遥感与传感器

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。

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): 2.  复制并引用该论文