地貌认知与分类是地貌学研究的基本任务。当前研究中，大尺度地貌分类研究主要基于遥感数据和DEM实现，其核心想法是识别地貌的形态特征，进而完成分类。但是，地貌对象应强调形态与成因的双重属性。现有的方法一方面难以处理地质数据与遥感数据间的尺度差异，另一方面也难以有效融合地形特征与成因特征间的语义鸿沟。因此，本研究提出了一种融合多源遥感和地质数据的地貌分类方法。首先，构建成因属性降尺度模型，实现成因信息的高精度重建；其次，建立知识引导下的形态-成因融合规则，解决地形对象与成因属性的空间冲突。本研究将此方法应用于青藏高原平原地貌分类研究，实现了青藏高原高精度的平原地貌制图，显著提升了成因属性分类准确率。该方法为地貌分类研究提供了形态与成因协同分析的新的研究方法，对地貌分类，地表过程模拟等应用具有重要实践价值。

多源数据,地貌分类