申请/专利权人：中国石油大学(华东);中国科学院海洋研究所

申请日：2024-03-29

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117969881B

主分类号：G01P5/00

分类号：G01P5/00;G01S13/90;G01S13/95;G06V20/10;G06V10/82;G06V10/75

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：基于遥感数据反演台风海况海面风速的方法、装置及介质，涉及电数字数据处理技术领域，方法包括根据哨兵一号台风双极化合成孔径雷达图像和ERA5再分析数据，进行预处理，得到VV极化数据、VH极化数据、雷达入射角数据，由这三种数据合成训练样本，构建训练数据集；使用数据集训练基于DenseNet的反演模型直至其收敛，得到训练好反演模型；将待反演的数据输入训练好的模型，得到台风海况下海面风速。装置和介质是为了实现该方法而设置的计算机结构或存储介质。本发明可显著提高台风海况海面风速反演精度，不需要输入风向信息，提高了便利性，避免了风向误差导致的精度误差。

主权项：1.基于遥感数据反演台风海况海面风速的方法，其特征为：所述的方法采用基于DenseNet的反演模型，在不使用外部输入风向的情况下，进行海面风速反演，并且仅依靠VV极化后向散射数据、VH极化后向散射数据和雷达入射角数据反演高精度台风海况下海面风速，基于DenseNet的反演模型通过卷积和特征传递，直接拟合VV极化后向散射数据、VH极化后向散射数据、雷达入射角数据和风速之间的关系，得出海面风速，包括以下步骤：1获取Sentinel-1双极化台风SAR图像，对Sentinel-1双极化台风SAR图像进行辐射定标、去除热噪声、下采样和裁剪预处理，得到若干个由指定像素个数组成的子图像的样本，子图像提供3个通道的信息，分别为VV极化后向散射系数VH极化后向散射系数雷达入射角θ；2采用ERA5再分析数据与裁剪后得到的Sentinel-1双极化台风SAR子图像样本进行时空匹配，由ERA5再分析数据求得风速值U10，将风速值U10作为子图像样本的标签，并进行质量控制，建立训练所需数据集，获得基于DenseNet的反演模型；3基于DenseNet的反演模型验证：由ERA5再分析数据求得的风速和NDBC浮标数据匹配测试评估；4使用数据集训练基于DenseNet的反演模型直至收敛，得到训练好的基于DenseNet的反演模型；在此过程中，模型的输入为具有3个通道的SAR后向散射空间特征数据，即VV极化后向散射系数VH极化后向散射系数雷达入射角θ；输出为单通道的风速数据；5将待反演数据输入训练好的基于DenseNet的反演模型，反演得到台风海况下海面风速。

全文数据：

权利要求：

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