一种基于CNN神经网络的GNSS-R海面风速反演方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于CNN神经网络的GNSS‑R海面风速反演方法及系统，所述方法包括：将待测的DDM图输入预先训练好的海面风速反演模型，输出对应的反演风速；所述海面风速反演模型为一个CNN神经网络。本发明利用CNN神经网络反演GNSS‑R海面风速，模型简单，缩短了建模时间和反演时间，并进一步提高了反演精度；本发明的CNN神经网络充分利用DDM图中与风速相关的物理量进行特征学习，在保证反演精度的情况下降低了计算量、缩短了耗时，具有模型简单、快速、结果精度高等特点。