SAR方法与应用 | 浏览量:271下载量:198CSCD:0
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    • 基于频域—空间协同的SAR影像典型目标精细化提取

    • Spectral-spatial synergetic for fine-grained extraction of typical targets in SAR images

    • 相关研究在合成孔径雷达(SAR)影像目标提取领域取得新进展,研究人员提出了一种基于频域—空间协同的Transformer网络S3T-Net,该网络结合频域编码单元与视觉Transformer编码单元,通过协同加权特征融合及递归频率—空间细化模块,在SAR影像典型目标精细化提取上表现出色,实验结果表明其在多个公开数据集上超越了当前最优性能模型,为高干扰环境下地物信息捕捉提供了新方法与理论支撑。
      • 角色:First author第一作者
      • 机构:

        杭州电子科技大学 通信工程学院, 杭州 310018

      • 邮箱:han.yang@hdu.edu.cn
      • 简介:杨涵,研究方向为基于深度学习的遥感图像处理。E-mail: han.yang@hdu.edu.cn

      杨涵

      1
      • 机构:

        杭州电子科技大学 通信工程学院, 杭州 310018

      孙闽红

      1
      • 机构:

        杭州电子科技大学 通信工程学院, 杭州 310018

      王心怡

      1
      • 角色:Corresponding author通信作者
      • 机构:

        杭州电子科技大学 通信工程学院, 杭州 310018

      • 邮箱:jinliu@hdu.edu.cn
      • 简介:刘瑾,研究方向为遥感影像智能处理,多视遥感影像重建。E-mail: jinliu@hdu.edu.cn

      刘瑾

      1 *
      • 机构:

        中国航天科工集团八五一一研究所, 南京 210007

      曾德国

      2
      • 机构:

        中国航天科工集团八五一一研究所, 南京 210007

      丁辰伟

      2
      • 机构:

        中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院, 青岛 266580

      魏世清

      3
    • 2026年30卷第3期 页码:544-557  
    • DOI:10.11834/jrs.20265095    

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