资源三号卫星已经获取了覆盖全国的三线阵立体影像和多光谱影像数据,这些数据无论在影像质量和几何定位精度方面,都比以往的资源卫星数据有了很大的质量提升。利用资源三号卫星已有的数据资源,采用相关关键技术生成的覆盖全国的高分辨率、高精度和现势性比较好的DSM,可以为其他高分辨率光学遥感卫星地面处理系统提供高精度的基础参考底图,具有重要的应用价值。但是资源三号DSM中存在一定的质量缺陷:部分数据中会存在凸起或凹陷的菱形区域,这是边界堆叠所导致的;有些地区的原始影像有云雪覆盖,同时又没有可替代的优质数据,这也会造成该区域的DSM没有有效的高程值。这些异常区域的存在大大降低了资源三号DSM的整体质量和精度。所以,提出一套相对完善的质量控制机制以保证进行异常区域填补的可行性以及探讨如何在保证精度的前提下对资源三号DSM的异常区域进行自动填补修复是本文研究的重点。本文介绍了资源三号卫星的特点,并较为详细的阐述了资源三号DSM的自动生成流程和所用到的关键技术,在此基础上提出一套比较完善的涵盖资源三号DSM自动生产各个环节的质量控制机制;在资源三号DSM异常区域的确定上,本文引入了区域生长算法,并对其概念、如何选取种子点以及生长准则做了较为详细的阐述;并且针对小范围异常区域的填补分析了空间内插的原理和特性以及一些常用的DSM空间内插方法;在大范围异常区域的填补方面,本文概述了 ASTER GDEM高程数据,并且研究了重采样、局部高程差修正和基于直方图匹配的数据融合所涉及的算法。为后面的实验部分提供了充分的理论依据。通过实证研究,本文得出以下成果和结论:本文提出的涉及数据源筛选、自动生产和成果检测三个环节的质量控制机制可以保证通过异常区域填补对资源三号DSM进行进一步优化的有意义性;本文研究出的资源三号DSM自动生产的异常区域填补方法是可行的,不仅使DSM异常区域的精度达到了预期要求,整体质量得到提升,也使资源三号DSM在视觉上更加美观。生成较完整的、较高精度的资源三号DSM数据,不仅具有很好的代表性,而且对各个学科的研究都具有重要的意义。本文的研究有利于提升资源三号DSM的整体质量,为后续对DSM中异常区域处理的进一步研究、生成更高精度高质量的基础参考底图提供了一定的经验和理论基础。