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首页> 外文期刊>Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE >Reconstruction of Subsurface Velocities From Satellite Observations Using Iterative Self-Organizing Maps
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Reconstruction of Subsurface Velocities From Satellite Observations Using Iterative Self-Organizing Maps

机译：使用迭代自组织图从卫星观测重建地下速度

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A new method based on modified self-organizing maps is presented for the reconstruction of deep ocean current velocities from surface information provided by satellites. This method takes advantage of local correlations in the data-space to improve the accuracy of the reconstructed deep velocities. No assumptions regarding the structure of the water column, nor the underlying dynamics of the flow field, are made. Using satellite observations of surface velocity, sea-surface height and sea-surface temperature, as well as observations of the deep current velocity from autonomous Argo floats to train the map, we are able to reconstruct realistic high-resolution velocity fields at a depth of 1000 m. Validation reveals promising results, with a speed root mean squared error of ~2.8 cm.s-1, more than a factor of two smaller than competing methods, and direction errors consistently smaller than 30°. Finally, we discuss the merits and shortcomings of this methodology.
机译：提出了一种基于修正的自组织图的新方法，用于根据卫星提供的地表信息重建深洋流速度。该方法利用数据空间中的局部相关性来提高重构深层速度的准确性。没有对水柱的结构或流场的基础动力学做出任何假设。使用卫星观测到的表面速度，海面高度和海面温度，以及观测来自自主Argo浮标的深水流速度来训练地图，我们能够重建深度为3的现实高分辨率速度场。 1000米验证显示出令人鼓舞的结果，速度均方根误差约为2.8 cm.s-1，比竞争方法小两倍以上，方向误差始终小于30°。最后，我们讨论了这种方法的优缺点。

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