【摘 要】
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基于Jason-1卫星雷达高度计与NDBC（National Data Buoy Center）浮标的时空匹配数据集,利用BP（Back Propagation）神经网络方法建立了基于后向散射系数σ0与有效波高（SignificantWav
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院,国家海洋局第一海洋研究所
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基于Jason-1卫星雷达高度计与NDBC（National Data Buoy Center）浮标的时空匹配数据集,利用BP（Back Propagation）神经网络方法建立了基于后向散射系数σ0与有效波高（SignificantWave Height,SWH,）的双参数（σ0-Hsw）风速反演模型,并探讨利用AGC（Automatic Gain Con-trol）来代替σ0对风速反演的可行性进行研究。结果表明,所建立的σ0-SWH风速反演均方根优于0.3m/s（风速范围为0.5～20m/s）;AGC
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