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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于气象数据的深度学习SAR海杂波仿真与抑制方法，具体涉及空间信息科学和人工智能深度学习技术领域，获取Sentinel‑1数据和ERA5气象数据；对获取的Sentinel‑1数据进行数据预处理，与同一空间和时间的ERA5气象数据进行网格匹配，形成联合气象数据集，包括SAR图像和气象网格数据，并筛选联合气象数据集得到有浪海面和无浪海面两种气象数据集。本发明通过海杂波抑制处理可以优化SAR图像数据源和网络输入参数类型，在输入层面提高目标检测算法精度，有效解决海杂波抑制效果不佳，干扰海面SAR图像中感兴趣目标监测的问题。
主权项：1.一种基于气象数据的深度学习SAR海杂波仿真与抑制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取Sentinel-1数据和ERA5气象数据；S2：对获取的Sentinel-1数据进行数据预处理，与同一空间和时间的ERA5气象数据进行网格匹配，形成联合气象数据集，包括SAR图像和气象网格数据，并筛选联合气象数据集得到有浪海面和无浪海面两种气象数据集；S3：在有浪海面联合气象数据集的基础上进行海杂波仿真，得到SAR海杂波仿真数据集；S4：通过频域叠加法将含有海浪成分的SAR海杂波仿真数据集叠加到真实无浪海面数据集上，得到用于深度学习的有浪-无浪海面数据对；S5：构建基于RCDNet的海浪去除网络，通过有浪-无浪海面数据对所组成的数据集中的无浪海面图像作为标签，将有浪海面图像和气象网格数据作为深度学习网络的输入，生成SAR图像海浪去除模型；S6：利用生成的SAR图像海浪去除模型对有浪海面数据集中的SAR图像和气象网格数据进行波浪去除，模型根据输入的图像数据和含有物理意义的先验信息去除图像中的海浪成分，得到无海浪背景的SAR图像；S7：采取尖峰去除算法对去除海浪后的SAR图像峰值点进行抑制，得到干净海面背景。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于气象数据的深度学习SAR海杂波仿真与抑制方法
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