摘要
海面风场是重要的海洋气象参数，对海洋灾害预警、海上交通安全、海洋资源开发等方面具有重要意义。
C波段合成孔径雷达（SAR）具有全天时、全天候观测能力，能够穿透云层和降雨，是大范围、高时空分辨率获取海面风场信息的有效手段。
传统的C波段SAR海面风场反演主要依赖于地球物理模型函数，但其精度受制于模型的复杂性和海洋环境的多变性。
近年来，简缩极化SAR以其系统简洁、成本低、数据量小等优势，为海面风场遥感提供了新的技术途径。
同时，机器学习技术的快速发展为基于简缩极化SAR的海面风场反演提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了海面风场遥感和简缩极化SAR的基本概念，然后回顾了国内外C波段简缩极化SAR海面风速遥感的相关研究，重点阐述了基于地球物理模型函数和机器学习的反演方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析，最后展望了C波段简缩极化SAR海面风速遥感的发展趋势。
关键词：海面风速；合成孔径雷达；简缩极化；地球物理模型函数；机器学习
海面风场是控制海洋与大气之间动量、热量和物质交换的重要因素，对海洋学、气象学、气候学等研究领域具有重要意义[1]。
准确获取海面风场信息，对于海洋灾害预警、海上交通安全、海洋资源开发等方面具有重要意义。
合成孔径雷达（SAR）是一种主动式微波遥感器，具有全天时、全天候观测能力，能够穿透云层和降雨，是大范围、高时空分辨率获取海面风场信息的有效手段[2]。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
