DKT-Net：基于膨胀KAN与交叉注意力机制的卫星亮温联合重建双极化雷达反射率与差分反射率方法

《IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters》：DKT-Net: A Dilated KAN and Top Token Cross-Attention Network for Satellite-Based Dual-Polarization Radar Variable Reconstruction

　　

摘要：

双极化天气雷达对于监测对流降水至关重要，但其观测往往受到地形遮挡、海洋杂波、波束衰减和站点稀疏部署的限制。地球静止卫星亮温（BT）观测具有广域覆盖和高时间分辨率的优势，是雷达数据的有益补充。然而，由于非线性关系和对流结构的精细性，从卫星亮温数据重建雷达极化变量仍然十分困难。为解决这一问题，本文提出 DKT-Net，用于从多通道亮温观测中联合重建水平反射率（ZH）和差分反射率（ZDR）。DKT-Net 采用膨胀 KAN 模块进行多尺度非线性特征提取，并利用顶部令牌交叉注意力模块实现全局结构建模。实验结果表明，DKT-Net 的性能优于 U-Net、RobustGAN 和 Swin-Transformer。在 ZH > 35 dBZ 和 ZDR > 0.5 dB 的联合阈值下，DKT-Net 的 CSI、POD、FAR 和 ETS 值分别为 0.4118、0.5651、0.3971 和 0.4045，同时更好地保持了对流回波结构和 ZDR 空间分布特征。