差及提取参考高程控制点对应的经纬度、地形参数和地表覆盖类型参数； b、构建基于粒子群优化随机森林的数字高程模型高程误差修正模型； 所述高程误差修正模型为： 式中，Hcorrected为修正后数字高程模型的高程，Horiginal为原始数字高程模型高程，Herror为预测的数字高程模型高程误差，PSO为粒子群算法，RF为随机森林算法；Lat和Lon分别为纬度和经度，Sl、As、Re、Gl分别为坡度、坡向、地形起伏度和地表覆盖类型参数；通过PSO算法的参数寻优，利用训练集训练得到最优参数组合的RF高程误差模型，根据每个SRTM像元的响应变量[Lat,Lon,Sl,As,Re,Gl]，用于SRTM高程误差结果Herror的预测中，再由求得的高程误差，结合原始SRTM高程Horiginal得到修正后的SRTM高程Hcorrected； c、用参考高程控制点处的经纬度、地形参数和地表覆盖参数作为修正模型输入数据，高程误差作为修正模型目标数据，建立训练模型的训练集； d、用训练集对修正模型进行训练，将数字高程模型应用于训练所得修正模型中，进行高程误差的修正。

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