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1.
GPS-IR是一种基于卫星反射信号的新的遥感技术,利用SNR观测值中的卫星反射信号可实现土壤湿度的反演。针对卫星反射信号分离问题,提出一种基于小波分析的卫星反射信号分离新方法。实验表明,采用小波分析能够针对不同卫星的信噪比观测值作出相应变化,有效分离卫星直射信号,获取更加准确的卫星反射信号;采用线性回归模型能够很好地表示相对延迟相位与土壤湿度之间的相关性,通过小波分析获取的结果相对于低阶多项式结果有明显提高。  相似文献   
2.
将双树复小波引入到变形监测数据去噪中,从信号分解、去噪过程和去噪质量3个方面综合评价其可行性和有效性。理论分析和算例表明,信噪分离的质量会对阈值估计、阈值去噪和信号重构产生较大影响,信噪分离较好的信号能在一定程度上削弱阈值函数存在的缺陷;双树复小波的分解效果优于传统离散小波,能较好地表现出细节部分的频率信息,使变形信号的周期性变化特征更为明显,可以应用于变形监测数据分析。  相似文献   
3.
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   
4.
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   
5.
全球定位系统多径干涉遥感技术(Global Positioning System-Interference Reflection,GPS-IR)是一种基于卫星反射信号的新遥感技术,可实现土壤湿度、雪深、海平面等方面的监测.针对卫星反射信号分离问题,本文利用小波分析对信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)中的卫星反射信号进行分离.小波基的选择直接影响到卫星反射信号分离的效果,本文通过对比低阶多项式、sym10、bior6.8、dmey和coif5这5种方法的实际消趋和反演效果来优选.经实验表明:利用coif5小波基分解6层能够有效提高卫星反射信号的分离精度和信号的分辨率,获取的相对延迟相位与土壤湿度之间的线性关系显著增强.  相似文献   
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