基于双频加权组合的土壤含水量估算方法研究

王浩宇，张志刚，梁月吉，任 超，时梦琪

(1.桂林理工大学测绘地理信息学院，广西 桂林 541004；2.广西空间信息与测绘重点实验室，广西 桂林 541004)

0 引 言

目前，国内外利用GPS-IR遥感技术监测土壤湿度的研究很多。1993年，Martin-Neria[1]第1次用GNSS-R信号进行海面测高的技术，发现反射信号对土壤湿度十分敏感，地表反射GPS信号功率是土壤介电常数的函数。Bilich等[2]发现反射信号分离后，信噪比的幅频特性与多径环境有很强的相关性，研究了信噪比(Signal-to-Noise Ratio，SNR)观测中直接分量和反射分量的分离以及反射分量与反射环境的关系，并对相位观测进行了修正。Larson等通过研究信噪比数据和气象数据，验证了多径干扰幅度与降水事件之间存在强相关性[3-4]。Chew等利用大陆板块边界观测网络SNR观测数据和相关场地的测量土壤水分数据已得到更多验证：干扰相位，幅度和频率计算有效高度与土壤湿度之间存在很强的相关性[5-6]。敖敏思等利用指数函数能较好地描述SNR多径延迟相位与土壤湿度之间的关系[7]。汉牟田等利用振荡振幅反演土壤湿度时得出一个结论，反演结果的准确性在不同高度和介电常数的反射系数的敏感性估计误差，敏感性弱的仰角更适合反演[8]。丰秋林等利用BP神经网络模反演土壤湿度，表明该方法明显优于线性回归统计的方法反演土壤湿度，证明了该方法的可靠性[9]。梁月吉等通过最小二乘支持向量机和神经网络实现了多颗GPS卫星的初步融合，验证了基于多星融合的土壤湿度反演精度相对于单颗卫星有了较为明显的提高[10-11]。……