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作者：李珊琦;张艳军;景茂强;索乐;唐玉洁;杨家辉;顾文权;刘任莉;
单位：武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室;武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室;中国空间技术研究院遥惑卫星总体部;
摘要：珞珈二号01星的高分辨率Ka频段合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）为地表水体的精确监测提取提供了新数据源，但其毫米波雷达在精确刻画水体的同时，也引入了较多的地物信息干扰，对SAR的水体识别提出了更高要求。为应对这一挑战，提出了一种适用于高分辨率Ka频段SAR影像的KWEnet水体范围提取方法（the improved U-Net model for water extraction based on Ka-band SAR images），该方法在U-Net模型的上采样过程中增加了注意力机制，实现对特征图的加权，强化了水体信息的权重，减少对建筑物阴影等干扰特征的关注。将该方法应用于海河“23·7”流域性特大洪水事件，结果表明：KWEnet的F1分数（F1）、总体分类精度（overall accuracy,OA）以及交并比（intersection over union, IOU）分别达到95.6%、96.2%和91.5%，且在提取连通水体、减少漏提及剔除无关地物干扰等方面表现优异，对于星载Ka SAR的水体识别、洪涝灾害的监测和地表水资源的利用等具有重要意义。
关键词：珞珈二号01星;;水体提取;;深度学习;;SAR
基金资助：长江水科学研究联合基金项目资助(编号：U2340201);; 水利卫星星座运控与应用关键技术(编号：SKS-2022164)
