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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利基于专家知识和随机森林模型的月球DEM升尺度方法和系统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：CN120012549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411944772.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于专家知识和随机森林模型的月球DEM升尺度方法和系统是由程维明;邓佳音;王睿博;焦毅蒙;宋珂钰设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于专家知识和随机森林模型的月球DEM升尺度方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于专家知识和随机森林模型的月球DEM升尺度方法和系统，属于数字处理技术领域。由专家在初始月球DEM数据中标注出初始分辨率高分辨率下不同类型的地形地貌区域，并对标注的区域进行量化，以生成第二栅格数据；第二栅格数据包含目标分辨率下不同类型的地形地貌的标签，从而将专家知识的量化为目标分辨率下的标签。在此基础上，结合初始月球DEM数据构建不同类型的地形地貌相应的训练样本数据集，通过随机森林模型输出的不同训练样本数据集的特征重要性，再通过与训练样本的特征向量相乘，实现将专家知识从初始月球DEM数据传递到升尺度后的DEM数据中。该方案能够提升月球DEM升尺度方法在月貌多比例制图中的实用性。

本发明授权基于专家知识和随机森林模型的月球DEM升尺度方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于专家知识和随机森林模型的月球DEM升尺度方法，其特征在于，包括： 由专家在初始月球DEM数据中标注出初始分辨率下不同类型的地形地貌区域，并对标注的区域进行量化，以生成第二栅格数据； 其中，所述第二栅格数据为目标分辨率下的栅格数据，所述目标分辨率为升尺度后的分辨率，且所述目标分辨率低于所述初始分辨率，所述第二栅格数据包含目标分辨率下不同类型的地形地貌的标签； 基于所述第二栅格数据和所述初始月球DEM数据，构建不同类型的地形地貌相应的训练样本数据集； 根据所述训练样本数据集，构建不同类型地形地貌相应的随机森林模型，并训练所述随机森林模型至收敛，输出各个训练样本数据集的特征向量对应的特征重要性； 将所述特征重要性与各个训练样本数据集的特征向量对应相乘并进行后处理，以获得目标分辨率下月球DEM的升尺度结果； 由专家在初始月球DEM数据中标注出初始分辨率下不同类型的地形地貌区域，包括： 在初始月球DEM数据中标注出初始分辨率下，由专家通过GIS软件标注出不同类型的地形地貌区域的矢量范围； 将所述矢量范围覆盖下的初始月球DEM数据的所有像元赋值为1，其余像元赋值为0，得到初始分辨率下不同类型的地形地貌区域，并将其记为第一栅格数据； 对标注的区域进行量化，以生成第二栅格数据，按如下步骤进行： 根据所述第一栅格数据所覆盖的范围，按照目标分辨率生成未赋值的栅格数据； 遍历所述未赋值的栅格数据中的所有像元，对各个像元进行标签赋值，以生成包含不同类型地形地貌的标签的第二栅格数据。

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