(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221084015 3.1 (22)申请日 2022.07.18 (71)申请人 北京信息科技大 学 地址 100000 北京市海淀区清河小营东路 12号 (72)发明人 张兰杰　张逸凡　李学华　张扬眉　 (74)专利代理 机构 北京冠和权律师事务所 11399 专利代理师 张树朋 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 3/00(2006.01) G01S 7/41(2006.01) G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 一种海面多参数同步反演全局优化方法和 装置 (57)摘要 本发明公开了一种海面多参数同步反演全 局优化方法和装置， 包括： 获取初始辅助数据； 得 到L/C/K波段粗糙海面辐射亮温模型、 L波段地物 模式函数以及大气衰减模型； 确定大气顶层亮温 和后向散射系数； 获取测量数据； 获取1.4GHz交 叉极化亮温数据， 并利用其对测量数据进行法拉 第旋转修正， 利用宇宙辐射模型对修正的数据进 行宇宙背景辐射修正， 得到最终的修正观测数 据； 根据所述修正观测数据及所述大气顶层亮温 和后向散射系数， 采用HW OANM算法进行多 参数非 线性迭代反演， 得到目标海面盐度、 目标海面风 速和目标海面温度。 实现全局范围内的海面多参 数同步反演。 权利要求书4页 说明书11页 附图3页 CN 115456037 A 2022.12.09 CN 115456037 A 1.一种海面多参数同步反演全局优化方法， 其特 征在于， 包括： S1、 获取初始辅助数据； S2、 根据所述初始辅助数据， 使用平静海面及粗糙海面发射率模型求解L/C/K波段粗糙 海面辐射亮温， 使用基于Liebe和Wentz提出的模型求解大气衰减模型， 使用外推法和 PALSAR的地物模式函数获得了大入射角的后向散射系数， 建立L波 段地物模式函数， 通过粗 糙海面散射的宇宙辐射亮温建立 宇宙辐射模型； S3、 根据L/C/K波段粗糙海面辐射亮温模型、 L波段地物模式函数以及大气衰减模型， 确 定大气顶层亮温和后向散射系数； S4、 获取测量数据； S5、 获取1.4GHz交叉极化亮温数据， 并利用其对测量数据进行法拉第 旋转修正， 利用宇 宙辐射模型对修 正的数据进行宇宙背景辐射 修正， 得到最终的修 正观测数据； S6、 根据所述修正观测数据及所述大气顶层亮温和后向散射系数， 采用HWOANM算法进 行多参数非线性迭代反演， 得到目标海面盐度、 目标海面 风速和目标海面温度。 2.如权利要求1所述的海面多参数同步反演全局优化方法， 其特征在于， 所述初始辅助 数据包括海表盐度、 温度、 风速、 风向和大气参数。 3.如权利要求1所述的海面多参数同步反演全局优化方法， 其特征在于， 所述测量数据 包括L/C/K波段亮温数据及L波段后向散射系数。 4.如权利要求1所述的海面多参数同步反演全局优化方法， 其特征在于， 所述采用 HWOANM算法进行多参数非线性迭代反演， 包括： S601、 确定反演模型的输入为： 鲸鱼群的规模数量N、 全局算法的最大迭代次数tmax、 维 度的个数D和Nelder –Mead单纯性算法的最大迭代次数Nmmaxiter； 确定反演模型的输出为群体 中代价函数值最小的最优个 体即最优解xopt； S602、 初始化鲸鱼群的数量： 对每个搜索引擎的适用性进行评 估： 选择最佳的搜索引擎T； S603、 迭代次数为 l， 对参数l进行从2到tmax的循环并执 行步骤S6 04‑S614； S604、 同时对j在1到N的范围内循环内进行以下操作： 更新当前搜索引擎的位置； 如果 当前搜索引擎 位置超出边界范围将其撤回； 评估每 个新的搜索引擎的适用性； S605、 根据搜索引擎的适应性按升序对鲸鱼群的全体进行排序， 即对向量 进行排 序， 选择最佳的D+1个向量作为 Nelder–Mead单纯性算法的初始单 纯性； S606、 调用Nelder –Mead单纯性算法， 对参数K进 行从1到Nmmaxiter的循环并执行步骤S 607 至步骤S613； S607、 根据D+1个初始向量的顺序对单纯性顶点进行排序， xh是最高顶点， xs是第二高顶 点， 其中xl为最低顶点， x0为除最差点外的所有顶点的质心， xr＝x0+α(x0‑xh)为反射点； 下述 步骤中， α 为反射系数、 γ为 膨胀系数、 β 为收缩系数； S608、 计算反射点xr对应的适应性， 对比相 应的值进行不同的操作， 若xr的适用性小于 xl的适用性， 即f(xr)<f(xl),执行步骤S609,若f(xl)≤f(xr)≤f(xs)， 则用xr代替xh， 令xh＝ xr且f(xh)＝f(xr)并执行步骤S613， 否则执 行步骤S610；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115456037 A 2S609、 对反射进行扩展， 使搜索空间向同一方向扩展， 扩展点xe按下式计算,令xe＝x0+ γ(xr‑x0)， 若f(xe)≤f(xr)则接受扩展， 并用xe代替xh,令xh＝xe且f(xh)＝f(xe)并执行步骤 S613， 否则用xr代替xh,令xh＝xr且f(xh)＝f(xr)并执行步骤S613； S610、 若f(xs)≤f(xr)≤f(xh)， 执行步骤S611， 否则用xr代替xh并尝试收缩,令xh＝xr且f (xh)＝f(xr)并执行步骤S612； S611、 不直接用xr代替xh， 收缩点xc按下式计算,令xc＝x0+β(xh‑x0)， 若f(xc)≤f(xh)， 则 令xh＝xc且f(xh)＝f(xc)并执行步骤S613， 否则执 行步骤S612； S612、 对i在1到D+1进行循环， 并执行减少单纯性大小的操作， 循环结束后执行步骤 S613； S613、 结束一次循环， 并重新返回步骤S6 06进行循环； S614、 当步骤S606的循环结束后， 若有更优解则更新T的值并返回步骤S603继续执行判 断。 5.如权利要求1所述的海面多参数同步反演全局优化方法， 其特征在于， 在根据 所述初 始辅助数据建立L/C/K波段粗糙海面辐射亮温模型及L波段地物模式函数以及大气衰减模 型前， 还包括： 采用局部保留投影LPP算法对所述初始辅助数据进行降维处理， 得到降维初始辅助数 据； 对所述降维初始辅助数据通过k ‑means聚类方法进行聚类处 理， 得到若干个聚类集 合； 根据每个聚类集合中的元素计算对应的聚类集合的标准差， 并与预设标准差进行比 较， 筛选出标准差大于预设标准差的聚类集 合， 作为待处 理聚类集 合； 对待处理聚类集 合进行分析， 确定异常数据及正常数据； 将所述正常数据输入预 先训练好的数据识别模型中， 输出 标准数据； 获取所述异常数据在待处 理聚类集 合中的序列； 根据所述序列在所述标准数据中确定目标数据， 根据所述目标数据对所述异常数据进 行修正， 得到修 正后的聚类集 合； 根据修正后的聚类集合及标准差小于等于预设标准差的聚类集合构建关联图， 所述关 联图包括节点及关联边， 所述节点对应于聚类集合的类型， 所述关联边表示每条边连接的 两个节点对应的聚类集 合之间的关联关系； 根据所述关联图确定关联序列， 并对各个聚类集 合进行标记。 6.如权利要求1所述的海面多参数同步反演全局优化方法， 其特征在于， 在根据 所述初 始辅助数据建立L/C/K波段粗糙海面辐射亮温模型及L波段地物模式函数以及大气衰减模 型前， 还包括： 对所述初始辅助数据进行 数据清洗 。 7.一种海面多参数同步反演全局优化方法装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取初始辅助数据； 建立模块， 用于根据所述初始辅助数据， 使用平静海面及粗糙海面发射率模型求解L/ C/K波段粗糙海面辐射亮温， 使用基于Liebe和Wentz提出的模 型求解大气衰减模型， 使用外 推法和PA LSAR的地物模式函数获得了大入射角的后向散射系数， 建立L波段地物模式函数， 通过粗糙海面散射的宇宙辐射亮温建立 宇宙辐射模型； 确定模块， 用于根据L/C/K波段粗糙海面辐射亮温模型、 L波段地物模式函数以及大气权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115456037 A 3