May, 2023
利用机器学习对稀疏遥感数据进行相位分辨的非线性海洋波面高度重建
Machine learning for phase-resolved reconstruction of nonlinear ocean wave surface elevations from sparse remote sensing data
Svenja Ehlers, Marco Klein, Alexander Heinlein, Mathies Wedler, Nicolas Desmars...
TL;DR通过利用神经网络中的 U-Net 和 Fourier 神经运算器架构，使用一种基于均匀一维网格的高阶谱方法进行波浪模拟和几何雷达建模方法产生高度逼真的合成训练数据，从而解决了利用计算密集的优化过程或牺牲全过程实时能力和准确性的简单建模假设的现有方法进行相位分辨波浪条件重建的问题。该方法在利用包含每个输入中多个历史雷达快照的时空雷达数据进行训练时，提供了准确的重建结果，并显示出对不同海况的良好泛化表现，其中 FNO 网络在傅里叶空间中全局学习输入和所需输出之间的映射时表现更佳。