基于SMOS卫星数据的BP神经网络盐度反演模型 被引量：4

1

作者 李长军 赵清晖 赵红 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期125-134,共10页

海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)是研究大洋环流和海洋对气候影响的重要参量、是决定海水基本性质的重要因素之一。卫星微波遥感可以满足盐度研究过程中大范围、连续观测的需要。目前,由欧洲空间局设计开发的SMOS(Soil Moisture an... 海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)是研究大洋环流和海洋对气候影响的重要参量、是决定海水基本性质的重要因素之一。卫星微波遥感可以满足盐度研究过程中大范围、连续观测的需要。目前,由欧洲空间局设计开发的SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星于2009年发射成功,并且根据它的观测数据和物理机制反演出了海表面盐度的相关产品。但结果显示,在某些近海岸区域(如中国南海海域)受陆地RFI等诸多因素的影响,基于卫星遥感物理机制反演得到的盐度产品的精度较低。本文的主要目的是利用中国海洋大学"东方红2"科学考察船的走航数据、SMOS卫星数据,针对中国南海海域提出了用BP神经网络预测海表面盐度的方法,并用实测Argo浮标、WOA13的盐度数据对模型进行适应性评估。结果表明,模型产品相对于"东方红2"实测盐度数据的均方根误差(RMSE)是0.21,而SMOS的SSS1产品、SSS2产品和SSS3产品的精度分别为1.90、1.93和1.91。同时,在验证数据集中,模型预测数据相对于Argo浮标实测盐度数据的均方根误差(RMSE)是0.50,而SMOS的SSS1产品、SSS2产品和SSS3产品的精度分别为1.83、1.83和1.84。此模型具有良好的适应性和泛化能力,为海表面盐度的反演和预测提供了一个不依赖于物理机制的新方法。 展开更多

关键词 海表面盐度 smos卫星 BP神经网络 反演算法

下载PDF 职称材料

基于SMOS卫星数据的海表面盐度模型 被引量：4

2

作者 赵红 王成杰 《海洋技术学报》 2016年第1期15-22,共8页

海表面盐度是研究海洋对全球气候影响以及大洋环流的重要参量之一,而卫星遥感技术是获取海表面盐度数据的最有效方法。目前,L波段的SMOS和Aquarius/SAC-D遥感卫星正在用于探测海表面盐度,并根据卫星观测数据和物理机制反演出海表面盐度... 海表面盐度是研究海洋对全球气候影响以及大洋环流的重要参量之一,而卫星遥感技术是获取海表面盐度数据的最有效方法。目前,L波段的SMOS和Aquarius/SAC-D遥感卫星正在用于探测海表面盐度,并根据卫星观测数据和物理机制反演出海表面盐度的产品。但在某些近陆地区域,由于淡水流入及陆地射频(RFI)等因素影响,卫星反演盐度的产品精度较低。文中利用"东方红2号"科学考察船的实测数据、SMOS卫星数据,首次针对中国南海海域提出了用贝叶斯网络模型计算海表面盐度,并用验证数据集(实测Argo盐度)对模型进行适应性评估。经过计算,模型误差和验证误差分别为0.47 psu和0.45 psu,而相应的SMOS Level 2产品的精度分别为1.90 psu和1.82 psu。此模型为海表面盐度的计算提供了一个新方法。 展开更多

关键词 海表面盐度 smos卫星 贝叶斯网络 统计模型

下载PDF 职称材料

基于现场观测资料的卫星海表盐度网格化产品误差分析与质量评估 被引量：3

3

作者 鲍森亮 张韧 +2 位作者 王辉赞 王公杰 张明 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期34-45,共12页

自欧洲土壤湿度和盐度卫星SMOS和美国宝瓶座盐度卫星Aquarius相继发射之后,多个数据中心发布了两颗卫星的海表盐度网格化产品,其中包括法国海洋研究院SMOS卫星数据小组发布SMOS Locean L3盐度产品、西班牙巴塞罗那专家中心发布SMOS BEC... 自欧洲土壤湿度和盐度卫星SMOS和美国宝瓶座盐度卫星Aquarius相继发射之后,多个数据中心发布了两颗卫星的海表盐度网格化产品,其中包括法国海洋研究院SMOS卫星数据小组发布SMOS Locean L3盐度产品、西班牙巴塞罗那专家中心发布SMOS BEC L4盐度产品和美国宇航局喷气动力实验室发布AquariusV3.0CAP L3盐度产品。本文利用精确盐度现场观测资料从产品精度和模拟海洋现象能力两个方面对以上3种产品质量进行了评估。研究表明:(1)在精度方面,与盐度现场资料相比,Aquarius CAP产品质量最高,产品盐度偏差和均方根误差全年稳定且偏差较小,部分海域达到了设计精度;SMOS两种卫星产品在全球海域偏差较不稳定,个别月份出现异常偏差值;SMOS产品在低纬和开阔海域的数据质量相对较高,但在高纬海域仍存在较大误差,需要进一步提升;(2)在刻画海洋现象方面,Aquarius产品在热带太平洋较好刻画了淡池东缘盐度锋,SMOS BEC产品的刻画能力次之,SMOS Locean产品在热带太平洋充满了小尺度噪音,描述物理现象方面表现偏差。 展开更多

关键词 卫星盐度 smos Aquarius 质量评估 误差分析

下载PDF 职称材料

基于SMOS数据的三江源土壤水分时空变化 被引量：3

4

作者 王生春 魏加华 +1 位作者 万佳华 乔禛 《南水北调与水利科技》 CAS 北大核心 2019年第6期20-27,共8页

基于SMOS卫星和GNSS-MET地面土壤水分监测数据,采用皮尔逊相关、滑动平均、反距离权重法等方法,评估SMOS土壤水分数据在三江源地区的适用性,分析土壤水分的变化特征及其影响因素。结果表明:(1)SMOS土壤水分数据能反应研究区(4月-10月)... 基于SMOS卫星和GNSS-MET地面土壤水分监测数据,采用皮尔逊相关、滑动平均、反距离权重法等方法,评估SMOS土壤水分数据在三江源地区的适用性,分析土壤水分的变化特征及其影响因素。结果表明:(1)SMOS土壤水分数据能反应研究区(4月-10月)基本规律,其值略低于地面实测值;(2)SMOS卫星升轨土壤水分值大于降轨土壤水分值,6月-8月SMOS土壤水分值高于其它月份;土壤水分季节性差异明显,夏季显著高于春季;(3)三江源区土壤水分空间分布差异较大,空间格局明显,总体上澜沧江源区相对湿润,长江源区相对干旱。 展开更多

关键词 土壤水分 smos卫星 三江源 NDVI

下载PDF 职称材料

海表面盐度的统计预测模型 被引量：2

5

作者 赵红 李长军 殷一浩 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期141-146,共6页

海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)是研究大洋环流和海洋对全球气候影响的重要参量。海表面盐度卫星遥感探测可以满足大范围、连续观测的研究需要,是获取该参量的有效手段。2009年欧洲空间局发射了SMOS(Soil Moisture and Ocean Sali... 海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)是研究大洋环流和海洋对全球气候影响的重要参量。海表面盐度卫星遥感探测可以满足大范围、连续观测的研究需要,是获取该参量的有效手段。2009年欧洲空间局发射了SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星,并且根据卫星观测的数据反演出海表面盐度的相关产品,但是产品的精度还有待于进一步的提高。本文利用多元线性回归的统计分析方法,针对SMOS卫星相关数据(观测亮温数据和辅助数据)建立一种全新的不依赖于物理机制的海表面盐度统计模型。本文针对太平洋中部提出的统计模型计算的盐度点对点的精度为0.165 5psu,1°×1°月平均精度为0.106 3psu,而SMOS卫星Level 2盐度产品的精度分别为0.585 5和0.181 9psu。同时将模型应用到验证数据集,得到了点对点精度为0.224 2psu,进一步说明模型具有很好的适应性和泛化能力。 展开更多

关键词 海表面盐度 smos卫星 数据挖掘 多元线性回归

下载PDF 职称材料

基于深度神经网络的海表盐度反演 被引量：1

6

作者 高明 黄贤源 +3 位作者 王芳 张海龙 赵红霞 高溪远 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期496-504,共9页

海表盐度(Sea Surface Salinity,SSS)是研究海洋对全球气候影响的重要参量,欧洲航天局(European Space Agency,ESA)设计研发的SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)是专用于探测海水盐度的卫星之一。受射频干扰(Radio Frequency Inte... 海表盐度(Sea Surface Salinity,SSS)是研究海洋对全球气候影响的重要参量,欧洲航天局(European Space Agency,ESA)设计研发的SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)是专用于探测海水盐度的卫星之一。受射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)等因素的影响,SMOS卫星盐度产品的精度难以达到预期效果。为了提高SMOS卫星海表盐度产品精度,本文提出一种基于深度神经网络的海表盐度反演算法。以太平洋中部海域(150°E~180°,5°~30°N)为研究区域,利用Argo浮标实测盐度数据为参考真值,将SMOS卫星L1C、L2级产品与Argo盐度数据进行时空匹配。并根据海洋遥感和辐射传输理论,选取亮温(Brightness Temperature,TB)、海表温度(Sea Surface Temperature,SST)、降雨率(Rain Rate,RR)、波高(Significant Wave Height,SWH)、纬向风速(Zonal Wind Speed,ZWS)、经向风速(Meridional Wind Speed,MWS)和蒸发量(Evaporation,Eva)七个影响盐度的重要参数,利用K折交叉验证法,构建了深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)模型,对SMOS卫星L2级数据进行反演。实验结果表明,利用本文算法计算得到的海表盐度数据平均绝对误差为0.159,均方根误差为0.195,均明显优于SMOS盐度产品精度,本文提出的算法能够提供更精准的海表盐度产品。 展开更多

关键词 smos卫星 海表盐度反演 深度神经网络

下载PDF 职称材料

无线射频干扰对SMOS卫星盐度数据产品准确度的影响研究 被引量：1

7

作者 王新新 王祥 +3 位作者 赵建华 范剑超 王进 韩震 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期141-147,共7页

SMOS卫星数据发布以来,相关学者针对海表盐度数据开展了大量的真实性检验工作,但是在受无线射频干扰(RFI)影响海域开展的相关工作很少。本文以西太平洋海域为研究区域,选择合理的时空匹配窗口,将WOD13实测海表盐度数据与SMOS卫星单轨海... SMOS卫星数据发布以来,相关学者针对海表盐度数据开展了大量的真实性检验工作,但是在受无线射频干扰(RFI)影响海域开展的相关工作很少。本文以西太平洋海域为研究区域,选择合理的时空匹配窗口,将WOD13实测海表盐度数据与SMOS卫星单轨海表盐度数据进行数据匹配,采用统计学方法开展SMOS卫星数据真实性检验,并分析RFI对SMOS卫星数据的影响。结果表明,SMOS卫星受分布在西太平洋沿岸射频干扰源的影响,RFI污染高风险区单轨L2数据准确度相对较低,最优仅为3.45,RFI污染低风险区的卫星数据准确度最优为1.07,可见,RFI对单轨卫星数据准确度的影响很大,最终导致西太平洋海域西部大面积海域数据缺失,尤其是中国近海海域,如何检测和减缓RFI对卫星数据的影响是亟待解决的问题。 展开更多

关键词 无线射频干扰 微波辐射 smos卫星 海表盐度 真实性检验

下载PDF 职称材料

基于风带的海表面亮温增量统计模型

8

作者 李长军 王颖芝 赵红 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期150-158,共9页

海表面盐度(Sea Surface Salinity,SSS)是研究大洋环流和海洋对全球气候影响的关键参数之一。目前借助卫星遥感技术获取全天候和连续的SSS是最有效的方法,但是SSS的反演精度在大部分海域达不到预期目标。众所周知,海表面亮温是反演SSS... 海表面盐度(Sea Surface Salinity,SSS)是研究大洋环流和海洋对全球气候影响的关键参数之一。目前借助卫星遥感技术获取全天候和连续的SSS是最有效的方法,但是SSS的反演精度在大部分海域达不到预期目标。众所周知,海表面亮温是反演SSS的关键因素之一,海面粗糙度导致了亮温增量的产生,亮温正演模型的误差会影响盐度反演的精度。本文首次提出了依据6个风带划分全球海域,利用Argo实测盐度数据、SMOS卫星数据和相关辅助数据,通过LASSO统计方法在各风带覆盖的海域构建了一个全新的二次曲线亮温增量模型,再通过贝叶斯迭代反演算法计算出了各个海域的SSS产品。与Argo实测SSS对比,新模型下6部分海域反演SSS的绝对平均误差分别为0.76、0.88、0.93、0.92、1.28和1.21,均显著优于修正前(SMOS L2 SSS)产品的误差(0.98、1.61、2.82、1.50、2.35和3.13)。 展开更多

关键词 smos卫星 亮温增量 海表面盐度 风带 LASSO 二次曲线回归模型

下载PDF 职称材料

新型遥感卫星土壤水分产品在不同地表覆盖下的精度验证与分析 被引量：4

9

作者 吕沛恒 孙坚 刘绍 《中国农村水利水电》 北大核心 2021年第9期96-101,共6页

近年来,土壤水分遥感卫星数据被广泛应用在气候、水文、农业等领域的研究中,微波土壤水分数据产品的适用性分析显得越来越重要。本研究分别以美国国家航空航天局的FLUXNET2015数据集和欧洲航天局发起并进行集中数据托管的ISMN网络为基准... 近年来,土壤水分遥感卫星数据被广泛应用在气候、水文、农业等领域的研究中,微波土壤水分数据产品的适用性分析显得越来越重要。本研究分别以美国国家航空航天局的FLUXNET2015数据集和欧洲航天局发起并进行集中数据托管的ISMN网络为基准,运用统计学的方法(偏差、均方根误差和时间序列相关系数),在2012年7月至2014年12月,以IGBP(国际地圈生物圈计划)为标准的地表覆盖类型进行分类,在全球范围内的FLUXNET站点对SMOS-L3-SM和AMSR2-LPRM-SM两种遥感土壤水分产品与实测数据进行了对比验证,并在2016年1月至2017年12月,以30 m全球地表覆盖产品(GlobeLand30)为标准的地表覆盖类型进行分类,在全球范围内的ISMN站点对SMAP-L3-SM和AMSR2-LPRM-SM两种遥感土壤水分产品与实测数据进行了对比验证。结果表明:三种遥感土壤水分产品在草地等低矮植被类型低矮稀疏植被覆盖区域的土壤水分产品反演精度均要高于高大茂密植被覆盖的区域,且SMOS和AMSR2产品在地表覆盖为针叶林下反演精度较低,SMAP和AMSR2产品在地表覆盖为湿地下反演精度较低,SMAP产品的反演精度要高于AMSR2产品。 展开更多

关键词 遥感卫星 土壤水分 FLUXNET ISMN smos SMAP AMSR2

下载PDF 职称材料

海表面盐度的高精度预测模型 被引量：4

10

作者 王颖超 柳青青 +1 位作者 李洪平 赵红 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期37-44,共8页

为了建立高精度的海洋表面盐度预测模型,采用BP神经网络的方法,针对SMOS卫星level 1C级亮度温度数据和辅助数据建立了一种海表面盐度预测模型,以ARGO浮标观测值作为海表盐度实测值来检验新模型预测结果的准确度,同时利用验证集对模型的... 为了建立高精度的海洋表面盐度预测模型,采用BP神经网络的方法,针对SMOS卫星level 1C级亮度温度数据和辅助数据建立了一种海表面盐度预测模型,以ARGO浮标观测值作为海表盐度实测值来检验新模型预测结果的准确度,同时利用验证集对模型的精度进行验证。结果表明:通过新模型预测的海表盐度(SSS0)比SMOS卫星的3个粗糙度模型盐度产品(SSS1,SSS2,SSS3)精度高;SSS0,SSS1,SSS2,SSS3与ARGO浮标实测盐度(SSS ARGO)的均方根误差分别为0.8473,2.0417,2.0288和2.0805,平均绝对误差分别为0.7553,1.4226,1.4216和1.4566,SSS0与SSS ARGO的均方根误差和绝对平均误差值都明显小于SSS1,SSS2和SSS3与SSS ARGO的;由此可见,建立的海表盐度预测模型精度较高。新模型为海表盐度的反演算法提供了新思路。 展开更多

关键词 海表盐度 BP神经网络 smos卫星 ARGO浮标

下载PDF 职称材料

利用星载GNSS-R DDM反演土壤湿度可行性分析 被引量：3

11

作者 涂晋升 张瑞 +1 位作者 洪学宝 汉牟田 《导航定位学报》 CSCD 2019年第4期105-109,117,共6页

针对目前全球卫星导航系统星载反射信号(GNSS-R)土壤湿度探测技术主要停留在地基以及机载观测研究,难以实现星载大范围探测这一难题,提出利用星载GNSS-R时延多普勒图(DDM)数据进行土壤湿度反演:首先建立了DDM信噪比(SNR)与土壤湿度数据... 针对目前全球卫星导航系统星载反射信号(GNSS-R)土壤湿度探测技术主要停留在地基以及机载观测研究,难以实现星载大范围探测这一难题,提出利用星载GNSS-R时延多普勒图(DDM)数据进行土壤湿度反演:首先建立了DDM信噪比(SNR)与土壤湿度数据相关性模型,然后利用英国技术演示卫星(UK TDS-1)的DDM以及欧洲航天局土壤湿度与海水盐度(SMOS)卫星的土壤湿度数据对模型进行了验证。结果表明,DDM SNR与土壤湿度数据具有较强的相关性:2者在植被覆盖度较高以及接近裸土的2块区域均呈现出较高的相关系数,说明利用星载GNSS-R DDM反演土壤湿度具有一定的可行性。 展开更多

关键词 全球卫星导航系统星载反射信号 土壤湿度反演 时延多普勒图 信噪比 英国技术演示卫星 土壤水分和海洋盐度卫星

下载PDF 职称材料

随机森林反演卫星遥感海表面盐度研究 被引量：1

12

作者 柳青青 孟朔羽 +2 位作者 徐茗 李洪平 刘海行 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1538-1545,共8页

海表面盐度是描述海洋状态、模拟海洋循环和检测气候变化的重要指标,对海洋研究意义重大。土壤湿度与海水盐度(soil moisture and ocean salinity,SMOS)卫星为全球海表面盐度分析提供了重要数据,但其整体精度尚未达到预期要求。基于海... 海表面盐度是描述海洋状态、模拟海洋循环和检测气候变化的重要指标,对海洋研究意义重大。土壤湿度与海水盐度(soil moisture and ocean salinity,SMOS)卫星为全球海表面盐度分析提供了重要数据,但其整体精度尚未达到预期要求。基于海表面盐度遥感机理和SMOS卫星盐度反演基础理论,选取海表面盐度敏感因子,建立随机森林(random forest,RF)模型,并基于网格搜索算法优化模型参数,辅助提高SMOS卫星产品精度。其中基础RF得到的海表面盐度与Argo(array for real-time geostrophic oceanography)数据之间的平均绝对误差为0.08,均方根误差为0.15。而经网格搜索算法优化后的随机森林模型精度稍有所提升,其与Argo数据的绝对平均误差为0.08,均方根误差仅为0.14,且误差分布范围较小。两种模型均显著优于SMOS卫星Level 2级盐度产品。从机器学习与统计学理论出发,建立的高精度、高适应性的随机森林海表面盐度反演模型大幅提高了盐度精度,能够为相关海洋研究提供数据支撑。 展开更多

关键词 smos卫星 海表面盐度 随机森林 网格搜索 参数优化

原文传递

SMOS卫星海表面亮温数据与海表面盐度数据的相关性研究 被引量：2

13

作者 李化良 韩震 +1 位作者 张宜振 金旭晨 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期143-148,共6页

海表面亮温是反演海表面盐度的关键。从不同海表面亮温参数与海表面盐度的关系入手,利用2014年7月8日西北太平洋区域SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星L1C数据和Argo实测盐度数据,使用数据拟合、显著性检验、偏相关分析和广... 海表面亮温是反演海表面盐度的关键。从不同海表面亮温参数与海表面盐度的关系入手,利用2014年7月8日西北太平洋区域SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星L1C数据和Argo实测盐度数据,使用数据拟合、显著性检验、偏相关分析和广义相加模型等方法,分析了海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)与SMOS卫星不同极化方式和不同入射角亮温参数的相互关系,并得到以下结论:水平极化亮温、垂直极化亮温、第一斯托克斯参数和第二斯托克斯参数4种亮温参数与入射角具有较强的相关性,水平极化亮温、第一斯托克斯参数与海表面盐度相关性较好,其中12.5°第一斯托克斯参数为反演海表面盐度的最佳亮温参数。 展开更多

关键词 smos 亮温 盐度 卫星 海表面

原文传递

赤道太平洋SMOS海表盐度数据的评估及借助神经网络的订正

14

作者 曾智 陈学恩 +3 位作者 唐声全 王炜东 高荣璐 原楠 《热带海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期35-41,共7页

文章对土壤湿度和海洋盐度（soil moisture and ocean salinity, SMOS）卫星遥感所得2011-2012 年赤道太平洋海域海表盐度数据进行了质量控制并首次分析了盐度反演误差的海洋动力过程影响因子, 在此基础上引入神经网络方法对同时期的盐... 文章对土壤湿度和海洋盐度（soil moisture and ocean salinity, SMOS）卫星遥感所得2011-2012 年赤道太平洋海域海表盐度数据进行了质量控制并首次分析了盐度反演误差的海洋动力过程影响因子, 在此基础上引入神经网络方法对同时期的盐度数据进行了订正.研究发现, 降水及其诱发的表面波会使盐度误差向负方向显著增长; 海面风场导致的海面粗糙度会增大盐度误差, 风速与盐度误差呈微弱正相关; 海表温度变化则对盐度反演无影响.考虑降雨、风速等主要海洋动力过程影响因子, 利用神经网络方法对2011 年12 月赤道太平洋海域的海表盐度数据进行了订正, 其均方根误差由0.3837 降到0.2441.结果发现, 订正后的盐度数据不但消除了因降水等动力过程导致的盐度误差, 亦在赤道太平洋海域揭示了原SMOS 数据无法刻画的高盐舌现象. 展开更多

关键词 smos卫星 海表盐度 神经网络 赤道太平洋

下载PDF 职称材料