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      京津冀生态文明发展研究院教师么嘉棋副研究员在卫星地表水立体监测研究中取得重要进展，围绕SWOT卫星内陆水体提取中存在的噪声干扰与质量控制不稳定问题，提出了多尺度去噪与质量控制优化一体化框架，为提升新一代测高卫星数据在复杂水体环境中的应用精度提供了关键技术支撑。相关研究成果以“SDNet: A Multi-Scale SWOT Framework for Denoising and Quality-Control Optimization in Inland Water Body Extraction”为题，发表于GIScience & Remote Sensing。

SWOT卫星具备二维水面高程观测能力，但在复杂地形与多路径散射条件下，KaRIn干涉雷达数据易受到噪声与异常值影响，进而制约内陆水体边界提取与水位反演精度。针对这一挑战，研究团队构建了SDNet多尺度网络框架，将多尺度特征提取、噪声抑制与质量控制参数优化相结合，实现对SWOT水体像元的精细识别与误差校正。该方法显著提升了复杂河网、湖泊及水库区域的水体提取稳定性与空间一致性，有效降低了误判与漏判风险。

 图1 SDNet 框架总体技术流程。a）SWOT 卫星观测原理示意图；b）前期准备与数据预处理，包括原始数据处理与数据集构建；c）SDNet 网络结构概览：基于频域变换的数据去噪与特征提取框架。

8163银河集团网站硕士研究生徐浩钧为第一作者，么嘉棋为通讯作者，8163银河集团网站为第一单位，该研究得到了国家自然科学基金项目（42301501）和微小型航天器快速设计与智能集群全国重点实验室开放基金项目（MS01240105）等资金的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1080/15481603.2026.2636315.