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GF-3交叉极化数据的海面风速反演研究

     

摘要

单极化合成孔径雷达(SAR)图像在海面风场反演应用中具有复杂的业务化模型,运用SAR交叉极化数据反演海面风速成为当前研究热点.采用我国自主发射的C波段SAR卫星高分三号全极化SAR图像数据,以太平洋、大西洋等远洋海域为重点研究区域,分析交叉极化后向散射强度与海面风速、相对风向及雷达入射角的关系,建立多元线性回归模型和BP神经网络模型,并采用ECMWF风场再分析数据对模型结果进行验证.实验结果表明,建立的回归模型有效验证了交叉极化后向散射强度与风速、入射角呈线性相关,相较于同极化SAR反演海面风场,该模型不依赖于外部风向的输入,简化了风速反演模型.BP神经网络模型训练样本集拟合R值优于70%,且有效预测了交叉极化风速.

著录项

  • 来源
    《计算机工程》|2020年第11期|286-292300|共8页
  • 作者单位

    南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心 南京210044;

    南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室 南京210044;

    空军研究院战场环境研究所 北京100085;

    空军研究院战场环境研究所 北京100085;

    南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心 南京210044;

    南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室 南京210044;

    空军研究院战场环境研究所 北京100085;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 遥感技术的应用;
  • 关键词

    合成孔径雷达图像; 交叉极化; 海面风速; 逐步回归; BP神经网络;

  • 入库时间 2022-08-19 23:32:52

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