计算机工程

作者：丁苑, 郝明磊, 行鸿彦, 曾祥能

单位：1. 南京信息工程大学 a. 气象灾害预报预警与评估协同创新中心;b. 江苏省气象探测与信息处理重点实验室, 南京 210044;2. 空军研究院 战场环境研究所, 北京 100085

关键词：合成孔径雷达图像,交叉极化,海面风速,逐步回归,BP神经网络

基金：国家自然科学基金（61671248）；国家重点研发计划（2018YFC1506102）；江苏省重点研发计划（BE2018719）；中国博士后科学基金（2016M602964）。

单极化合成孔径雷达（SAR）图像在海面风场反演应用中具有复杂的业务化模型，运用SAR交叉极化数据反演海面风速成为当前研究热点。采用我国自主发射的C波段SAR卫星高分三号全极化SAR图像数据，以太平洋、大西洋等远洋海域为重点研究区域，分析交叉极化后向散射强度与海面风速、相对风向及雷达入射角的关系，建立多元线性回归模型和BP神经网络模型，并采用ECMWF风场再分析数据对模型结果进行验证。实验结果表明，建立的回归模型有效验证了交叉极化后向散射强度与风速、入射角呈线性相关，相较于同极化SAR反演海面风场，该模型不依赖于外部风向的输入，简化了风速反演模型。BP神经网络模型训练样本集拟合R值优于70%，且有效预测了交叉极化风速。

来源：2020年第11期

《计算机工程》期刊编辑部

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