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J-GLOBAL ID：201802215713281222   整理番号：18A0536316

Fourier変換とニューラルネットワークに基づく合成開口レーダから導出海面風【Powered by NICT】

Deriving sea surface wind from synthetic aperture radar based on Fourier transform and neural network

著者 (3件)： Wang Lihua (College of Resources and Environment, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China) ,  Lu Peng (College of GeoExploration Science and Technology, Jilin University, Changchun 130026, China) ,  Ma Jiapei (College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 海上風情報の獲得が海洋活動のための大きな価値がある,ナビゲーション,漁海操作など。2007年3月15日約10:30地方時で揚子江河口とその隣接水域をカバーするERS-2SARデータは風の場を検索するために適用した。スペクトル領域における二次元高速Fourier変換(2DFFT)に基づく海面風向反転アルゴリズムを改善した。これら海面風向は,逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)法を用いて風速を導出するために入力パラメータとして適用した。これらのアルゴリズムの適用性を提示し,検証するために,SARから導出した風の場は,QuikSCAT SeaWinds1測定値を用いて検証した。結果は,SAR反転結果は信頼性があり,許容誤差の範囲内であることを示した。特に,海面風向は9.21°,最大誤差24.2°の根平均二乗(RMS)誤差を持っている。反転精度が沖地域で高かった。が,陸地,船,他のアーチファクトの影響を受けた地域において本当に良いとはいえない。風速は1.74m/sのRMS誤差,最大誤差3.8m/sであった。風速のための改良された風向反転アルゴリズムとBPNN法の有効性と信頼性を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 風速 ,  風の場 ,  陸地 ,  *海上風 ,  風向 ,  *ニューラルネットワーク ,  スペクトル ,  アルゴリズム ,  *海面 ,  適応性 ,  信頼性 ,  *合成開口レーダ ,  海洋 ,  高速Fourier変換 ,  船舶

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： Fourier変換 ,  ニューラルネットワーク ,  合成開口レーダ ,  導出 ,  海面風