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申请/专利权人：南京中科逆熵科技有限公司
摘要：本发明提出一种基于机器学习的L波段粗糙海面辐射亮温模拟方法，所述方法包括：基于多源卫星观测数据和再分析数据，建立匹配数据集；建立基于深度神经网络模型的低风速海面辐射亮温模型以及基于小样本学习方法的高风速海面辐射亮温模型；利用交叉验证方法，确定可能影响盐度反演精度的不同海气参数组合；将现场观测数据输入最终的辐射亮温模型获得辐射亮温结果。本发明具有计算速度快、精度高的优势；将机器学习方法引入到L波段粗糙海面辐射亮温模拟中，提高了海面盐度反演精度。
主权项：1.一种基于机器学习的L波段粗糙海面辐射亮温模拟方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1：基于多源卫星观测数据和再分析数据，利用数据处理方法和时空匹配原则建立稳定且有代表性的匹配数据集；步骤2：建立基于深度神经网络模型的低风速海面辐射亮温模型以及基于小样本学习方法的高风速海面辐射亮温模型；步骤3：结合交叉验证方法挖掘可能影响海面盐度反演精度的不同海气参数组合，将不同海气参数组合输入低风速、高风速海面辐射亮温模型，确定低风速海面辐射亮温模型和高风速海面辐射亮温模型的最终输入参数组合；步骤4：通过三种训练方式分别对低风速和高风速下的模型进行训练和验证，确定最终的海面辐射亮温模型；三种训练方式分别为：第一种方式为利用全部低风速或者高风速匹配数据集对辐射亮温模型进行训练，第二种方式是使用每月的低风速或者高风速匹配数据对辐射亮温模型进行训练，第三种方式是将匹配数据集中的升轨数据和降轨数据分离，再分别利用第一、二种方式对辐射亮温模型进行训练；步骤5：将现场观测数据输入最终的辐射亮温模型获得辐射亮温结果，测试模型的有效性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京中科逆熵科技有限公司 一种基于机器学习的L波段粗糙海面辐射亮温模拟方法
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