基于Sentinel-1A的全球有效波高的反演研究
文献类型:期刊论文
作者 | 穆珊珊1; 李海艳1; 吴明柏1 |
刊名 | 海洋与湖沼
![]() |
出版日期 | 2020 |
卷号 | 51.0期号:002页码:235 |
关键词 | 神经网络 有效波高 方位向截断波长 归一化雷达后向散射系数 |
ISSN号 | 0029-814X |
英文摘要 | 本文利用神经网络的技术手段,针对Sentinel-1A二级波模式数据提出一种用于海浪有效波高(Hs)反演的模型--N_N模型。该模型在基于ERS2 SAR波模数据开发的双参数模型的基础上,加入经度、纬度、方位向截断波长(λ_c)、图像偏斜(skewness,skew)、图像峰度(kurtosis,kurt)、卫星平台距目标物的距离与卫星飞行速度之比(β)等其他参数信息,根据不同输入参数的组合,建立了14个模型用于Hs反演,旨在分析各参数对有效波高反演的影响。通过分析表明,14个N_N模型相关系数都在0.8以上。随着λ_c、β参数的加入,N_N模型性能均大幅上升,且λ_c参数对模型性能的改善作用更加明显,相关系数提升0.06左右,均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)下降0.12m左右。另外,skew与kurt的加入也使N_N模型性能有所改善,RMSE下降0.03m左右,相关系数提升0.01左右。其中,N_N10模型效果最佳且性能最稳定,与欧洲中程天气预测中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)数据对比,相关系数(CORR)达到0.905,散射指数(Scattering Index,SI)与RMSE最低,分别为18.74%、0.502m,与独立测量的浮标数据的相关系数达到了0.894。 |
语种 | 英语 |
源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/155273] ![]() |
专题 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
作者单位 | 1.中国科学院大学 2.中国科学院地理科学与资源研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 穆珊珊,李海艳,吴明柏. 基于Sentinel-1A的全球有效波高的反演研究[J]. 海洋与湖沼,2020,51.0(002):235. |
APA | 穆珊珊,李海艳,&吴明柏.(2020).基于Sentinel-1A的全球有效波高的反演研究.海洋与湖沼,51.0(002),235. |
MLA | 穆珊珊,et al."基于Sentinel-1A的全球有效波高的反演研究".海洋与湖沼 51.0.002(2020):235. |
入库方式: OAI收割
来源:地理科学与资源研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。