基于ELM模型的SAR海浪有效波高反演方法研究

作     者：王晓晨 贺东旭 刘冰宣 Wang Xiaochen;He Dongxu;Liu Bingxuan

作者机构：中国科学院空天信息创新研究院北京100101 浙江省重点实验室中科卫星应用德清研究院浙江湖州313200 中国科学院北京分院北京100101 

出 版 物：《中国激光》 (Chinese Journal of Lasers)

年 卷 期：2020年第47卷第7期

页      面：394-402页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金(61901471) 

主　　题：遥感 超限学习机 海浪 有效波#高 ENVISAT ASAR 

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。