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受到成像环境、硬件条件等因素的限制,高分辨率卫星遥感影像上普遍存在条带噪声的现象,其严重影响了影像的辐射质量和可用性。本文针对传统条带去除方法存在的适应性差、去噪效率低、依靠先验知识等不足,提出了一种基于深度学习卷积神经网络的条带噪声去除方法。本方法首先利用不同尺度的卷积层进行特征提取,然后对多尺度的特征图进行特征融合得到去噪底图,通过残差学习的方法在底图上预测存在的噪声分量,最后用噪声影像减去条带噪声分量实现噪声的去除。以模拟和真实获取的噪声影像为实验数据,将本文提出的方法与一些经典的去噪方法进行实验结果对比分析,实验结果表明本文提出的基于深度学习的条带噪声去除方法能够在保留影像地物细节的情况下,能以优异的速度达到最高的定量指标和最好的视觉效果,充分证明了本文方法的优越性。 相似文献
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基于济南S波段双偏振多普勒天气雷达(CINRAD/SA-D)探测资料,并结合区域自动气象站以及常规观测资料,对2020年8月5日和6日山东两次极端强降水风暴环境条件进行对比分析,并重点分析莘县王庄集和兖州大安风暴的双偏振参量特征。结果表明:两次极端强降水天气均具有较高的K指数和较大的对流有效位能(Convective Available Potential Energy,CAPE),湿层厚,垂直风切变中等偏弱,但6日强降水低层垂直风切变和相对风暴螺旋度明显偏强。风暴气流结构有明显差异:王庄集和大安风暴分别表现为倾斜上升和气旋性旋转气流结构,前者风暴顶辐散强而后者较弱,从而导致前者风暴顶高度及差分相移率(KDP)柱高度较高。不同高度微物理结构有差异:-10℃层高度之上,两者以固态粒子为主,而王庄集风暴含有更加深厚、丰富的霰粒子,-20~-10℃层还有一定浓度较小的液态粒子;-10℃层高度以下,两者以浓度较高的液态粒子为主,而王庄集风暴含有一定数量的冰相粒子。风暴低层测站周围差分反射率(ZDR)、KDP和相关系数(Corre... 相似文献