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合成孔径雷达(SAR)图像水域分割在湖泊、河流等陆地水文监测领域有重要的研究意义。由于SAR图像分辨率不足所导致的陆地与水域边界模糊, 会影响水域分割精度。该文以中国青藏高原地区的多庆错湖为研究对象,使用Sentinel-1A SAR图像数据,综合运用深度残差模型、通道注意力与亚像素卷积,提出一种基于亚像素卷积的增强型通道注意力深度残差超分辨网络,对滤波后的SAR图像进行重建、水域轮廓提取与精度分析。通过比较不同超分辨算法下的重建结果及水域轮廓提取精度,该文算法在重建效果与提取精度上都较传统方法有明显提升,并具有很好的鲁棒性。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像水域分割在湖泊、河流等陆地水文监测领域有重要的研究意义.由于SAR图像分辨率不足所导致的陆地与水域边界模糊,会影响水域分割精度.该文以中国青藏高原地区的多庆错湖为研究对象,使用Sentinel-1A SAR图像数据,综合运用深度残差模型、通道注意力与亚像素卷积,提出一种基于亚像素卷积的增强型通道注意力深度残差超分辨网络,对滤波后的SAR图像进行重建、水域轮廓提取与精度分析.通过比较不同超分辨算法下的重建结果及水域轮廓提取精度,该文算法在重建效果与提取精度上都较传统方法有明显提升,并具有很好的鲁棒性. 相似文献
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