基于時延-多普勒圖像的海洋表面風(fēng)速反演方法
關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 風(fēng)速反演
摘要：隨著GNSS-R技術(shù)在海洋遙感領(lǐng)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(guān)功率圖(DDM)實測波形與經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱蒿L(fēng)速復(fù)雜性高、計算量大和精度低的問題,采用兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,基于NASA CYGNSS的DDM數(shù)據(jù),分析了DDM與海洋表面風(fēng)速的關(guān)系,首先引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立風(fēng)速等級分類模型對海洋表面風(fēng)速進(jìn)行分類反演,但效果不理想。為獲取精度更高的反演風(fēng)速,對DDM進(jìn)行特征提取,改用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成了風(fēng)速反演。反演風(fēng)速與實際風(fēng)速的皮爾遜相關(guān)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(luò)反演風(fēng)速的可行性和有效性。
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