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首页> 外文会议>Geoscience and Remote Sensing, 1997. IGARSS '97. Remote Sensing - A Scientific Vision for Sustainable Development., 1997 IEEE International >Atmospheric temperature profile retrieval using multivariate nonlinear regression
【24h】

Atmospheric temperature profile retrieval using multivariate nonlinear regression

机译：使用多元非线性回归的大气温度廓线反演

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In this paper multivariate nonlinear regression was used to retrieve the atmospheric temperature profile from remotely measured microwave emissions of the atmosphere. In this method the nonlinear models for each layer of the atmosphere are at first established and the model for the whole profile is obtained by combining the layer models together. In model building the authors use the stepwise regression, which analyses the importance of all the predictor variables in the model and determines which of the predictor variables are allowed to enter the model under an entry and exit criterion, and finally calculates the coefficients of all the included predictor variables in the model using the least squares approach. Since the entry and exit criterion can be freely set, it is possible to find a compromise between the model accuracy and the model sensitivity to noise. Simulations were done for the region of the Weddell Sea in the Southern Ocean.
机译：在本文中，使用多元非线性回归从遥测到的大气微波辐射中检索大气温度曲线。在这种方法中，首先建立大气每一层的非线性模型，然后通过将各层模型组合在一起来获得整个剖面的模型。在模型构建中，作者使用逐步回归法，该方法分析了模型中所有预测变量的重要性，并确定了在进入和退出准则下允许哪些预测变量进入模型，并最终计算了所有预测变量的系数。使用最小二乘法在模型中包含预测变量。由于可以自由设置进入和退出标准，因此可以在模型精度和模型对噪声的敏感性之间找到折衷方案。在南大洋的韦德尔海地区进行了模拟。

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