SDUST2023BCO：基于多源差分海洋大地测量数据，通过多层感知器神经网络构建的全球海底模型
收藏国家冰川冻土沙漠科学数据中心2026-01-30 更新2026-02-07 收录
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本研究采用多层感知器（MLP）神经网络融合多源海洋大地测量数据。构建了一套覆盖180°E–180°W、80°S–80°N，网格分辨率为1′×1′的全球海洋新水深模型——山东科技大学2023全球海图（SDUST2023BCO）。所采用的多源海洋大地测量数据包括：山东科技大学发布的重力异...
This study employs a multi-layer perceptron (MLP) neural network to fuse multi-source ocean geodetic data. A new global ocean bathymetric model, Shandong University of Science and Technology 2023 Global Bathymetric Chart (SDUST2023BCO), was developed, covering the area of 180°E–180°W and 80°S–80°N with a grid resolution of 1′×1′. The adopted multi-source ocean geodetic data include: gravity anomalies released by Shandong University of Science and Technology, ...
创建时间：
2026-01-30
