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基于神经网络方法的C波段和Ku波段统一地球物理模型
1
作者
邹巨洪
林明森
+2 位作者
潘德炉
陈正华
杨乐
《海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期23-28,共6页
通过地球物理模型建立后向散射系数与海面风矢量的关系,可将散射计从不同方位角测得的风矢量单元后向散射系数反演得到风矢量,因此地球物理模型在风速反演中起着至关重要的作用。使用神经网络方法,利用C波段经验模型CMOD4和Ku波段经验模...
通过地球物理模型建立后向散射系数与海面风矢量的关系,可将散射计从不同方位角测得的风矢量单元后向散射系数反演得到风矢量,因此地球物理模型在风速反演中起着至关重要的作用。使用神经网络方法,利用C波段经验模型CMOD4和Ku波段经验模型QSCAT—1仿真数据建立了形式统一的C波段和Ku波段地球物理模型。新模型将电磁波频率作为模型的参数之一,使新模型不再局限于特定的传感器,并使C波段与Ku波段具有统一的形式。分析表明,由新模型建立的后向散射系数与海面风矢量的关系同经验模型具有很好的可比性。利用新模型反演的风速与CMOD4和QSCAT—1模型反演的风速具有很好的一致性,说明新模型在具有统一简洁形式的同时也兼有与经验统计模型相同的有效性。
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关键词
地球物理
模型
神经网络
CMOD4
模型
qscat-1模型
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职称材料
题名
基于神经网络方法的C波段和Ku波段统一地球物理模型
1
作者
邹巨洪
林明森
潘德炉
陈正华
杨乐
机构
国家海洋局第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室
中国科学院上海技术物理研究所
国家海洋局国家海洋环境预报中心国家卫星海洋应用中心
出处
《海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期23-28,共6页
文摘
通过地球物理模型建立后向散射系数与海面风矢量的关系,可将散射计从不同方位角测得的风矢量单元后向散射系数反演得到风矢量,因此地球物理模型在风速反演中起着至关重要的作用。使用神经网络方法,利用C波段经验模型CMOD4和Ku波段经验模型QSCAT—1仿真数据建立了形式统一的C波段和Ku波段地球物理模型。新模型将电磁波频率作为模型的参数之一,使新模型不再局限于特定的传感器,并使C波段与Ku波段具有统一的形式。分析表明,由新模型建立的后向散射系数与海面风矢量的关系同经验模型具有很好的可比性。利用新模型反演的风速与CMOD4和QSCAT—1模型反演的风速具有很好的一致性,说明新模型在具有统一简洁形式的同时也兼有与经验统计模型相同的有效性。
关键词
地球物理
模型
神经网络
CMOD4
模型
qscat-1模型
Keywords
GMF
neural network
CMOD4
qscat-
1
分类号
P733 [天文地球—物理海洋学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络方法的C波段和Ku波段统一地球物理模型
邹巨洪
林明森
潘德炉
陈正华
杨乐
《海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
0
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