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J-GLOBAL ID：201702273677476236   整理番号：17A0759649

SAR風検索のための減衰Newton変分反転法【Powered by NICT】

A damped Newton variational inversion method for SAR wind retrieval

著者 (9件)： Jiang Zhuhui (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Jiang Zhuhui (Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, LAGEO, Beijing, China) ,  Li Yuanxiang (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Li Yuanxiang (Laboratory for Regional Oceanography and Numerical Modeling, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao, China) ,  Yu Fangjie (Laboratory for Regional Oceanography and Numerical Modeling, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao, China) ,  Yu Fangjie (College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Chen Ge (Laboratory for Regional Oceanography and Numerical Modeling, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao, China) ,  Chen Ge (College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Yu Wenxian (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 122  号： 2  ページ： 823-845  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0294B  ISSN： 2169-897X  CODEN： JGREA2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 合成開口レーダ(SAR)風検索のための変分インバージョンは,全ての発生源の誤差を考慮に入れることができるが,その反復計算は非常に時間がかかる。風ベクトルに対して,(u, v)成分を変分インバージョンのための一般的に用いられているが,それらは実際的な利用のための直感的ではない。本論文では,コスト関数における風ベクトルの分解を修飾する風速と風向にコスト関数を解くための減衰Newton法(DNVAR)を採用した。模擬データ上での実験結果により,DNVARは背景風ベクトル誤差を効果的に低減できることを示した。さらに,反復の平均数は先行技術に比べて大幅に低減した。さらに,直接SAR風検索(DIRECT)とDNVAR間の詳細な比較を行った。シミュレーションはDNVAR誤差は考慮したケースのすべてにおいて背景風ベクトル誤差よりも小さいことを明らかにした。DNVAR SAR海面風を検索するために用いることができた。実際の応用では,背景風速は中等度と高度風速範囲内にある場合,DNVARはより高い精度を有し,好まれている。DNVARと直接両方は実現可能であり,背景風ベクトルと地球物理学的モデル関数の両方の未知の実際の誤差を検討している。Envisat/改良型合成開口レーダ(SAR)データ上での実験結果により,直接の風速精度は背景風向誤差に大きく影響されるが,DNVARは背景風の誤差と比較して風速誤差に及ぼす僅かな影響と共に風向誤差を低減できることを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  費用関数 ,  合成開口レーダ ,  風速 ,  *風 ,  海上風 ,  風向 ,  *変分法 ,  地球物理学 ,  ベクトル ,  Newton-Raphson法 ,  背景風 ,  発生源

著者キーワード (3件)： 合成開口レーダ ,  風 ,  変分インバージョン

分類 (2件)： 気象学一般  (DC05010D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： SAR ,  検索 ,  減衰 ,  変分 ,  反転