基于雷达高度计增益自动控制数据的风速反演算法研究

摘要：

基于Jason-1卫星雷达高度计与NDBC(National Data Buoy Center)浮标的时空匹配数据集,利用BP(Back Propagation)神经网络方法建立了基于后向散射系数(1)0与有效波高(SignifieantWave Height,SWH,)的双参数((a)0-Hsw)风速反演模型,并探讨利用AGC(Automatic Gain Control)来代替(a)对风速反演的可行性进行研究.结果表明,所建立的(a)-SWH风速反演均方根优于0.3 m/s(风速范围为0.5～20 m/s)；AGC-SWH模型反演精度偏低(1.3 m/s),但在星星交叉定标的基础上,模型精度提高了0.9 m/s.这个研究工作尤其是交叉定标基础上的AGC-SWH模型反演流程对“HY-2”海面风速反演有一定的借鉴意义.

关键词：增益自动控制、卫星高度计、神经网络、风速反演

所属期刊栏目：34

分类号：P731.22(海洋基础科学)

资助基金：国家海洋局第一海洋研究所自主海洋动力环境卫星高度计海洋参数反演技术201105032-1

在线出版日期：2012-08-31（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：55-60