高分辨率數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，簡(jiǎn)稱DEM）可提供精準(zhǔn)的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，因此在全球氣候變化、海洋潮汐運(yùn)動(dòng)、地球球體物質(zhì)交換等研究領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。高分辨率全球海洋DEM是海洋地質(zhì)和海洋測(cè)繪的前沿分支，為了解海底構(gòu)造運(yùn)動(dòng)、海底演化過(guò)程提供直接依據(jù)。但由于技術(shù)限制和測(cè)繪成本等原因，獲得高分辨率全球海洋DEM代價(jià)高昂。

2022年12月，清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系黃小猛教授科研團(tuán)隊(duì)在《科學(xué)通報(bào)》（Science Bulletin）上發(fā)表題為“3弧秒全球DEM數(shù)據(jù)集的超分辨率重建”（Super-resolution reconstruction of a 3 arc-second global DEM dataset）的論文，發(fā)布了全球3弧秒（90 m）分辨率海洋和陸地DEM數(shù)據(jù)產(chǎn)品（GEBCO_2021）。

該研究基于30 m分辨率的美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)DEM衛(wèi)星影像、聯(lián)合國(guó)政府間海洋學(xué)委員會(huì)的450 m分辨率GEBCO_2021公開(kāi)數(shù)據(jù)和部分區(qū)域高分辨率海洋地形數(shù)據(jù)，采用深度殘差預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）相結(jié)合技術(shù)，構(gòu)建了適用于全球區(qū)域的DEM-SRNet模型，制作了全球3弧秒（90 m）分辨率的海陸DEM產(chǎn)品GDEM_2022。

與目前廣泛采用的基于插值或者其他深度學(xué)習(xí)超分方法對(duì)比，所構(gòu)建模型結(jié)果均優(yōu)于同類方法。與基于插值的傳統(tǒng)方法相比，GDEM_2022產(chǎn)品的RMSE指標(biāo)平均提升23.75%。通過(guò)對(duì)比GDEM_2022與GEBCO_2021，發(fā)現(xiàn)GDEM_2022在清晰度和細(xì)節(jié)方面優(yōu)于GEBCO_2021。該研究提出的深度學(xué)習(xí)超分辨率DEM可以大大減少必要測(cè)量的海域或點(diǎn)的數(shù)量，很好地補(bǔ)充了海底的精細(xì)測(cè)繪和全球高分辨率海陸DEM地形圖的構(gòu)建。

該成果可以滿足不同領(lǐng)域和不同層次對(duì)海洋測(cè)深數(shù)據(jù)的需求，為不同地形復(fù)雜度下全球海陸重力場(chǎng)與地形的關(guān)系、探索不同海陸構(gòu)造單元的均衡機(jī)制以及海陸地形對(duì)海洋潮流運(yùn)動(dòng)的影響等方面的研究提供重要支撐。