近日，中心航空部王贺副研究员作为第一作者（通讯作者），联合国内多家海洋科研单位人员，利用人工智能技术，构建了基于残差网络的全极化SAR有效波高深度学习反演模型，在SAR海浪遥感方面取得重要进展。相关成果近日发表在国际遥感权威期刊Remote Sensing of Environment（影响因子10.164，中科院一区）。

针对现有高分三号卫星SAR遥感数据海浪有效波高反演方法流程复杂、精度不高的问题，王贺副研究员与国家卫星海洋应用中心林明森研究员、自然资源部第二海洋研究所杨劲松研究员合作，通过深度挖掘全极化SAR数据中的交叉谱信息，以及同极化/交叉极化雷达后向散射信息，提出了一种基于残差卷积神经网络的高分三号卫星全极化SAR数据有效波高反演算法,实现了高分三号SAR海浪有效波高参数的高精度、快速反演。研究表明，卫星高度计观测数据相比，该算法均方根误差为0.32米，与现有文献中算法精度提高了约50%。（航空部 王贺）