基于ELM模型的SAR海浪有效波高反演方法研究

• 作者: 刘冰宣 王晓晨 贺东旭
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遥感 超限学习机 海浪 有效波高 ENVISAT ASAR
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 遥感与传感器
• 页码范围: 394-402
• 页数: 9页
• 分类号: P714
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL202047.0710002

摘要

针对合成孔径雷达(SAR)海浪有效波高反演方法开展研究,提出了基于超限学习机(ELM)模型的SAR海浪有效波高经验反演方法.通过对ENVISAT ASAR波模式数据和ECMWF再分析数据进行数据时空匹配得到SAR图像与海浪有效波高的匹配数据集,分别在大匹配数据集和小匹配数据集两种情况下对SAR海洋有效波高反演算法进行经验建模,并与业务化CWAVE算法进行了对比验证.结果 表明:大匹配数据集下,所提经验模型的精度为0.87,反演精度总体略逊于CWAVE算法(0.91),但在模型训练效率方面,所提经验算法(0.022 s)要优于CWAVE算法(0.514 s);在小匹配数据集下,所提经验算法反演精度为0.59,模型效率为0.008 s,均远优于CWAVE算法(-0.38和0.318 s).基于ELM模型可以实现小匹配数据集下SAR海浪有效波高的较高精度反演.