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利用北斗GEO卫星反射信号反演土壤湿度 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了一种基于北斗GEO卫星反射信号的土壤湿度长期连续探测方法,建立了土壤湿度反演模型,给出了信号处理的一般流程,并搭建陆基接收平台进行了验证试验。该方法采用GNSS-R双天线体制接收处理北斗GEO卫星直射和土壤反射信号,在信号同步的基础上提取信号功率并计算土壤反射率,进而根据反演模型得到土壤湿度。以北斗GEO卫星作为信号源,该方法可以在信号处理中省去一般GNSS-R处理过程的定位解算环节,能够实现对固定区域土壤湿度的长期连续观测。试验结果表明,基于北斗GEO卫星反射信号的土壤湿度反演结果在时间和数值上均具有良好的连续性,与土壤湿度参考值相吻合,均方根误差达到0.049,较北斗IGSO和GPS MEO卫星在反演土壤湿度方面性能更优。 相似文献
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BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演 总被引：1，自引：1，他引：0
针对如何快速准确地估算区域尺度上的土壤湿度问题,该文首先从高质量GPS接收机接收的信噪比观测值中,提取L2C反射信号的振幅和相位作为输入,并采用Noah陆面模型计算土壤湿度值作为期望值,构建基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型。实验结果表明:基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,线性回归的决定系数R2为0.909 1,均方根误差为0.028 7;进一步与线性回归统计模型比较发现,利用BP神经网络模型定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,证明了该方法的可靠性。 相似文献
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利用BP神经网络和支持向量回归机两种机器学习算法,构建基于机器学习算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型,并与线性回归统计模型和实测数据进行对比分析。结果表明:基于机器学习算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,反演模型的决定系数分别为0.928 3和0.913 1,均方根误差为0.026 6和0.032 6,线性回归统计模型的决定系数分别为0.553 2和0.859 8,均方差根误差分别为0.093 9和0.041 6。说明利用回归算法定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,且基于支持向量回归机的土壤湿度反演模型定量估测土壤湿度优于基于BP神经网络算法的土壤湿度反演模型,证明了该方法的可靠性,为土壤湿度的实时反演研究提供了一种新方法。 相似文献
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GNSS-R农田土壤湿度反演方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
正土壤水分是量化陆地及大气能量交换的关键参数。准确监测土壤湿度是实现农业稳产、高产的重要基础。研究监测大范围的土壤水分的方法在农业、水文以及气象等领域的应用意义重大。本文从利用GNSS-R技术探测土壤湿度的基础理论出发,开展了利用导航卫星的反射信号反演土壤湿度方法的研究。论文具体完成的研究工作和相关结论如下: 相似文献
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GPS信噪比观测值的土壤湿度变化趋势反演 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤湿度变化趋势是某一个位置或区域内水资源循环的重要指标.多路径误差作为一种在导航、定位中的重要测量误差,由于其较弱的空间相关性,难以采用全球甚至区域性模型或差分的方法予以消除.在讨论和研究了多路径误差反射模型的基础上,实现了利用 GPS信噪比 SNR(Signal - to - NoiseRatio)观测值中的多路径反射分量对土壤湿度变化趋势的模拟.结合实测 GPS数据和土壤湿度计观测数据的对比和分析表明,该方法能反映土壤湿度变化趋势.同时,在计算过程中如何选择合适卫星、对反演结果质量进行评价以及如何实现两种观测结果之间的同化等是进一步需要研究的问题. 相似文献
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机载GPS反射信号土壤湿度测量技术 总被引：5，自引：1，他引：4
随着全球导航定位系统反射信号(GNSS-R)技术的发展, 近年来提出了利用GPS地表反射信号遥感土壤湿度的新方法, 该方法利用地表反射率与土壤介电常数以及介电常数与土壤湿度之间的关系来建立反演模型。为了可以快速方便的利用DMR实测数据反演得到土壤湿度, 本文根据Wang和Schmugge模型建立了土壤介电常数与湿度之间的分段模型, 实现了从原始反射数据到土壤湿度结果的整个反演流程。为了验证反演的可行性, 利用NASA等机构联合进行的SMEX02试验机载数据反演得到的结果表明, GPS反射信号能够有效地反演 相似文献
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土壤湿度分析传统方法中存在时空变化大、易受仪器设备及天气等因素影响,因而难以提供大范围连续长时间观测数据。针对上述问题,本文利用GPS反射信号研究土壤湿度变化的测量方法,结合GPS反射信号地面反射轨迹,建立GPS反演土壤湿度变化模型,并通过试验验证了其可靠性。 相似文献
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全球定位系统干涉反射测量(GPS-IR)是一种新的遥感技术,可用于估算近地表土壤水分含量。考虑到多卫星融合的优势和土壤湿度的时空尺度性,提出一种基于多星融合的土壤湿度最小二乘支持向量机(LS-SVM)滚动式估算模型。首先通过低阶多项式拟合分离GPS卫星直射和反射信号,进而建立反射信号正弦拟合模型,获取相对延迟相位。最后,通过线性回归模型有效分析和选取多卫星相对延迟相位,并建立基于多星融合的最小二乘支持向量机模型进行滚动式估算土壤湿度。以美国板块边界观测计划PBO提供的监测数据为例,对比分析利用单颗、多颗GPS卫星进行土壤湿度滚动式估算的可行性和有效性。经理论分析和两个测站实验表明:该模型充分发挥了LS-SVM的优势,有效综合了各卫星的性能,改善了采用单颗卫星进行土壤湿度估算时,其结果极易出现异常跳变的现象;模型只需较少的建模数据,采用滚动式能实现较长时间的估算,估算误差较为稳定;模型所估算的结果与土壤湿度实测值之间的相关系数R2以及均方根误差分别为0.942和0.962、0.072和0.032,相对于部分单一卫星至少提高了18.18%。因此,土壤湿度问题可作为非线性事件处理,采用多卫星融合估算是可行和有效的。 相似文献
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多路径效应是影响卫星定位精度和稳定性的重要因素。针对多路径环境复杂多变难以进行分析的问题,该文提出了一种利用双极性天线探测多路径的方法。详细介绍了反射信号的极性特征;通过判断信号的极性可以有效地区分直射信号和反射信号。分析了通过信号极性实现多路径探测的理论:组成双极性天线的右螺旋圆极化天线和左螺旋圆极化天线能够分别输出卫星信号中的右螺旋圆极化分量和左螺旋圆极化分量,如果两个分量的载噪比差值大于一定的门槛值,就可以推断卫星信号在传输过程中经历了多路径效应。最后通过仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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全球定位系统干涉反射测量（GPS-IR）是一种新型的遥感技术，可用于估算近地表土壤水分含量。本文从多卫星融合角度出发，提出了一种基于多星融合的地表土壤湿度估算方法。首先通过低阶多项式拟合分离出卫星反射信号；然后建立反射信号正弦拟合模型，获取相对延迟相位；最后基于多卫星相对延迟相位建立多元线性回归模型。利用美国板块边界观测计划（PBO）提供的监测数据，对比分析不同建模序列长度的反演效果，从而确定最佳的建模长度。试验结果表明，采用多元线性回归模型可实现多颗卫星的有效融合，运用于土壤湿度估算是可行的。 相似文献
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船载气象要素传感器距水面高度是使用块体参数化方法预测近海面大气折射率廓线的必要参数,对于海面蒸发波导等无线电气象系统监测结果的准确性具有重要意义. 利用全球卫星导航系统(GNSS)载噪比(CNR)时间序列反演船载气象要素传感器距水面高度. 该方法提取船舶GNSS接收机输出的卫星信号CNR,采用Lomb Scargle周期谱分析GNSS直射信号与反射信号相干性,反演天线相位中心距水面高度. 根据GNSS天线与气象要素传感器几何关系换算船载气象要素传感器距水面高度. 利用趸船实验数据对该方法进行验证,统计有效反演次数,分析海况对反演结果的影响以及反演高度时均变化. 结果表明:利用该方法反演船载气象要素传感器距水面高度是可行的. 相似文献
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《测绘科学》2020,(6)
针对地表物体反射信号引起的多路径效应是影响GNSS定位精度的重要误差源的问题,该文采用GNSS静态观测数据中的信噪比反演水面高度的方法,对水面高度进行反演,从而实现对水面高度变化的实时监测。为了验证水位反演的精度,利用平静湖面及海面上的GNSS静态观测数据,提取卫星高度角0～30°区间的卫星信噪比。采用二阶多项式拟合的方法去除趋势项,并利用Lomb-Scargle方法进行频谱分析,获取反射信号频率,从而反演天线相位中心到水面的垂直距离,进而确定GNSS-R技术反演水面高的能力。实验结果表明:GNSS-R技术在平静水面上的反演精度为厘米级,在海面上为分米级。因此,利用GNSS反射信号中的信噪比可以实现对水面高度的实时监测。 相似文献
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全球定位系统干涉反射测量(GPS-interferometric reflectometry,GPS-IR)是一种新的遥感技术,利用测量型接收机记录的信噪比(SNR)观测值可实现近地表土壤湿度的监测。考虑到目前利用多星组合反演土壤湿度的研究较少,本文提出一种土壤湿度多星线性回归反演模型。试验表明:①多星组合反演能够更全面地反映测站附近有效监测范围内的土壤湿度信息,有效改善采用单颗卫星反演时反演过程极易出现异常跳变的现象,提高了突发性降雨时段的土壤湿度反演精度。②当组合卫星数达到6颗以上时,其反演结果与土壤湿度参考值之间的相关系数均大于0.9,相对于单颗卫星至少提高了20.8%。 相似文献
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GPS-R技术辅助的土壤水含量变化监测 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统地表土壤含水量测量方法时空分辨率小等不足,研究一种基于GPS卫星信号的矿区地表土壤水含量反演算法。针对傅里叶变换难以处理非均匀时序数据,设计了一种Lomb Scargle算法分析GPS信噪比特性。直接分离其中的直射信号和反射信号,提取多路径反射信号并分析其时频特征。通过与实测数据对比,分析反演土壤含水率的可行性。结果表明:反射信号频谱特征与实际数据具有较强的相关性。该方法为高时空分辨率监测地表土壤含水率提供了一种新的思路。 相似文献
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GPS信噪比用于雪深监测研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对利用全球导航卫星系统反射信号研究测站地表环境参数已成为一个新兴的研究课题这一现状,该文基于全球定位系统信噪比与信号振幅的变化特征,给出了基于全球定位系统多路径信号的全球定位系统多径反射技术用于雪深探测的基本原理。为了验证算法的有效性,利用美国PBO网络中P360站离散20d的全球定位系统原始观测数据进行雪深探测的反演实验。实验结果表明:全球定位系统多径反射技术反演雪深值与实测雪深值吻合较好,误差均值为0.07m,相关系数大于0.99。因此,利用全球定位系统信噪比可以进行雪深探测,在未来的全球导航卫星系统观测站建立时,可以考虑它在环境监测方面表现出来的潜能。 相似文献
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利用GNSS干涉信号振荡幅度反演土壤湿度 总被引：2，自引：1，他引：1
根据干涉效应和GNSS接收机信噪比估计方法,推导了利用GNSS干涉信号幅度进行土壤湿度反演的模型,建模过程考虑了天线增益、土壤介电常数和噪声的影响。提出了使用AMPD算法从含有噪声的归一化干涉功率曲线中提取干涉峰值与谷值,进而反演了土壤介电常数与土壤湿度的方法,并对其进行了仿真。结果表明,利用提取出来的干涉谷值进行反演性能比峰值好,相对稳定准确的卫星仰角范围为5°~25°,湿度大于0.06cm~3/cm~3时反演结果更为准确,标准差在0.01cm~3/cm~3左右波动。 相似文献