一种基于迁移学习和残差网络的双极化SAR海面台风风速联合反演算法

本发明公开了一种基于迁移学习和残差网络的双极化SAR海面台风风速联合反演算法，涉及海洋环境信息监测技术领域。本发明包括以下步骤：构建海面台风风速联合反演算法模型；其模型结构包括：以ResNet网络模型构建预训练模型、中低风速反演模型和高风速反演模型；模型结构还包括对中低风速反演模型、高风速反演模型中提取的特征进行拼接、融合的特征拼接模型和特征融合模型，以及进行台风风速反演的反演模型。本发明设计了一种基于迁移学习和残差网络的双极化SAR海面台风风速联合反演算法，该反演算法能有效缓解高风速区域的小样本学习问题，解决跨风速段迁移中的特征失配问题，提高台风风速反演，尤其是高风速区域风速反演的稳定性和准确性问题。