【导语】“新奇”通过精心收集，向本站投稿了3篇GNSS海面散射信号的海面风场遥感，下面是小编为大家整理后的GNSS海面散射信号的海面风场遥感，供大家参考借鉴，希望可以帮助您。
篇1：GNSS海面散射信号的海面风场遥感
GNSS海面散射信号的海面风场遥感
首先介绍了GNSS-R海洋遥感的发展过程,简要叙述了利用GNSS信号进行海洋动力学遥感测量的基本原理;然后分析了接收机天线的部分参数对GNSS信号可见数量的影响;最后详细阐述了GNSS海面散射信号的.理论模型,该模型是利用几何光学限制的基尔霍夫近似建立起来的,并根据理论模型进行了数值仿真试验.结果证实了通过散射信号功率波形来反演海面风场理论上的可行性.
作 者：王迎强 严卫 张锐 WANG Ying-qiang YAN Wei ZHANG Rui 作者单位：王迎强,严卫,WANG Ying-qiang,YAN Wei(解放军理工大学气象学院,江苏,南京211101)张锐,ZHANG Rui(解放军94900部队,福建,漳州363000)
刊 名：海洋技术 PKU英文刊名：OCEAN TECHNOLOGY 年，卷(期)：2008 27(2) 分类号：P228.4 P237.9 关键词：GNSS-R Kirchhoff近似 风场遥感篇2：SeaWinds散射计海面风场神经网络建模研究
SeaWinds散射计海面风场神经网络建模研究
根据SeaWinds散射计只有两个入射角和两种极化方式的特点,利用其L2A数据和F291海上浮标数据,针对传统建模方法的'不足和限制,借助神经网络建立了一个两种极化方式下统一的神经网络地球物理模型函数.该模型的主要特点是建模风矢量全部取自海上浮标测量数据,因而所用风矢量更加客观准确.通过与Qscat-1模型的比较和L2B与浮标风速之间的偏差统计分析,证明了该神经网络模型的有效性,并发现Qscat-1模型存在一定的系统性偏差.
作 者：解学通 方裕 陈克海 黄舟 陈斌 XIE Xue-tong FANG Yu CHEN Ke-hai HUANG Zhou CHEN Bin 作者单位：解学通,XIE Xue-tong(北京大学地球与空间科学学院,北京,100871;中山大学遥感与地理信息工程系,广东,广州,510275)方裕,黄舟,陈斌,FANG Yu,HUANG Zhou,CHEN Bin(北京大学地球与空间科学学院,北京,100871)
陈克海,CHEN Ke-hai(中山大学遥感与地理信息工程系,广东,广州,510275)
刊 名：地理与地理信息科学 ISTIC PKU英文刊名：GEOGRAPHY AND GEO-INFORMATION SCIENCE 年，卷(期)：2007 23(2) 分类号：P733 TP183 关键词：SeaWinds散射计 神经网络 地球物理模型函数(GMF) 后向散射系数篇3：人工神经网络在星载散射计海面风场反演建模中的应用
人工神经网络在星载散射计海面风场反演建模中的应用
地球物理模型函数(GMF)是散射计风场反演的基础及算法有效运行的前提条件.采用传统的统计方法建立GMF往往需要大量的、多种参数条件下的雷达后向散射测量数据.以圆锥扫描散射计SeaWinds为例,根据其特点,建立了一个两种极化方式下统一的神经网络模型函数(NN GMF),并对风速、相对风向采样间隔和测量值数目对模型精度的'影响进行了详细分析.通过与Qscat-1模型进行比较,发现该神经网络模型在采样间隔较大或测量值数目较少的情况下,仍能较好地体现SeaWinds散射计的海面后向散射特性.
作 者：陈克海 解学通 黄舟 方裕 陈晓翔 CHEN Kehai XIE Xuetong HUANG Zhou FANG Yu CHEN Xiaoxiang 作者单位：陈克海,陈晓翔,CHEN Kehai,CHEN Xiaoxiang(中山大学遥感与地理信息工程系,广州,510275)解学通,XIE Xuetong(中山大学遥感与地理信息工程系,广州,510275;北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871)
黄舟,方裕,HUANG Zhou,FANG Yu(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871)
刊 名：北京大学学报（自然科学版） ISTIC PKU英文刊名：ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS PEKINENSIS 年，卷(期)：2007 43(4) 分类号：P208 关键词：散射计 海面风场 地球物理模型函数(GMF) 神经网络★ 场控欢迎词
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GNSS海面散射信号的海面风场遥感（整理3篇）
