深度学习方法在海浪有效波高数据高分辨率处理中的应用

作者：朱晓雯; 侯宇; 刘玉海; 吴克俭^*

来源：中国海洋大学学报(自然科学版), 2020, 50(11): 22-29.

DOI：10.16441/j.cnki.hdxb.20190418

• 海浪有效波高
• 双三次插值
• 克里金插值
• 超分辨率卷积神经网络

本文基于欧洲中期天气预报中心的有效波高数据,运用传统的双三次插值(Bicubic interpolation)、克里金插值(Kriging interpolation)以及两种改进的超分辨率卷积神经网络(Super-Resolution CNN,简称SRCNN)进行高分辨率处理,使用峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、均方根误差(Root-Mean-Square Error,RMSE)、结构相似度(Structural Similarity,SSIM)、余弦相似性(Cosine Similarity)等评价指标比较了各种方法的高分辨率处理效果,并分析了每种方法的误差分布特点。结果表明,改进的SRCNN方法(SRCNN2)是一种在整体效果、局部细节和计算效率方面均比较优秀的高分辨率处理方法,是深度学习方法在海洋数据高分辨率处理问题上一次成功的应用,但改进的SRCNN方法在近岸有效波高数据的处理效果方面还有待提高。

• 单位
  中国海洋大学; 中国科学院海洋研究所