公开(公告)号：CN119224771B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411733671.9

申请日：2024-11-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 王丽娜 ,  纪枝文 ,  董昌明 ,  王星星 ,  张涵青 ,  梁冰倩

IPC: G01S13/95 ,  G01S13/90

Abstract: 本发明公开了基于多重注意力‑全局增强UNet的SAR海面风速反演方法，包括以下步骤：（1）获取浮标观测的风速数据，并进行清洗与预处理，制作标签数据集；（2）获取干涉宽幅模式IW式下收集的双极化地距多视SAR数据；（3）对SAR数据进行预处理；选取浮标数据信息对应的SAR数据。将预处理后的SAR数据集划分训练集、测试集与验证集；（4）构建多重注意力‑全局增强UNet模型即CPA‑KiTUNet模型并进行训练得到海面风速反演模型，选取测试集在训练好的反演模型上进行测试，得到反演的风速结果；本发明提升反演数据的丰富性，能够在复杂的场景下准确地进行风速反演。

公开(公告)号：CN119224771A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411733671.9

申请日：2024-11-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 王丽娜 ,  纪枝文 ,  董昌明 ,  王星星 ,  张涵青 ,  梁冰倩

IPC: G01S13/95 ,  G01S13/90

Abstract: 本发明公开了基于多重注意力‑全局增强UNet的SAR海面风速反演方法，包括以下步骤：（1）获取浮标观测的风速数据，并进行清洗与预处理，制作标签数据集；（2）获取干涉宽幅模式IW式下收集的双极化地距多视SAR数据；（3）对SAR数据进行预处理；选取浮标数据信息对应的SAR数据。将预处理后的SAR数据集划分训练集、测试集与验证集；（4）构建多重注意力‑全局增强UNet模型即CPA‑KiTUNet模型并进行训练得到海面风速反演模型，选取测试集在训练好的反演模型上进行测试，得到反演的风速结果；本发明提升反演数据的丰富性，能够在复杂的场景下准确地进行风速反演。