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摘要：本发明被动微波遥感技术领域。针对传统微波辐射计亮温无法正确反演近岸海温的问题，提出一种基于基神经网络模型的微波辐射计近岸海温反演方法，包括：选取陆地百分比为大于0％小于50％的且无海冰、无降雨的亮温数据；利用所述亮温数据与海面温度实测辅助数据进行时空匹配，获取多频亮温‑海温匹配数据集，作为模型训练的输入数据；初始化径向基神经网络模型，根据输入的匹配数据集，利用网格搜索法确定该神经网络模型针对微波辐射计在近岸海温反演中的最佳参数设置；使用该最佳参数构建出适用于近岸微波辐射计海温反演的径向基神经网络模型。该反演方法解决了常规海温反演方法在近岸区域反演效果差的问题，具有计算速度快、精度高的优势。
主权项：1.一种基于神经网络模型的微波辐射计近岸海温反演方法，其特征在于，该方法包括：步骤1读取多频微波辐射计亮温观测数据，选取陆地百分比大于0％并小于50％的且无海冰、无降雨的亮温数据；步骤2使用步骤1中选取的亮温数据与实测海温辅助数据进行时空匹配，得到近岸区域的多频亮温和海温数据的匹配数据集；步骤3初始化径向基神经网络模型，将步骤2中得到的匹配数据集作为模型训练的输入数据；步骤4使用网格化搜索确定模型的关键参数，得到适用于近岸微波辐射计海温反演的径向基神经网络模型，并基于所述模型，利用多频微波辐射计亮温观测数据反演近岸海温；所述步骤2进行时空匹配的方法具体包括：确定空间窗口和时间窗口的大小，筛选出空间窗口的所有匹配点，计算公式如下： a＝Lat1-Lat2b＝Long1-Long2其中，S表示根据两种数据源的观测点的经纬度之间的距离，Lat1和Long1为亮温数据的观测点对应的经纬度；Lat2和Long2为实测海温辅助数据的观测点对应的经纬度；R为地球半径；再对这些匹配点进行时间窗口筛选，计算公式如下：T＝Scantime-obser_time其中，Scantime为亮温数据对应的观测时间，obser_time为实测海温辅助数据对应的观测时间。
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百度查询： 中国海洋大学 基于神经网络的微波辐射计的近岸海面温度反演方法
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