高分辨率數字高程模型（Digital Elevation Model，簡稱DEM）可提供精準的基礎地理數據，因此在全球氣候變化、海洋潮汐運動、地球球體物質交換等研究領域發揮著至關重要的作用。高分辨率全球海洋DEM是海洋地質和海洋測繪的前沿分支，為了解海底構造運動、海底演化過程提供直接依據。但由於技術限製和測繪成本等原因，獲得高分辨率全球海洋DEM代價高昂。

　　2022年12月，清華大學地球係統科學係黃小猛教授科研團隊在《科學通報》（Science Bulletin）上發表題為“3弧秒全球DEM數據集的超分辨率重建”（Super-resolution reconstruction of a 3 arc-second global DEM dataset）的論文，發布了全球3弧秒（90 m）分辨率海洋和陸地DEM數據產品（GEBCO_2021）。

　　該研究基於30 m分辨率的美國國家航空航天局(NASA)DEM衛星影像、聯合國政府間海洋學委員會的450 m分辨率GEBCO_2021公開數據和部分區域高分辨率海洋地形數據，采用深度殘差預訓練神經網絡和遷移學習（Transfer Learning）相結合技術，構建了適用於全球區域的DEM-SRNet模型，製作了全球3弧秒（90 m）分辨率的海陸DEM產品GDEM_2022。

圖1 全球海陸DEM數據集構建技術框架

　　與目前廣泛采用的基於插值或者其他深度學習超分方法對比，所構建模型結果均優於同類方法。與基於插值的傳統方法相比，GDEM_2022產品的RMSE指標平均提升23.75%。通過對比GDEM_2022與GEBCO_2021，發現GDEM_2022在清晰度和細節方麵優於GEBCO_2021。該研究提出的深度學習超分辨率DEM可以大大減少必要測量的海域或點的數量，很好地補充了海底的精細測繪和全球高分辨率海陸DEM地形圖的構建。

圖2 3弧秒（90 m）全球DEM數據集GDEM_2022

　　該成果可以滿足不同領域和不同層次對海洋測深數據的需求，為不同地形複雜度下全球海陸重力場與地形的關係、探索不同海陸構造單元的均衡機製以及海陸地形對海洋潮流運動的影響等方麵的研究提供重要支撐。

　　清華大學地學係博士後張博為論文第一作者，清華大學地學係黃小猛教授為論文通訊作者，合作者包括清華大學地學係俞樂副教授、張強教授和盧麾副教授、中國科學院空天信息創新研究院洪丹楓研究員、中國華為技術有限公司於璠和王紫東、鵬程實驗室王傑副研究員、西北工業大學李學龍教授和香港大學宮鵬教授。該研究得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金和國家重大科技基礎設施項目“地球係統科學數值模擬裝置”的支持。