【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)图像水域分割在水资源调查、灾害监测等领域具有重要意义。针对中低分辨率星载SAR图像水域提取精度不足的难题,该文融合基于轻量级残差卷积神经网络(CNN)的
【机 构】
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河南大学计算机与信息工程学院,河南省智能技术与应用工程技术研究中心,河南省大数据分析与处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1604145,61871175,61601437);河南省高等学校重点科研项目(18B520010,19A420005);河南省科技攻关计划项目(182102210233,192102210082);河南省青年人才托举工程(2019HYTP006);河南大学研究生教育创新与质量提升计划项目(SYL18060127)~~
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合成孔径雷达(SAR)图像水域分割在水资源调查、灾害监测等领域具有重要意义。针对中低分辨率星载SAR图像水域提取精度不足的难题,该文融合基于轻量级残差卷积神经网络(CNN)的图像超分辨率重建技术和传统SAR图像水域分割技术的优点,提出了一种基于局部超分辨重建的SAR图像水域分割方法,显著提升了SAR图像水域分割的精度。为了验证上述方法的有效性,该文以南水北调中线工程水源地丹江口水库为应用对象,基于国产高分三号(GF-3)卫星的8 m分辨率标准条带(SS)模式图像和欧空局Sentinel-1卫星20 m分辨
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