海浪的有效波高对于海洋工程、海洋环境安全具有重要意义。我国最近发展的海洋二号卫星载有散射计和高度计等获取海洋要素的仪器。散射计能获取宽刈幅的海表面风场数据,而高度计只能获取星下点的有效波高等数据。本文将散射计与高度计的优势进行结合,利用智能算法测算散射计刈幅内的有效波高,从而提升高度计有效波高的时空分辨率。传统的融合方法利用风浪之间的经验关系将散射计的风场转化为浪场,通过高度计获取的有效波高数据对散射计下的风浪场进行订正。虽然传统融合方法能够快速获得宽刈幅的有效波高,但是前提假设高度计的测量是准确的,具体实现过程中主要人为确定搜索半径等重要细节,存在主观性、误差大等问题。于是提出利用支持向量机和长短期记忆两种智能算法计算散射计下的有效波高场。两种智能算法将高度计下的有效波高以及对应时间段内相同经纬度的散射计下的风场数据都提取出来,下面涉及到三个实验:风预测有效波高、风浪经验关系直接获取有效波高、风浪关系获得的有效波高预测有效波高。前人提出的风浪经验关系较多,本文涉及到的风浪经验关系采用Pierson和Moskowitz（1964年）提出的的风与有效波高之间的经验关系。然后,风浪经验关系直接获取有效波高的实验通过公式获得。其余两组实验思路一致,即实验数据分为训练集和测试集并且进行归一化处理,支持向量机通过选定的核函数利用交叉验证方法寻找最优参数（长短期记忆定义输入层、输出层、偏置等神经网络变量,确定输入输出的数据维度）,将训练集建立的模型对测试集进行预测,并反归一化得到预测数据。最后,将两种智能算法的实验结果与传统融合方法进行比较,得出结论。理论和实验结果表明,长短期记忆智能算法能有效预测宽刈幅散射计下的有效波高。