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基于生成模型训练的冰雷达数据特征提取方法
ID：2298
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 11:32:53 Hits：1555
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:41（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
冰雷达图像是了解冰盖内部和底部结构有效的观测方法。近年来，在南北极采集的大量冰雷达数据为研究冰流过程与冰下地形等提供了重要的资料。观测冰雷达图像中包含的两类主要的特征为内部冰等时层与冰底的基岩界面。对于这两类目标特征，人工与半自动方法在早期被广泛应用，近年来基于深度学习的神经网络方法也被提出以提升在大量观测数据中的提取效率。然而，目前深度学习方法的训练目标大多基于人工标记或总结的人工经验，由于缺乏对冰层与基岩界面特征的物理解释，其精度和特征敏感性受到限制。我们基于对观测雷达图像中冰岩界面数据的深度生成模型，提出了一种新的训练集构建方法，在对现有的冰雷达数据特征提取神经网络的训练后，得到了更优的提取连续性与精度。这种新的提取方法可以进一步为大规模的冰雷达图像处理、冰岩界面提取提供有效的的自动化方法。
Keywords
深度学习,冰雷达
Speaker
董晟
博士研究生 中国极地研究中心Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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