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Ocean density anomaly reconstruction using a physics-constrained dual-link operator learning network
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AI
DOI：10.1016/j.oceaneng.2025.122366.png)
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摘要
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• 提出首个双链路深度学习框架，整合海面遥感观测与海洋内部声学测量，克服传统单源数据重构方法的深度相关性建模限制。
• 创新性地将isQG理论方程和经验传播时间-密度关系转化为网络物理约束，构建具有明确动力学可解释性的混合学习架构。
• 建立跨模态特征空间映射机制，通过协调优化密度和传播时间的双特征空间，显著提升海洋密度结构重构精度。
Keyword:
deep learning
ocean density reconstruction
remote sensing
acoustic measurements
physical constraints
