[发明专利]一种基于SAR卫星数据的海浪多参数反演方法及系统

权利要求书

1.一种基于SAR卫星数据的海浪多参数反演方法，其特征在于，包括：

从获取的SAR图像中提取输入特征参数，从与SAR图像时空一致的ERA5数据中提取输出特征参数，去除输入特征参数中的冗余特征参数；

根据输入特征参数和输出特征参数，构建输入数据集和输出数据集；

构建海浪多参数反演模型，用输入数据集和输出数据集对构建的海浪多参数反演模型进行训练；

基于训练好的海浪多参数反演模型，对待反演的SAR特征数据进行海浪多参数反演，得到海浪多参数值。

2.如权利要求1所述的一种基于SAR卫星数据的海浪多参数反演方法，其特征在于，提取的输入特征参数有入射角、卫星轨道距离速度比、SAR图像归一化方差、SAR图像偏斜、图像峰度、图像梯度方向、后向散射系数、截断波长及20个频域参数。

3.如权利要求1所述的一种基于SAR卫星数据的海浪多参数反演方法，其特征在于，提取的输出特征参数有有效波高、平均波周期、风涌浪波高、风涌浪波周期和波向。

4.如权利要求1所述的一种基于SAR卫星数据的海浪多参数反演方法，其特征在于，确定输入特征参数与输出特征参数间相关性，对输入特征参数本身和输入输出特征间进行特征分析，依据分析结果，去除冗余特征参数。

5.如权利要求4所述的一种基于SAR卫星数据的海浪多参数反演方法，其特征在于，特征分析，是基于输入特征参数本身的离散性系数、输入输出参数间的相关性系数、基于SVM的输入输出间重要性系数，计算每个输入特征参数的综合性指数，去除综合性指数小于阈值的输入特征参数。

6.如权利要求1所述的一种基于SAR卫星数据的海浪多参数反演方法，其特征在于，依据提取的输入特征参数与输出特征参数，从实际的SAR图像数据中，获取参数对应的值，构建输入数据集和输出数据集，作为模型训练的数据集。

7.如权利要求1所述的一种基于SAR卫星数据的海浪多参数反演方法，其特征在于，所述海浪多参数反演模型，是基于多输出最小支持向量回归算法SVR的。

8.一种基于SAR卫星数据的海浪多参数反演系统，其特征在于：包括特征提取模块、数据构建模块、模型构建模块和参数反演模块；

特征提取模块，被配置为：从获取的SAR图像中提取输入特征参数，从与SAR图像时空一致的ERA5数据中提取输出特征参数，去除输入特征参数中的冗余特征参数；

数据构建模块，被配置为：根据输入特征参数和输出特征参数，构建输入数据集和输出数据集；

模型构建模块，被配置为：构建海浪多参数反演模型，用输入数据集和输出数据集对构建的海浪多参数反演模型进行训练；

参数反演模块，被配置为：基于训练好的海浪多参数反演模型，对待反演的SAR特征数据进行海浪多参数反演，得到海浪多参数值。

9.计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于SAR卫星数据的海浪多参数反演方法中的步骤。

10.电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于SAR卫星数据的海浪多参数反演方法中的步骤。