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结合深度学习的多通道InSAR高程反演方法
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作者 耿佃强 谢先明 +2 位作者 曾庆宁 胡高洋 郑展恒 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2023年第5期89-97,共9页
针对干涉合成孔径雷达探测技术中的高程反演问题,提出一种结合深度学习的多通道InSAR高程反演方法。该方法通过构建一种多通道特征连接与融合网络(MCFCF Net)来建立多通道干涉图和高程图的直接映射关系。首先,网络采用融合了SE注意力模... 针对干涉合成孔径雷达探测技术中的高程反演问题,提出一种结合深度学习的多通道InSAR高程反演方法。该方法通过构建一种多通道特征连接与融合网络(MCFCF Net)来建立多通道干涉图和高程图的直接映射关系。首先,网络采用融合了SE注意力模块的残差单元,在保护干涉图信息完整性的同时提升了对重要通道的关注力;其次,用密集连接的方式实现多通道特征复用,加强了特征图的传播,提高了网络对多幅干涉图信息的融合能力;最后,MCFCF Net为对称结构,有利于获取多通道干涉图间的关联信息并准确还原高程。不同类型地形的多通道InSAR高程反演实验表明了该方法有效性和稳健性。 展开更多
关键词 干涉合成孔径雷达 多通道InSAR 高程反演 深度学习 mcfcf net
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