支持向量机在AMSU-A临边调整中的应用

采用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)方法,对AMSU-A进行了临边调整试验。利用全球廓线数据集和快速辐射传输模式计算的理想亮温资料,以及AMSU-A全球实际亮温资料的分析表明,临边效应增大了窗区通道边缘视场的亮温,减小了5～14通道边缘视场亮温。临边效应对于各通道影响明显,且随着视角的增大而增大。通过理想试验分析表明,与多元线性回归方法相比,支持向量机方法对于窗区通道调整效果改进较多,对于通道5～14,同样优于多元线性回归方法。除窗区通道1、2、15边缘少数视场外,各视场调整均方根(RMS,Root Mean Square)误差在AMSU-A仪器噪声范围之内。对实际资料的试验表明,支持向量机方法调整效果同样优于多元线性回归方法。