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申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
摘要：本发明提出一种高分3号SAR海面风速反演方法和系统，属于卫星遥感海洋环境监测技术领域，通过与ASCAT散射计数据匹配的海量高分3号SAR数据进行神经网络训练，建立一个适用于高分3号SARHH极化数据反演海面风速的BP神经网络模型。该模型以ASCAT风速作为已知目标输出样本值，以雷达后向散射系数、入射角、方位角和风向作为输入层特征量，通过不断调整神经网络节点的权值和阈值，以最小均方根误差为标准构建适用于高分3号HH极化数据反演海面风速的最优神经网络模型。本发明在无需了解SAR海面成像具体机制的前提下，解决自主高精度实时SAR海面风场反演问题，实现高分3号SAR图像反演海面风场的业务化应用。
主权项：1.一种高分3号SAR海面风速反演方法，其特征在于，包括：获取待处理高分3号SAR图像；对所述待处理高分3号SAR图像进行预处理；将预处理后的待处理高分3号SAR图像输入海面风速反演模型，利用所述海面风速反演模型得到海面风速反演结果和相应的海面风速参数图像，所述海面风速反演结果为由所述待处理高分3号SAR图像的包含地理位置的海面风速检测文件，所述海面风速参数图像为由所述海面风速反演结果进一步计算生成的、经过地理投影的图像，所述海面风速反演模型是预先根据全球海域的高分3号SAR图像与相应的高级散射计的海面风速数据训练得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 一种高分3号SAR海面风速反演方法和系统
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