人工神经网络法反演晴空大气湿度廓线的研究

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摘要：高光谱分辨率大气红外探测器AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）作为第一个超高光谱大气红外探测仪,开辟了卫星大气探测的新时代。以无线电探空值与SARTA（Stand-Alone Radiative Transfer Algorithm辐射传输模式）v1.05版的前向模式模拟出的AIRS辐射亮温值组成样本对,利用神经网络法反演大气湿度廓线。将反演所得的结果与特征向量统计法的反演结果进行比较,结果表明,与特征向量统计法相比,神经网络法反演精度高,所获得的水汽廓线更加贴近真实廓线。AIRS因其高光谱分辨率（即高垂直分辨率）显示了精细的大气结构。在基于高光谱资料反演大气湿度廓线技术上,神经网络显示出了较强的非线性处理能力。

原文链接:http://www.cqvip.com/qk/95348x/201103/37252174.html

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关键词：人工神经网络 神经网络 人工神经 神经网 Atmospheric 神经网络 Bp网络 AIRS 湿度反演 特征向量统计法