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基于ELM模型SAR海浪有效波高反演方法研究 [Early Posting]

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摘要

本文针对SAR海浪有效波高反演方法开展研究,提出了基于超限学习机模型的SAR海浪有效波高经验反演方法。通过对ENVISAT ASAR波模式数据和ECMWF再分析数据进行数据时空匹配得到SAR图像与海浪有效波高匹配数据集,分别针对大量匹配数据和小量匹配数据两种情况下对SAR海洋有效波高反演算法进行经验建模,并与业务化CWAVE算法进行了对比验证。结果表明:大匹配数据集情况下,本文经验模型精度其为0.88,其反演精度总体略差于CWAVE算法(0.91),但在模型训练效率方面,本文经验算法(0.022 s)要优于CWAVE算法(0.514 s);小匹配数据集情况下,本文经验算法反演精度为0.58,模型效率为0.008s,均远优于CWAVE算法(-0.38和0.318 s)。基于ELM模型可以实现小匹配数据集下SAR海浪有效波高的较高精度反演。

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补充资料

DOI:10.3788/cjl202047.0710002

作者单位:

    中科院空天信息研究院
    中科院空天信息研究院
    中科院北京分院

引用该论文

王晓晨,贺东旭,刘冰宣. 基于ELM模型SAR海浪有效波高反演方法研究[J].中国激光,2020,47(07):0710002.