一种星载GNSS-R波能通量估算模型构建方法

本发明提出一种星载GNSS‑R波能通量估算模型构建方法，创新性将深度学习与物理引导的机器学习相结合。通过DilatedResBiLSTM‑AttnNet模型融合多尺度特征提取、通道和空间注意力机制，估计有效波高(SWH)并引入自适应CDF匹配法进行偏差校正；利用基于物理引导的袋装树(BT)模型估计波周期。将校正后的SWH和估算的波周期联合波能公式计算波能通量。模型基于风云系列卫星(FY‑3E/3F/3G)GNSS‑R数据、ERA5数据和WW3数据，进行时空匹配与质量控制预处理。通过与多种现有模型对比评估，该方法在SWH、波周期及波能估算方面具有更高精度，首次实现了星载GNSS‑R技术对波能的估算，为海洋海浪参数监测和波能开发提供全新高效解决方案。