[发明专利]一种干涉成像高度计的海面风速和有效波高联合反演方法

权利要求书

1.一种干涉成像高度计的海面风速和有效波高联合反演方法，所述方法包括：

接收干涉成像高度计采集的海面后向散射系数图像和海面高度图像；

从海面后向散射系数图像和海面高度图像得到后向散射系数、海面高度、本地入射角和经纬度坐标，输入预先建立和训练好的联合反演模型，得到对应的海面风速和有效波高的归一化结果，经反归一化处理得到反演结果；

所述联合反演模型基于BP神经网络实现；

所述联合反演模型包括依次连接的输入层、两个隐藏层和输出层，其中，两个隐藏层的节点个数分别为50和20，隐藏层激励函数为S型函数logsig，输出层激励函数为线性传递函数purelin，学习率为0.2；联合反演模型的输入包括：后向散射系数、海面高度、本地入射角和经纬度坐标，输出为海面风速和有效波高。

2.根据权利要求1所述的干涉成像高度计的海面风速和有效波高联合反演方法，其特征在于，所述方法还包括联合反演模型的训练步骤；具体包括：

步骤1)结合干涉成像高度计的时空位置，与欧洲中期天气预报中心的再分析风场和波浪数据进行时空插值，得到与干涉成像高度计匹配的风速数据和有效波高数据；

步骤2)对干涉成像高度计的风速数据和有效波高数据进行质量控制，建立数据与标签的数据集；

步骤3)对数据集的数据进行归一化处理；

步骤4)从归一化处理后的数据集中选取部分作为训练集，选取另一部分作为测试集；

步骤5)将训练集的数据输入BP神经网络，通过调整隐藏层的层数和各个隐藏层的节点个数以及学习率，确定最优网络结构得到待测试的联合反演模型；

步骤6)将测试集输入待测试的联合反演模型，得到测试集数据对应的反演结果，与测试集的标签进行比较，判断均方根误差、分散指数和相关系数是否均满足阈值要求，判断为是，转至步骤7)，否则转至步骤5)；

步骤7)得到训练好的联合反演模型。

3.根据权利要求2所述的干涉成像高度计的海面风速和有效波高联合反演方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括：

获取欧洲中期天气预报中心的再分析风速和有效波高数据，将再分析数据与干涉成像高度计的历史数据进行时空插值匹配，得到风速数据和有效波高数据；匹配后的空间坐标为降采样之后的干涉成像高度计的经纬度坐标，时间窗口设置为10分钟。

4.根据权利要求2所述的干涉成像高度计的海面风速和有效波高联合反演方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括：

对于干涉成像高度计的历史数据，采用全球地形模型数据ETOPO1剔除水深小于预设阈值，或者有明显降雨或云团因素影响的数据，并进行3σ滤波，得到滤波后的数据，所述滤波后的数据包括：海面后向散射系数、海面高度、本地入射角和经纬度坐标，并将对应的海面风速和有效波高作为标签，建立数据集。

5.根据权利要求2所述的干涉成像高度计的海面风速和有效波高联合反演方法，其特征在于，所述均方根误差RMSE为：

其中，N表示计算样本点的个数，Y_i表示网络反演结果，X_i表示作为对照的测试集数据标签。

6.根据权利要求2所述的干涉成像高度计的海面风速和有效波高联合反演方法，其特征在于，所述分散指数SI为：

其中，N表示计算样本点的个数，Y_i表示网络反演结果，X_i表示作为对照的测试集数据标签，表示网络反演结果的平均值，表示测试集数据的平均值。

7.一种干涉成像高度计的海面风速和有效波高联合反演系统，其特征在于，所述系统包括：联合反演模型、采集模块和反演结果输出模块，其中，

所述采集模块，用于接收干涉成像高度计采集的海面后向散射系数图像和海面高度图像；

所述反演结果输出模块，用于从海面后向散射系数图像和海面高度图像得到后向散射系数、海面高度、本地入射角和经纬度坐标，输入预先建立和训练好的联合反演模型，得到对应的海面风速和有效波高的归一化结果，经反归一化处理得到反演结果；

所述联合反演模型基于BP神经网络实现；

所述联合反演模型包括依次连接的输入层、两个隐藏层和输出层，其中，两个隐藏层的节点个数分别为50和20，隐藏层激励函数为S型函数logsig，输出层激励函数为线性传递函数purelin，学习率为0.2；联合反演模型的输入包括：后向散射系数、海面高度、本地入射角和经纬度坐标，输出为海面风速和有效波高。