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深度学习驱动的SAR图像优化与地物解析：去噪与弱监督分割的协同探索.docx

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    深度学习驱动的SAR图像优化与地物解析：去噪与弱监督分割的协同探索

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）凭借其独特的成像机制，在遥感领域占据着举足轻重的地位。与传统光学遥感不同，SAR利用微波信号对目标进行照射并接收回波，通过复杂的信号处理生成图像。这一特性使得SAR能够在恶劣天气条件下（如暴雨、大雾、沙尘等）以及夜间正常工作，克服了光学遥感受光照和气象条件限制的弊端，从而实现对地球表面的全天候、全天时观测。

    在自然灾害监测与预警方面，SAR图像发挥着不可替代的作用。例如在地震发生后，灾区往往伴随着恶劣的天气状况

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