SeaWinds散射計海面風場神經網絡建模研究

根據SeaWinds散射計只有兩個入射角和兩種極化方式的特點,利用其L2A數據和F291海上浮標數據,針對傳統建模方法的不足和限制,借助神經網絡建立了一個兩種極化方式下統一的神經網絡地球物理模型函數.該模型的主要特點是建模風矢量全部取自海上浮標測量數據,因而所用風矢量更加客觀準確.通過與Qscat-1模型的比較和L2B與浮標風速之間的偏差統計分析,證明了該神經網絡模型的有效性,并發現Qscat-1模型存在一定的系統性偏差.

作 者： 解學通 方裕 陳克海 黃舟 陳斌 XIE Xue-tong FANG Yu CHEN Ke-hai HUANG Zhou CHEN Bin   作者單位： 解學通,XIE Xue-tong(北京大學地球與空間科學學院,北京,100871;中山大學遙感與地理信息工程系,廣東,廣州,510275)

方裕,黃舟,陳斌,FANG Yu,HUANG Zhou,CHEN Bin(北京大學地球與空間科學學院,北京,100871)

陳克海,CHEN Ke-hai(中山大學遙感與地理信息工程系,廣東,廣州,510275) 

刊 名： 地理與地理信息科學  ISTIC PKU 英文刊名： GEOGRAPHY AND GEO-INFORMATION SCIENCE  年，卷(期)： 2007 23(2)  分類號： P733 TP183  關鍵詞： SeaWinds散射計   神經網絡   地球物理模型函數(GMF)   后向散射系數  

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