本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)手段,針對Sentinel-1A二級波模式數(shù)據(jù)提出一種用于海浪有效波高(Hs)反演的模型——N_N模型。該模型在基于ERS2 SAR波模數(shù)據(jù)開發(fā)的雙參數(shù)模型的基礎(chǔ)上,加入經(jīng)度、緯度、方位向截?cái)嗖ㄩL(λ_c)、圖像偏斜(skewness,skew)、圖像峰度(kurtosis,kurt)、衛(wèi)星平臺距目標(biāo)物的距離與衛(wèi)星飛行速度之比(β)等其他參數(shù)信息,根據(jù)不同輸入?yún)?shù)的組合,建立了14個(gè)模型用于Hs反演,旨在分析各參數(shù)對有效波高反演的影響。通過分析表明,14個(gè)N_N模型相關(guān)系數(shù)都在0.8以上。隨著λ_c、β參數(shù)的加入,N_N模型性能均大幅上升,且λ_c參數(shù)對模型性能的改善作用更加明顯,相關(guān)系數(shù)提升0.06左右,均方根誤差(Root Mean Squared Error,RMSE)下降0.12m左右。另外,skew與kurt的加入也使N_N模型性能有所改善,RMSE下降0.03m左右,相關(guān)系數(shù)提升0.01左右。其中,N_N<...

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