KaRIn Noise Reduction Using a Convolutional Neural Network for the SWOT Ocean Products

• Published in: Remote Sensing
• Main Authors: Tréboutte, Anaëlle, Carli, Elisa, Ballarotta, Maxime, Carpentier, Benjamin, Faugère, Yannice, Dibarboure, Gérald
• Other Authors: Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales Toulouse (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales Toulouse (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: English
• Published: HAL CCSD 2023
• Subjects: [SPI]Engineering Sciences [physics]; Gomez; Navarro; North Atlantic
• Online Access: https://hal.science/hal-04501384; https://hal.science/hal-04501384/document; https://hal.science/hal-04501384/file/remotesensing-15-02183.pdf; https://doi.org/10.3390/rs15082183

International audience The SWOT (Surface Water Ocean Topography) mission will provide high-resolution and two-dimensional measurements of sea surface height (SSH). However, despite its unprecedented precision, SWOT’s Ka-band Radar Interferometer (KaRIn) still exhibits a substantial amount of random...