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J-GLOBAL ID：201802251288114072   整理番号：18A0028969

ニューラルネットワークを用いた台風のための散乱計と放射計搭載HY-2Aの複合観測のための検索風速【Powered by NICT】

Wind speed retrieving for combined observations of scatterometer and radiometer onboard HY-2A for typhoons using neural network

著者 (5件)： Xu Xingou (The CAS Key Laboratory of Microwave Remote Sensing, National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, P.O. Box 8710, Beijing, China) ,  Dong Xiaolong (The CAS Key Laboratory of Microwave Remote Sensing, National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, P.O. Box 8710, Beijing, China) ,  Zhang Lei (DFH Satellite co., Ltd, Beijing, 100080, China) ,  Zhu Di (The CAS Key Laboratory of Microwave Remote Sensing, National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, P.O. Box 8710, Beijing, China) ,  Lang Shuyan (National Satellite Ocean Application Service, Beijing, 100081, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IGARSS  ページ： 2164-2166  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： 台風条件では,大気-海洋相互作用が激しい,風速は非常に高く,通常複雑な雨と関連。このような状況下で,散乱計と放射計の複合的な観察は,良い情報を提供することができるであろう,すなわち低あるいは中央値風条件に起因する散乱計とRTM(放射伝達法)用のGMF(地理モデリング機能)に基づくMLEのための伝統的な風の場の検索法は適用できない。本論文では,神経回路網は二センサ搭載HY-2A衛星放射計(HRAD)と散乱計(HSCAT)の観測を組み合わて,台風条件下で検索風速を達成するために採用した。ネットワークは台風の風速の真の値として用いGRAPS(全球/地域同化と予測システム)データによって訓練した。確立したネットワークは,訓練データセットから除外データにより検証した。結果はネットワークから得られた風速はGRAPSデータと比較HY-2Aの製品よりも優れていることを示した。本論文の研究は,HY-2A製品と今後HY衛星シリーズのデータ処理のための台風風速を検索する手がかりを提供している,風向に関する更なる研究を得るが,異なる種類の同化とperditionシステムと他の散乱計と放射計データにこの方法の試験間のデータ比較は近い将来に行うべきである。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： *台風 ,  モデリング ,  風の場 ,  大気海洋間相互作用 ,  センサ ,  *風 ,  *散乱計 ,  神経回路網 ,  放射伝達 ,  データ処理 ,  風向 ,  *風速 ,  *ニューラルネットワーク ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 予測システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： ニューラルネットワーク ,  台風 ,  散乱計 ,  放射計 ,  観測 ,  検索 ,  風速