基于BP神经网络的SAR海表风场反演——以长江入海口及临近海域为例
胡敏1
况润元2
王利花
周耀鑫
1.江西理工大学,江西赣州3410002.成都信息工程大学,四川成都610225
摘要：研究基于合成孔径雷达SAR影像数据提出了一种快速反演我国近海表风场的BP神经网络算法.采用2DFFT算法与BP神经网络算法进行海表风向反演结果对比,验证了BP神经网络算法反演海表风向的可行性和直接性.选取2012年2月4日及2012年2月23日两景ENVISAT ASAR影像对我国近海海表风场进行反演,并加以ERA-Interim、NCEP、HY-2微波散射计三种风场产品,进行结果验证.实验表明:BP神经网络算法反演的海表风场与ERA-Interim、NCEP、HY-2微波散射计三种风场产品矢量(风向°,风速m/s)的、CCmax、RESEmax、BIASmaax、NRMSEmax分别为(0.8,0.7)、(13.6,1.6)、(10.5,0.46)、(11.4,0.99)、(0.06,0.13).本文的研究亦可为“21世纪海上丝绸之路”的风能开发、极值风速研究等提供技术支持.
关键词：海表风场SARASAR2DFFTBP神经网络
分类号：P732(海洋基础科学)
资助基金：江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ160617)
论文发表日期：2020-04-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 35-42 )
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