Los modelos digitales de elevación (MDE), que pueden proporcionar una descripción precisa de los cambios en la elevación de la superficie planetaria, juegan un papel importante en tareas científicas como la planificación de rutas a larga distancia, el análisis del terreno y la reconstrucción de la superficie planetaria. Sin embargo, la generación de MDE planetarios de alta precisión actualmente depende de equipos costosos junto con tecnología compleja de teledetección, lo que aumenta el costo y el ciclo de la tarea. Por lo tanto, es crucial desarrollar una tecnología rentable que pueda producir MDE de alta calidad en las superficies de los planetas. En este trabajo, proponemos una red de generación de MDE basada en atención global (GADEM) para convertir imágenes satelitales en MDE. La red utiliza el mecanismo de atención global (GAM) junto con una función de pérdida de gradiente de múltiples órdenes durante el entrenamiento para recuperar un terreno preciso. El análisis experimental en conjuntos de datos lunares y marcianos no solo demostró la efectividad y precisión de GADEM en regiones brillantes, sino que también mostró su prometedora capacidad de reconstrucción en regiones sombreadas.