数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是开展青藏高原冰川研究的重要基础数据。随着国产立体测图卫星的快速发展，自主可控地获取青藏高原冰川区高精度DEM成为可能。该研究综合采用资源三号、高分七号卫星的立体影像和激光测高数据，分别生成冰川区域5 m和2 m格网的DEM，并选择岗钦及普若岗日等两处冰川为实验区，将国产卫星DEM与国外的AW3D、SRTM、TanDEM、HMA DEM等多种开源数字高程模型进行对比分析，并采用ICESat-2星载激光测高数据开展DEM绝对高程精度验证。结果表明：与中等空间分辨率的开源DEM相比，基于国产立体测图卫星影像生产的DEM高程精度更优，且格网更精细、更能详细描述冰川末端纹理特征；与高空间分辨率数据集HMA DEM对比高程精度，资源三号DEM略差、高分七号DEM更优，且在覆盖完整性方面国产卫星DEM均优于HMA DEM。综上所述，基于国产立体测图卫星可以实现冰川区高精度DEM的获取，能够为青藏高原冰川研究提供自主可控、精度可靠的地形参考数据。

高分十四号卫星搭载了一台三波束激光测距系统，用于辅助双线阵光学相机开展全球1∶10 000无地面控制点立体测图。由于振动及环境等因素变化，激光测高仪的几何参数相比实验室测量参数会发生改变，必须开展高精度在轨几何定标。针对高分十四号激光载荷的特点，构建了激光测高严格几何模型，在大气改正、潮汐改正的基础上，利用地面探测器阵列捕获的激光光斑开展激光器在轨几何定标与精度验证。实验结果表明：高分十四号激光测量系统标定后3个波束的高程精度（1σ）分别优于0.190，0.256和0.220 m，达到设计指标，可作为高程控制点开展业务化生产。

ICESat-2（Ice， Cloud and Land Elevation Satellite-2）是世界首颗采用光子计数模式的激光测高卫星，可快速获得高精度、大尺度地面三维数据。光子探测机制使得数据中除了地面信号外，还包含大气散射等背景信号，需要通过滤波才能获得地形等信息。为分析ICESat-2背景和信号光子的分布特点及点云滤波算法的效果和适用性，本文首先选取了六种地表覆盖类型（城市、海冰、沙漠、植被、海洋及冰盖/冰川）及不同观测条件的数据，对其背景光子率进行统计分析。分析结果表明：白天观测数据的背景光子率平均为10⁶（点/秒）数量级，远高于夜晚观测数据的背景光子率——10⁴（点/秒）数量级，弱波束的背景光子率与强波束背景光子率相当，六种地表覆盖类型中，冰盖/冰川的背景光子率最高。然后，根据统计结果筛选出21组测高数据，并选取七种具有代表性的点云滤波对其进行去噪实验，分析精度后得出结论：改进局部密度法的去噪效果最佳，算法召回率、精准度和F值均大于0.90，算法较为稳定。最后，对所选取各滤波算法的精度、特点与适用性等性质进行了总结与分析，可为后续该数据的使用和滤波算法的选择提供参考。

提出了一种基于波形匹配的激光脚点定位方法，该方法以机载激光雷达点云数据作为参考，通过对观测弧段内激光脚点的单点波形匹配和系列脚点相关系数联合处理的方式，精确计算激光指向和距离信息，实现了对高分七号卫星激光脚点在起伏山区的精确定位。使用美国犹他州山地区域的机载激光雷达点云作为当地实测现场数据，对基于论文方法高分七号星载激光测高仪的精确定位数据进行了实验验证。在平均坡度达到20°的犹他州实验区域，观测弧段内高分七号激光脚点高程精度从精确定位前的（2.45±2.93）m提升至（0.27±0.61）m。试验结果表明，该方法可以有效提升高分七号星载激光测高仪观测成果在起伏山区的精度。

新型星载光子计数雷达可获取地面及地面目标的高精度三维信息，但是其测量精度受噪声影响较大。针对在背景噪声不一致及坡度较大区域自动化提取单光子激光数据信号较为困难的难题，文中提出基于多特征自适应的单光子点云去噪算法，有别于传统圆形或椭圆形滤波核，选择更加符合单光子点云数据特征的平行四边形滤波核，分别通过坡度、空间密度、噪声率等多特征自适应识别信号。选择位于青藏高原冰川区域坡度较大且地形破碎的ICESat-2单光子点云数据，开展点云去噪试验和验证，通过与ATL03、ATL08官方去噪结果对比，文中算法在背景噪声水平不一致和大坡度区域具有更优的性能。

高分七号卫星是国内首个亚米级双线阵立体成像卫星，同时配有两套激光测高仪和激光足印相机，可同期获取多源遥感数据。文中采用高分七号卫星获取的多源遥感数据进行平面和高程精度优化，利用激光测高数据对立体影像密集匹配的DSM进行偏度、中值、线性和二阶多项式模型和高程优化评估，利用足印影像对DOM进行一阶仿射变换方法和平面优化评估，并利用外业控制点对无控平面高程、激光高程优化、足印-激光平面高程优化、外业-激光平面高程优化等不同优化模型的结果进行精度评估。实验结果表明，利用激光测高数据可明显优化DSM高程精度，无控DSM高程误差平均值为−4.268 m，中误差为4.518 m，经过中值模型优化后的DSM高程误差平均值提升为−0.272 m，中误差提升为1.508 m，经过线性模型优化后的DSM高程误差平均值提升为−0.320 m，中误差提升为1.351 m；利用足印影像可改善DOM的平面精度，平面误差平均值从13.606 m提升到5.341 m，中误差从13.626 m提升到5.495 m。

资源三号03星是自然资源部主持建造的用于1∶50 000立体测图的陆地遥感业务卫星，该星装备了业务化的激光测高仪，主要用于获取高精度高程控制点。论文针对资源三号03星激光测高数据，研究了标准化测绘处理流程和高程控制点提取方法，在内蒙古苏尼特右旗和江苏苏州开展了精度验证，并选择黑龙江和河北两个实验区开展了复合测绘应用验证。精度验证结果表明，资源三号03星激光点在内蒙古苏尼特右旗平坦区域高程精度为(0.051±0.232) m，在江苏苏州城市建成区的激光点总体精度为(0.414±6.213) m，经高程控制点提取和质量标记后的激光点高程误差为(−0.526±0.624) m，能满足1∶50 000测图高程控制需求。复合测绘应用表明，利用资源三号03星激光高程控制点，立体影像高程精度在黑龙江平坦地区能从5.27 m提高到2.58 m，河北太行山区能从11.25 m提高到4.45 m；无论是平地还是山区，资源三号03星激光高程控制点均能有效提高立体影像的高程精度并满足1∶50 000测图需求。

全波形星载激光测高仪的接收波形特征参数可以用于反演目标的形貌信息，传统的波形处理算法不能用于混叠严重以及偏离高斯形态的多模式波形特征参数提取。针对混叠严重的多模式回波，提出一种基于偏正态拟合模型，使用激励Richardson-Lucy反卷积算法、逐层分解算法、梯度下降法和非线性最小二乘拟合算法相组合的波形特征参数提取方法。采用已知参数的波形数据集、机载仿真波形数据集和全球生态系统动态调查（GEDI）激光雷达波形数据，基于波形相关系数与均方根误差（RMSE）、波形特征参数相对误差、波形分量个数提取正确率等评价指标开展波形处理试验，并将处理结果与传统的高斯分解结果进行比较分析。已知参数波形数据集处理结果的平均波形相关系数提升了约2%，RMSE降低了约47%，波形特征参数相对误差平均降低了约5%，分量个数提取正确率提升了约34%；机载仿真数据和GEDI波形数据处理结果的平均波形相关系数分别提升了约1%和2%，RMSE分别降低了约56%和54%。同时，开展了陡坡区域植被高度解算的仿真试验，得到的植被高度准确程度明显高于传统方法。所有处理结果均表明该方法更有利于多模式回波特征参数的提取以及目标参数的反演。