神经网络反演散射计风场算法的研究

发布时间：2020-06-07 07:27

【摘要】：本论文的研究来源于国家高技术研究发展计划(863计划)课题:卫星散射计海面风场神经网络反演算法研究。主要是针对ERS-1/2的数据在(-10N,65N)到(90E,165E)西北太平洋区域。本文建立了一个神经网络反演卫星散射计海面风场的B-P算法,给出了一个神经网络反演风场的模型,并利用该反演算法和模型对实际卫星散射计数据进行了海面风场反演试验,风向多解利用圆中数滤波方法进行排除。神经网络训练和检验数据集采用ERS-1/2散射计数据和欧洲中期预报(ECMWF)提供的风场作为配准点数据。反演的风速和风向与CMCD4和ECMWF的风场做了比较,吻合的比较好。 本文介绍了利用卫星散射计数据反演海面风场的原理和方法、神经网络的基本知识、园中数滤波方法。建立了神经网络反演散射计多解风场的B-P算法,给出了反演散射计多解风场的模型,并用园中数滤波方法来消除风向模糊。 论文最后给出了进一步工作的主要目标和改进的方向。
【图文】：

选取1996年5月11号的(16.SN，22.SN)到(159E，165E)的数据，对数据进行了模拟试验。图4一5是神经网络反演得到的多解风向，由于特定的输出设置每个点都有四个可能风向。图4一5:神经网络反演得到的多解风场深蓝色为第一风场解，绿色为第二风场解，，红色为第三风场解，浅蓝色为第四风场解。第一风场解和第二风场解近似于1800模糊，第一风场解和第三风场

神经网络反演散射计风场算法的研究解近似于90“模糊。图4一6给出了选取数据的CMCD4反演的风场图。图4一6:以DC4反演的风场图图4一7是用神经网络反演得到的第一风场解，基本上与上图4一6的CMCD4的风向大致吻合。
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：P731.2

【参考文献】

相关期刊论文 前8条

1 姜景山;面向21世纪的中国微波遥感技术发展[J];中国工程科学;1999年02期

2 田纪伟,曹红杰,覃正才,刘志亮,魏恩泊,许金山;海浪破碎对海面微波后向散射系数的影响[J];中国科学(D辑:地球科学);2001年04期

3 林明森，孙瀛，郑淑卿;用星载微波散射计测量海洋风场的反演方法研究[J];海洋学报(中文版);1997年05期

4 林明森,郑淑卿,孙瀛;一种新的海洋风场反演中风向模糊排除方法研究[J];台湾海峡;1996年03期

5 李燕初,孙瀛,林明森,郑淑卿;用圆中数滤波器排除卫星散射计风场反演中的风向模糊[J];台湾海峡;1999年01期

6 王超;ERS散射计全球海面风场数据处理与ElNino海面风场异常观测[J];遥感学报;1999年04期

7 林明森;一种修正的星载散射计反演海面风场的场方式反演算法[J];遥感学报;2000年01期

8 杨劲松,黄韦艮,周长宝,傅斌,史爱琴,厉冬玲;合成孔径雷达图像的近岸海面风场反演[J];遥感学报;2001年01期

本文编号：2701071