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基于時延-多普勒圖像的海洋表面風速反演方法
吳崇; 嚴頌華; 楊永立; 卜方玲; 陳澤強 武漢科技大學信息科學與工程學院; 武漢430080; 武漢大學電子信息學院; 武漢430072
關鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡 風速反演
摘要：隨著GNSS-R技術在海洋遙感領域的發(fā)展,已經(jīng)積累了海量的GNSS-R數(shù)據(jù)。針對基于時延-多普勒相關功率圖(DDM)實測波形與經(jīng)驗模型反演風速復雜性高、計算量大和精度低的問題,采用兩種神經(jīng)網(wǎng)絡方法,基于NASA CYGNSS的DDM數(shù)據(jù),分析了DDM與海洋表面風速的關系,首先引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡建立風速等級分類模型對海洋表面風速進行分類反演,但效果不理想。為獲取精度更高的反演風速,對DDM進行特征提取,改用BP神經(jīng)網(wǎng)絡完成了風速反演。反演風速與實際風速的皮爾遜相關系數(shù)為0.958、均方根誤差為1.86 m/s、平均相對誤差為2.66%,證明了基于DDM使用神經(jīng)網(wǎng)絡反演風速的可行性和有效性。
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