海面风速反演方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

技术编号:37507564 阅读:31 留言:0更新日期:2023-05-07 09:45
本发明专利技术公开了一种海面风速反演方法、装置、电子设备及介质,涉及遥感技术应用领域。该方法包括:利用风速反演模型对包括待反演的时延多普勒图像以及对应的第一辅助特征数据的待观测的数据进行分析,得到第一反演风速,利用偏差校正模型对风速反演模型输出的第一反演风速进行处理,确定该第一反演风速对应的偏差项,利用该偏差项对第一反演风速进行校正,将校正得到的第二反演风速作为最终的反演结果。该方法在提高反演精度的同时降低了风速反演的计算量,提高了反演速度。提高了反演速度。提高了反演速度。

【技术实现步骤摘要】
海面风速反演方法、装置、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及遥感技术应用领域,尤其涉及一种海面风速反演方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]海面风速是海面风场的重要组成部分,海面风速反演是探索和研究海洋以及海气相互作用的重要环节,对于海洋预报和防灾都有十分重要的意义。随着各国全球、区域导航系统的部署,以及小卫星技术等的发展,为风速反演方法提供了海量的数据资源。全球导航卫星系统反射信号遥感(Global Navigation Satellite System Reflectometry, GNSS

R)技术是将导航卫星视作发射源,通过搭载的接收机接收处理导航卫星反射信号,来获取相应物理特征信息的相对新型的遥感探测技术。由于其不需要额外发射设备,因此相较于其他星载遥感探风技术,其具有低成本的优势,同时还具有高时空分辨率、全天候、全天时、以及不易受云雨等气候条件影响的众多优势。因此,可以将GNSS

R观测数据应用于海面风速反演方法中。目前较为广泛的风速反演方法为波形匹配方法以及基于统计方法的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种海面风速反演方法,其特征在于,包括:获取待反演的观测数据,所述待反演的观测数据包括待反演的时延多普勒图像以及所述待反演的时延多普勒图像对应的第一辅助特征数据;将所述待反演的时延多普勒图像和所述第一辅助特征数据作为风速反演模型的输入数据,输入所述风速反演模型,获得第一反演风速;将所述第一反演风速作为偏差校正模型的输入数据,输入所述偏差校正模型,获得与所述第一反演风速对应的偏差项;利用所述偏差项对所述第一反演风速进行校正,获得第二反演风速,所述第二反演风速作为所述待反演的观测数据最终的反演结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一辅助特征数据包括以下一种或多种维度的数据:镜面反射点空间位置数据、几何相关属性特征数据和仪器相关属性特征数据。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述风速反演模型包括卷积单元和全连接单元;所述卷积单元用于获取所述待反演的时延多普勒图像的时延波形特征;所述全连接单元用于构建所述时延波形特征、所述第一辅助特征数据与海面风速之间的关系。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述卷积单元包括依次连接的卷积层、池化层、归一化层和展平层。5.根据权利要求1

4任一项所述的方法,其特征在于,所述风速反演模型根据如下过程训练得到:获取历史观测数据及所述历史观测数据对应的历史参考数据,基于所述历史观测数据及所述历史参考数据,获得原始数据集;所述历史观测数据包括历史时延多普勒图像、所述历史时延多普勒图像对应的第二辅助特征数据,所述历史参考数据用于作为海面风速的真实值;在训练所述风速反演模型的当前迭代轮次中,对所述原始数据集进行采样,获得多个采样样本;基于所述多个采样样本,执行当前迭代轮次的训练;在训练所述风速反演模型的下一迭代轮次中,重新对所述原始数据集进行采样,获得多个新的采样样本;基于所述多个新的采样样本,执行下一迭代轮次的训练。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:根据预设的时间约束条件,对所述原始数据集进行划分,获得训练数据集和验证数据集;所述对所述原始数据集进行采样,获得多个采样样本,包括:对所述训练数据集进行采样,获得多个采样样本;所述重新对所述原始数据集进行采样,获得多个新的采样样本,包括:重新对所述训练数据集进行采样,获得多个新的采样样本。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据预设的时间约束条件,对所述原
始数据集进行划分,获得训练数据集和验证数据集,包括:确定目标时间跨度;根据所述目标时间跨度,对所述原始数据集进行划分,获得训练数据集和验证数据集,所述训练数据集和所述验证数据集其中之一的数据在所述目标时间跨度内。8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述历史观测数据及所述历史参考数据,获得原始数据集,包括:基于预设的插值规则,对所述历史观测数据和所述历史参考数据进行时空匹配;基于匹配后的所述历史观测数...

【专利技术属性】
技术研发人员:李伟刘小煦
申请(专利权)人:极诺星空北京科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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