基于PSO-RF的GNSS-IR土壤湿度反演方法研究

孙 波，张 弛，尹世超，许 浩，张伟杰

(1.山东农业大学 信息科学与工程学院，山东 泰安 2710182.中华人民共和国科学技术部 国家遥感中心，北京 100036)

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土壤湿度是农田环境的一个重要指标，是影响农作物正常生长的重要因素[1]。因此，农田土壤湿度的大范围、实时、精确地获取对于指导农田精准灌溉、提高现代农业的智能化水平具有重要的研究意义。

基于全球导航卫星系统干涉测量(Global Navigation Satellite System Interferometry and Reflectometry，GNSS-IR)技术的土壤湿度探测方法是一种新兴的被动微波遥感方式。与目前已有的探测方式相比，弥补了传统烘干称重法在实时性及对农田的破坏性方面的弊端，同时解决了传统微波遥感方式造价高、时空分辨率低的问题，近年来已成为微波遥感技术研究的热点[2]。

GNSS-IR技术从探测模式上又称为GNSS单天线技术，起源于欧美。2008年，美国科罗拉多大学Larson团队[3-6]首先提出利用已有的GNSS普通信号接收机在接收导航卫星直射信号的同时，也能够接收地面的散射及反射信号，实测结果验证了土壤湿度与接收的直反射信号产生的干涉信噪比(Signal to Noise Ratio，SNR)的振幅和相位有关。在此基础上，法国图卢兹三大的Roussel团队[7-8]分析了全球定位系统(Global Positioning System，GPS)和格洛纳斯系统(Global Navigation Satellite System，GLONASS)在不同卫星高度角条件下的SNR数据，证明了从低高度角2°～30°的SNR数据中提取的特征参量与土壤湿度相关性较高。国内学者也在相关领域展开了研究，桂林理工大学任超团队[9]将小波变换应用到直反射信号分离的过程中，提高了SNR特征参量的提取精度，进而改善了土壤湿度的反演精度。……