【摘 要】
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近年来,生成对抗网络(GAN)在图像生成方面取得了较好的效果,开辟了深度学习最为炙手可热的研究方向之一.针对某些情况下遥感图像少且信息难以提取的问题,提出了一种基于生成对抗网络的方法来生成更多的遥感图像数据.该方法首先对现有的遥感数据集进行了初步处理;其次,构建了生成对抗网络模型的生成器和判别器;再次,利用生成器和判别器的相互博弈,提升生成器的生成能力和判别器的判别能力,直至生成器所生成的数据与原
【出 处】
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第十六届国家安全地球物理专题研讨会
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近年来,生成对抗网络(GAN)在图像生成方面取得了较好的效果,开辟了深度学习最为炙手可热的研究方向之一.针对某些情况下遥感图像少且信息难以提取的问题,提出了一种基于生成对抗网络的方法来生成更多的遥感图像数据.该方法首先对现有的遥感数据集进行了初步处理;其次,构建了生成对抗网络模型的生成器和判别器;再次,利用生成器和判别器的相互博弈,提升生成器的生成能力和判别器的判别能力,直至生成器所生成的数据与原始数据难以分辨;最后,使用搬土距离(Earth-Mover Distance)代替JS散度(Jensen-Shannon divergence)作为损失函数的距离度量指标.实验结果表明,该网络在遥感图像生成的清晰度和模型的稳定性方面有更好的效果,并且基于定量的评估方法(FID)对实验结果进行了验证,相较于不同的损失函数,FID分数值分别降低了28.17和17.88.
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利用模拟数据对三类解析式较为简单的基函数:零次泊松小波径向基函数、泊松径向基函数以及点质量核径向基函数,作出精度对比评估.实验证明三类基函数在各自最优模型结构下精度相当,点质量核基函数模型解析式最为简单.
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介绍了GRACE-FO计划、其数据产品以及卫星的轨道参数与有效载荷.阐述了基于能量守恒定理,利用低轨卫星高低跟踪与低低跟踪数据恢复地球重力场模型的原理与算法.利用GRACE-FO卫星2020年1月观测数据解算了96阶地球重力场模型,并与其地面数据处理中心发布的同时期月重力场模型进行对比.结果表明,解算所得模型与对比模型精度相当.
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