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    • 基于多尺度注意力机制的PolSAR深度学习超分辨率模型

    • PolSAR image deep learning super-resolution model based on multiscale attention mechanism

    • “深度学习框架下的多尺度注意力机制超分辨率重建网络，有效提升全极化合成孔径雷达影像的空间分辨率，同时保持极化信息。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        武汉大学 资源与环境科学学院, 武汉 430079

      • 邮箱：linliupeng@whu.edu.cn
      • 简介：林镠鹏，研究方向为影像质量改善、数据融合等。E-mail： linliupeng@whu.edu.cn

      林镠鹏

      1，
      • 机构：

        武汉大学 测绘学院, 武汉 430079

      李杰

      2，
      • 角色：Corresponding author通信作者
      • 机构：

        武汉大学 资源与环境科学学院, 武汉 430079

        湖北珞珈实验室, 武汉 430079

      • 邮箱：shenhf@whu.edu.cn
      • 简介：沈焕锋，研究方向为资源环境遥感、多源数据融合、地学智能等。E-mail： shenhf@whu.edu.cn

      沈焕锋

      13 *
    • 2024年28卷第9期 页码：2362-2371  

    • DOI：10.11834/jrs.20233002    

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