极地研究

作者：邢治瑞,窦银科,李霖,杨望笑,张锋,崔祥斌,

单位：1太原理工大学电气与动力工程学院, 山西 太原 030024;2中国极地研究中心, 上海 200136

关键词：pix2pix,冰雷达,基岩提取,冰下地形,南极冰盖

基金：国家自然科学基金(41730102,41776186,42176231)、上海市科技计划项目(21ZR1469700)资助

极地冰盖底部的冰-基岩界面记录了冰盖的历史演变, 反映了冰层的几何特征和冰底环境属性, 是推断冰盖动力学和解释冰下地貌的重要指标。机载冰雷达是一种有效的极地冰盖探测方法, 但雷达数据受探测环境和仪器自身局限性的影响, 会包含各类噪声。为了高效准确地提取冰雷达图像中基岩界面和冰面、降低噪声干扰, 利用2015—2016年度中国第32次南极科学考察在伊丽莎白公主地的航空冰雷达观测数据, 基于深度学习的pix2pix算法建立了一种自动化提取雷达图像冰面和基岩界面的模型。实验结果表明, 该模型提取冰面/基岩界面的精确率为0.863/0.948, 峰值信噪比为24.814 dB, 均高于以往的K-SVD和CycleGAN同类算法, 能更有效地去除噪声、提高图像质量, 更高精度地还原现在通用的人工提取效果。

来源：2023年第2期

《极地研究》期刊编辑部

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