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2023-03-26 22:28:08
2023-03-26
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（TGRS）是遙感與地球科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊,，重點(diǎn)收錄應(yīng)用于陸地,、海洋,、大氣和空間傳感科學(xué)與工程理論、概念和技術(shù),，以及信息的處理,、解釋和傳播等創(chuàng)新研究成果。
課題組孟鈺鑫博士一篇關(guān)于海表溫度預(yù)測(cè)的研究工作被遙感領(lǐng)域頂級(jí)期刊 IEEE TGRS 錄用并發(fā)表,。
論文題目：Physical Knowledge-Enhanced Deep Neural Network for Sea Surface Temperature Prediction
作者：Yuxin Meng; Feng Gao; Eric Rigall; Ran Dong; Junyu Dong; Qian Du
海洋學(xué)傳統(tǒng)研究工作中使用數(shù)值模型,，通過(guò)物理方程來(lái)模擬海洋動(dòng)力學(xué)。我們認(rèn)為,，從觀測(cè)數(shù)據(jù)中遷移物理知識(shí)可以進(jìn)一步提高數(shù)值模型在預(yù)測(cè)海面溫度（SST）方面的準(zhǔn)確性,。最近，地球遙感觀測(cè)技術(shù)的進(jìn)步產(chǎn)生了海量的遙感數(shù)據(jù)。因此,，控索利用歷史遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)可以改進(jìn)和補(bǔ)充傳統(tǒng)數(shù)值模型的不足,。基于此,，本文提出了一種將歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)中的物理知識(shí)轉(zhuǎn)移至數(shù)值模型的SST預(yù)測(cè)方法,。具體來(lái)說(shuō)，使用編碼器和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的組合從觀測(cè)數(shù)據(jù)中捕獲物理知識(shí),。然后將數(shù)值模型數(shù)據(jù)輸入到預(yù)訓(xùn)練模型中以生成物理知識(shí)增強(qiáng)的數(shù)據(jù),，這些數(shù)據(jù)可以有效的改進(jìn)SST預(yù)測(cè)的精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，與當(dāng)前最先進(jìn)的方法相比,，本文所提出的方法顯著提高了SST預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
