星载微波散射计神经网络方法反演海面风场研究的任务书.docx

星载微波散射计神经网络方法反演海面风场研究的任务书
任务书
任务名称：星载微波散射计神经网络方法反演海面风场研究
任务背景：自然灾害频繁发生，很多灾难都是与天气异常有关，其中风是最为重要的一种气象要素。目前，全球大部分海上的风场信息都是通过遥感技术获取，而海面风场反演方法的研究一直是遥感技术领域中的热点问题，其数据反演结果的准确性、精度和实时性，在人类社会的防灾减灾、气象预测和海洋资源利用等领域都有着重要的应用价值。
任务目标：本任务旨在研究利用神经网络方法反演海面风场信息，以提高海面风场数据反演的精度和实时性。
任务内容：
1.分析星载微波散射计原理和应用范围，研究其数据反演方法。
2.了解神经网络算法的基本原理、算法结构和优化方法，研究神经网络方法在海面风场反演中的应用。
3.收集合适的微波散射计数据和海面风场观测数据，并结合资料进行分析和处理，建立数据预处理模型。
4.基于神经网络算法，建立海面风场反演模型，利用样本数据进行训练和测试，评估模型的准确性和实时性。
5.通过比较不同算法的精度和实时性，选择出最适合海面风场反演的神经网络算法，并对该算法进行应用和验证。
6.根据算法的实际应用情况，改进和优化神经网络模型，提高反演精度和实时性。
任务要求：
1.熟悉计算机编程，掌握至少一种神经网络算法。
2.具有较好的数据分析和处理能力，能够独立完成数据处理和模型建立等工作。
3.具有一定的数学基础，对微波散射计原理和应用有一定的了解。
4.了解海洋气象学知识和气象遥感技术。
5.能够认真、细致地完成任务，并按时提交任务报告。
任务成果：
1.提供基于神经网络方法的海面风场反演模型，并进行模型评估和应用验证。
2.提供数据预处理模型及处理结果。
3.对算法进行改进和优化，提高模型精度和实时性。
4.提供任务报告，包括数据分析、算法流程、模型建立和优化结果等。
任务周期：3个月。
任务经费：30万元。
参考文献：
1.苏国珍.遥感反演海洋风场研究进展[J].海洋开发与管理,2019(02):48-54.
2.贾新伟,陈晓霞.基于神经网络的海面风场快速反演研究[J].环境遥感,2017(02):198-202.
3.马滕茂,刘洋,李瑞松.神经网络模型在海面风场反演中的应用研究[J].物理技术,2015,59(03):15-20.
4.陈庆章,林敏,许洁等.星载微波散射计数据反演及其应用[J].浙江大学学报(工学版),2007,41(10):1490-1495.
5.李伟.基于遥感技术的海表风场反演方法研究[D].山东大学,2017.