[发明专利]一种基于机器学习的主被动微波盐度计的海面盐度反演方法在审
| 申请号： | 201910783315.0 | 申请日： | 2019-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN110532662A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 王振占;孙艺玲;张兰杰;王文煜;张软玉 | 申请（专利权）人： | 中国科学院国家空间科学中心 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10 |
| 代理公司： | 11472 北京方安思达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 陈琳琳;杨青<国际申请>=<国际公布>= |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于机器学习的主被动微波盐度计的海面盐度反演方法，所述方法包括：基于数据质量标示，获取多频段辐射亮温和L波段后向散射系数的有效观测数据；对有效观测数据进行修正，获得修正的海表面辐射亮温值和后向散射系数；将修正的海表面多频段辐射亮温观测值、L波段后向散射系数观测值和相关辅助数据分别输入四种训练好的模型中，输出四个海面盐度的值；将四个海面盐度的值分别与再分析数据和浮标数据进行对比，计算海面盐度精度，其中精度最高的海面盐度为得到的海面盐度反演结果。本发明的海面盐度反演方法具有计算速度快、精度高的优势，被广泛应用到各个领域；将机器学习方法引入到MICAP的海面盐度反演中，提高了海面盐度反演精度。 | ||
| 搜索关键词： | 盐度 海面 反演 后向散射 观测数据 多频段 修正 观测 表面辐射 分析数据 辐射亮温 辅助数据 基于机器 机器学习 质量标示 盐度计 主被动 浮标 亮温 微波 输出 辐射 引入 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的主被动微波盐度计的海面盐度反演方法，所述方法包括：/n步骤1)基于数据质量标示，获取主被动微波盐度计的多频段海表面辐射亮温和L波段后向散射系数的有效观测数据；所述多频段海表面辐射亮温包括L波段、C波段和K波段的辐射亮温；/n步骤2)对有效观测数据进行修正，获得海表面多频段辐射亮温的修正值；/n步骤3)以海表面多频段辐射亮温的修正值、L波段后向散射系数有效观测数据和辅助数据为输入数据，分别输入优化的深度神经网络、高斯过程回归、支持向量机回归和核岭回归模型中，输出海面盐度反演结果；/n步骤4)将四个海面盐度反演结果分别与再分析数据和浮标数据进行对比，计算海面盐度精度，其中精度最高的海面盐度为海面盐度反演结果。/n
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