全球DEM是对地表形状完整的刻画，是众多科学研究的基础数据集。但覆盖全球范围的高程数据获取难度大，尤其是海洋区域，主要依赖有限的船载声呐和重力卫星间接反演，前者空间覆盖范围有限，后者空间分辨率有限，这构成了当前高精度地形建模的主要矛盾，将全球公开DEM的分辨率“锁死”在15弧秒的空间尺度。在此背景下，开展DEM超分辨率研究，是在现有数据困局中寻求突破的重要方向。

海底科学与划界全国重点实验室吴自银研究员（通讯作者）和陈建兵博士（第一作者，山东科技大学与自然资源部第二海洋研究所联合培养）针对全球DEM超分辨率任务，提出了一种具有更高精度和稳定性的中继残差扩散概率模型，见图1。该模型将DEM超分辨率过程加入了多个过渡的中间量，将高难度的一步直接预测转化为多步简单预测，使模糊的地形结构逐渐变得清晰。为了完成每一步的预测任务，分别建立了残差预测和噪声预测两种逆向扩散模式，并揭示了这两种模式的误差传播具有对称性。基于此，设计了双阶段中继接力的扩散过程，在每个阶段都选择低误差的模式，使得整个扩散过程都处于低误差的状态，从而更精准的还原出低分辨率水深模型中缺失的细节。

图1 RRDPM整体流程

为了确保研究成果能紧密贴合实际应用场景，本研究摒弃了传统基于模拟退化的超分辨率范式，采用真实世界的低分辨率（15弧秒）与局部高分辨率（3弧秒）DEM数据配对构建训练与测试数据集，使模型学习直接立足于现实世界的数据分布。研究团队在全球范围内选取了9个具有代表性的典型区域进行5倍超分辨率测试。结果表明，所提出的RRDPM模型能够显著提升DEM的细节还原能力，不仅能有效恢复低分辨率数据中损失的地形纹理与精细结构特征，还能显著抑制超分辨率过程中产生的误差。定量评估显示，该模型在绝大多数客观评价指标上均取得最优性能，充分证明了其在复杂多样的陆地与海底地形场景中具备优异的性能与鲁棒性。

图 2 DEM 超分辨率实验结果及其残差分布

（a）超分辨率效果图，（b）与其他模型对比图，（c）超分辨率残差分布图，（d）残差分布的概率密度曲线。

上述研究成果已在线发表在国际遥感领域权威期刊International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation (中科院一区Top，影响因子8.6)，并获得一项发明专利授权--一种中继残差扩散概率的超分辨率水深模型构建方法。本研究得到了国家重点研发计划（2022YFC2806600，2022YFC2806605）、国家自然科学基金（41830540，42204049，42306210）等项目联合资助。

文章信息：Chen, J.（陈建兵）, Wu, Z.（吴自银）*, Yang, F., Wang, M., Bu, X., Cui, X., Shang, J., Zhao, D., Zhou, J., Liu, Y., 2026. RRDPM: relay residual diffusion probabilistic model for global typical land and seabed DEM super-resolution. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 146, 105031. https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.105031