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基于机器学习和SAR遥感的近海风速反演研究
ID：3766
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-14 11:22:17 Hits：2321
Oral Presentation
Start Time：2024-05-20 10:23（Asia/Shanghai）
Duration：7min
Session：S20 主题20、城市海岸带与陆海统筹 »
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Abstract
海表面风速是海洋气象观测的重要指标之一，在海洋学、气象学等相关领域研究中具有重要作用。合成孔径雷达（SAR）最重要的应用之一就是可以用来获取海表的风速信息。目前已有研究主要基于经验关系的地球物理模型函数（GMFs）手段，通过描述海表SAR信号与风速之间的复杂关系来反演海表面风速。随着人工智能技术的迅速发展，类似的非线性反演难题可以通过机器学习的方法解决，本研究针对哨兵1号SAR数据，研发了多种基于机器学习方法的海表面风速反演模型，实验结果表明，相较于传统GMFs模型手段，这些机器学习反演方法能够很好地再现海表面的风场信息，所反演风速的均方根误差在2 m/s以内。本研究可以为近海风速的SAR遥感探测研究提供重要参考和依据。
Keywords
Synthetic aperture radar (SAR),风速,机器学习
Speaker
于鹏
副教授 厦门理工学院Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
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Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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