上海海洋大学邵伟增获国家专利权
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龙图腾网获悉上海海洋大学申请的专利一种基于深度学习SAR一维海浪谱反演方法、装置及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118688796B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410750880.8，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种基于深度学习SAR一维海浪谱反演方法、装置及介质是由邵伟增;胡宇逸;江涛;姚如设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习SAR一维海浪谱反演方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习SAR一维海浪谱反演方法、装置及介质，方法包括：获取海浪的SAR图像数据、卫星数据以及海浪谱观测数据；利用所述SAR图像数据、卫星数据以及海浪谱观测数据进行WW3模式模拟一维海浪谱；基于模拟结果构造一种基于深度学习的SAR一维海浪谱反演算法，并利用所述SAR一维海浪谱反演算法获得反演结果；验证所述反演结果的准确性。本发明所提供的方法具有适用性与准确性。
本发明授权一种基于深度学习SAR一维海浪谱反演方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习SAR一维海浪谱反演方法，其特征在于，包括： 获取海浪的SAR图像数据、卫星数据以及海浪谱观测数据； 利用所述SAR图像数据、卫星数据以及海浪谱观测数据进行WW3模式模拟一维海浪谱； 基于模拟结果构造一种基于深度学习的SAR一维海浪谱反演算法，并利用所述SAR一维海浪谱反演算法获得反演结果； 验证所述反演结果的准确性； 其中，所述基于模拟结果构造一种基于深度学习的SAR一维海浪谱反演算法，包括： 对所述SAR图像数据进行预处理，并对预处理后的图像数据进行极化谱计算，获得计算结果； 将所述模拟结果与所述计算结果进行协同定位，获得定位后数据，并利用所述定位后数据对预先构建的一维海浪谱模型进行训练，获得训练好的一维海浪谱模型； 在一维海浪谱模型训练过程中，以同极化SAR海浪谱、水动力调制和两个更新的调制传递函数，即倾斜调制和速度聚束，其中包括从VV极化图像中获得的风速，作为训练过程的输入。
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