基于神经网络方法的C波段和Ku波段统一地球物理模型

摘要：

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

所属期刊栏目：30

分类号：P733:TP183(海洋基础科学)

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：23-28