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關鍵詞：神經網絡 風速反演 

摘要：隨著GNSS-R技術在海洋遙感領域的發展,已經積累了海量的GNSS-R數據。針對基于時延-多普勒相關功率圖(DDM)實測波形與經驗模型反演風速復雜性高、計算量大和精度低的問題,采用兩種神經網絡方法,基于NASA CYGNSS的DDM數據,分析了DDM與海洋表面風速的關系,首先引入卷積神經網絡建立風速等級分類模型對海洋表面風速進行分類反演,但效果不理想。為獲取精度更高的反演風速,對DDM進行特征提取,改用BP神經網絡完成了風速反演。反演風速與實際風速的皮爾遜相關系數為0.958、均方根誤差為1.86 m/s、平均相對誤差為2.66%,證明了基于DDM使用神經網絡反演風速的可行性和有效性。

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