人工神經網絡在星載散射計海面風場反演建模中的應用

地球物理模型函數(GMF)是散射計風場反演的基礎及算法有效運行的前提條件.采用傳統的統計方法建立GMF往往需要大量的、多種參數條件下的雷達后向散射測量數據.以圓錐掃描散射計SeaWinds為例,根據其特點,建立了一個兩種極化方式下統一的神經網絡模型函數(NN GMF),并對風速、相對風向采樣間隔和測量值數目對模型精度的影響進行了詳細分析.通過與Qscat-1模型進行比較,發現該神經網絡模型在采樣間隔較大或測量值數目較少的情況下,仍能較好地體現SeaWinds散射計的海面后向散射特性.

作 者： 陳克海 解學通 黃舟 方裕 陳曉翔 CHEN Kehai XIE Xuetong HUANG Zhou FANG Yu CHEN Xiaoxiang   作者單位： 陳克海,陳曉翔,CHEN Kehai,CHEN Xiaoxiang(中山大學遙感與地理信息工程系,廣州,510275)

解學通,XIE Xuetong(中山大學遙感與地理信息工程系,廣州,510275;北京大學遙感與地理信息系統研究所,北京,100871)

黃舟,方裕,HUANG Zhou,FANG Yu(北京大學遙感與地理信息系統研究所,北京,100871) 

刊 名： 北京大學學報（自然科學版）  ISTIC PKU 英文刊名： ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS PEKINENSIS  年，卷(期)： 2007 43(4)  分類號： P208  關鍵詞： 散射計   海面風場   地球物理模型函數(GMF)   神經網絡  

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