Application of Simulated Sar Imagery in Coastline Detection Based on Deep Learning( I )

瀏覽統計 Email 通知 RSS Feed

簡歷

基本資料

Project title

Code/計畫編號

111-2119-M-019-003-

Translated Name/計畫中文名

SAR衛星前端成像與後端資料應用整合關鍵技術研究-應用SAR成像模擬資料實現深度學習於海岸線監測研究(總計畫及子計畫三)(1/3)

Project Coordinator/計畫主持人

Le-Na Chang

Funding Organization/主管機關

National Science and Technology Council

Department/Unit

Department of Communications, Navigation and Control Engineering

Website

https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=14366354

Year

2022

Start date/計畫起

01-05-2022

Expected Completion/計畫迄

30-04-2023

Bugetid/研究經費

780千元

ResearchField/研究領域

其他（工）

研究將應用SAR資料建立深度學習網路萃取海岸特徵，提升海岸線辨識效能。另外，將選取海岸線變遷較嚴重區域為觀測熱點，以長期收集的多時序SAR資料分析海岸線變遷的程度，並建置台灣海岸線變遷資料庫。受限於真實之SAR資料有限，本研究將透過子計劃一模擬生成之SAR影像，預計可補足實際SAR影像資料之不足，以進一步優化海岸線的精準度。本研究成果有助於提升遙測SAR 影像科技於相關海洋應用領域研究的發展。海岸線變遷之分析結果可提供政府單位擬定對於海岸線退縮問題的策略，並於制訂國土和海岸開發規劃時之參考。此外，海岸線偵測應用之重要SAR參數，也可提供國家太空中心於設計自主SAR衛星系統時之參考。

Keyword(s)

合成孔徑雷達
海岸線偵測
深度學習
SAR成像模擬資料
海岸線變遷
Synthetic Aperture Radar (SAR)
coastline detection
deep learning network
SAR simulation data
coastline change

DSpace CRIS

Application of Simulated Sar Imagery in Coastline Detection Based on Deep Learning( I )

基本資料

Description