多地形特征融合的TanDEM-X 30米DEM与DCM在黄土高原区域的人工伪影检测与质量提升研究

德国航空航天中心(DLR)最新发布的TanDEM-X 30米编辑数字高程模型(TDX30)和DEM变化图(DCM)虽提升了分辨率，但存在地形不连续、异常值和噪声等人工伪影(artefact)问题。本研究提出融合12种地形特征(如坡度、粗糙度、二阶导数等)的CatBoost检测框架，在黄土高原实现TDX90/TDX30/TDX30DCM 的伪影识别(准确率96.84-98.44%)，发现分辨率提升导致伪影区域增加80%，而DCM更新使面积减少至162.63 km2 ，揭示了卫星观测几何与伪影分布的关联规律，为全球DEM产品质量改进提供科学依据。

　　

数字高程模型(DEM)作为地表形态的数字化表达，在地貌分析、水文模拟等领域具有不可替代的作用。TanDEM-X任务通过星载合成孔径雷达(SAR)技术，提供了全球覆盖的高精度DEM数据。然而，随着2023年德国航空航天中心(DLR)发布30米分辨率TanDEM-X编辑DEM(TDX30)和DEM变化图(DCM)，研究人员发现更高分辨率并未带来预期中的质量提升——相反，地形不连续、异常值和水体噪声等人工伪影(artefact)问题在科学文献中尚未得到充分报道。这些伪影区域虽然面积较小，但会导致地形分析结果出现根本性错误，而DLR提供的质量掩膜(HEM/HAI)并不能准确反映伪影范围。这一现象在沟壑纵横的黄土高原地区尤为突出，严重制约了DEM数据在土壤侵蚀评估、地貌演化研究中的应用可靠性。

针对这一挑战，中国的研究团队创新性地提出多地形特征融合的伪影检测框架。研究首先系统分析了TanDEM-X数据中四类典型伪影：镶嵌不连续性、数据空洞、水体噪声和异常高程峰值，发现这些伪影的形成与SAR数据采集几何、处理算法密切关联。为解决传统单特征阈值法的局限性，团队构建了包含5.4万个标注样本的数据集，通过F检验和互信息分析筛选出12个关键地形特征(包括DoG滤波器、地形位置指数TPI、平均法向量角偏差ANVAD等)，并采用CatBoost算法建立分类模型。值得注意的是，模型在TDX90、TDX30和TDX30_DCM
上的测试准确率分别达到96.84%、98.44%和97.18%，显著优于XGBoost、随机森林等对比算法。

关键技术方法包括：(1)基于三维渲染DEM与正射影像的视觉解译样本标注；(2)采用3×3移动窗口提取12种地形特征；(3)通过网格搜索优化CatBoost超参数；(4)利用ROC曲线和Kappa系数评估模型性能。研究区域覆盖中国黄土高原，样本包含各类典型地貌单元。

研究结果揭示：1)空间分布方面，TDX30的伪影面积(355.21 km²
)较TDX90(195.84 km²
)增加81.4%，而DCM更新版本(TDX30_DCM
)降至162.63 km²
，证实分辨率提升可能放大伪影效应；2)形成机制上，伪影在35°-55°陡坡区集中出现，且东西坡向(77°-291°)发生率比南北坡向高86%，这与TanDEM-X极地轨道和右侧观测模式直接相关；3)质量改善方面，DCM通过2016-2022年新观测数据，消除了TDX30中76.9%的伪影区域，但同步引入8.1%新伪影。

讨论部分强调了三个科学价值：首先，建立的伪影检测框架可扩展至SRTM、ASTER GDEM等其他全球DEM产品；其次，量化分析了分辨率提升与数据质量的非线性关系，为DLR产品优化提供依据；最后，揭示的观测几何-伪影关联规律，对未来SAR卫星任务设计具有指导意义。研究团队建议在黄土高原等复杂地形区使用TDX30_DCM
时，应特别注意35°-55°东西坡向区域的伪影筛查，并结合多源DEM数据进行交叉验证。这些发现发表于《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》，为提升全球雷达测高产品质量树立了新标杆。