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一种多频一维综合孔径微波辐射计SST深度学习反演方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN201811547092.X
  • IPC分类号:G01S13/90;G01K11/00
  • 申请日期:
    2018-12-18
  • 申请人:
    中国人民解放军国防科技大学
著录项信息
专利名称一种多频一维综合孔径微波辐射计SST深度学习反演方法
申请号CN201811547092.X申请日期2018-12-18
法律状态授权申报国家暂无
公开/公告日2019-04-19公开/公告号CN109655828A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G01S13/90IPC分类号G;0;1;S;1;3;/;9;0;;;G;0;1;K;1;1;/;0;0查看分类表>
申请人中国人民解放军国防科技大学申请人地址
江苏省南京市江宁区双龙大道60号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人中国人民解放军国防科技大学当前权利人中国人民解放军国防科技大学
发明人艾未华;冯梦延;陈冠宇;陆文
代理机构南京纵横知识产权代理有限公司代理人董建林
摘要
本发明公开了一种多频一维综合孔径微波辐射计SST深度学习反演方法,包括以下步骤:构建初始背景场数据,为SST反演提供数据支撑;根据一维综合孔径微波辐射计多入射角观测的特点,利用微波辐射传输模型,分别计算五个频率下的大气层顶场景的模式亮温,并在模式亮温中加入随机误差,模拟一维综合孔径微波辐射计的观测亮温;构建由自编码器和全连接层耦合的深度学习模型,以模式亮温和观测亮温训练自编码器,使自编码器达到降低数据误差的效果;将自编码器的输出和入射角数据作为全连接层的输入,通过最小化损失函数训练全连接层,反演出海面温度,本发明采用了多频率的亮温数据反演SST的方法,解决了多入射角情况下反演海面温度困难的问题。

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