用于土壤湿度测量的传感器网络动态采样策略

土壤湿度是科研及生产生活等众多领域的测量要求。传感器连续采样方式能耗大、维护困难,不适用于无线传感器网络领域。本文提出一种适用于无线传感器网络土壤湿度测量的新型动态采样控制策略,将土壤湿度量化为马尔可夫过程,利用部分可观察马尔可夫决策问题,通过动态远程控制传感器节点的采样周期,以较少的采样点满足测量需求,达到节省能量的目标。实验结果表明,动态采样控制的采样时间及总体成本分别只有传统连续采样模式的13%和62%。本策略可以广泛应用于其他环境量测量领域,如气温,水质,环境湿度等量的测量。

GNSS反射信号在土壤湿度测量中的应用

为全面获取陆地土壤湿度信息,实现导航卫星反射信号土壤含水量反演,在给出散射信号极化特征及散射信号归一化功率的基础上,通过对陆基土壤时序采样数据、时序介电常数进行分析和仿真,估计土壤湿度参数。仿真表明,试验结果与常规湿度测量方法一致。因此,多普勒延迟映射接收机能够正确表征地表含水量分布特征,导航卫星反射信号可以应用于土壤湿度测量中。

利用GNSS-R反射信号估计土壤湿度

GNSS-R土壤湿度估计是利用接收直达波和土壤反射波的信号强度比值,通过反演得到土壤湿度参量。给出土壤反射波形的仿真结果,研究它们与土壤的介电常数和仰角的依赖关系。介绍了GNSS-R土壤湿度计的反演原理、观测设备和数据处理方法,并得出了初步的实验结果。GNSS-R反演得到的土壤湿度与同一地点用土壤湿度计测量值比较的结果显示,它们吻合得很好。

利用GNSS干涉信号振荡幅度反演土壤湿度

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。

SVRM方法的单天线GNSS-R土壤湿度反演

针对单天线模式下GNSS-R土壤湿度反演中精度较差、稳定度不高的问题,提出一种SVRM辅助的土壤湿度测量方法:天线接收干涉信号的3个特征参量相位、幅度、频率均可用于土壤湿度反演,将三者同时作为SVRM的输入,土壤湿度实测值作为输出,对数据样本进行训练,并在独立测试集上进行验证。实验结果表明,利用SVRM能够有效提高土壤湿度反演的精度。

GNSS信号土壤衰减模型的试验验证方法

GNSS(global navigation satellite system)信号在土壤中的衰减情况对于研究GNSS反射信号的有效遥感深度具有重要意义。本文通过试验研究了北斗信号与GPS(global positioning system)信号在土壤中的衰减情况。在试验设计上将GNSS天线置入土壤中并不断改变天线上方的土壤厚度与湿度以采集GNSS信号的功率衰减数据,最后利用这些数据反演土壤湿度以对GNSS信号土壤衰减模型进行验证。试验结果表明,土壤能够使GNSS信号发生明显的衰减。土壤的湿度值与厚度值越大,GNSS信号功率衰减越严重。在黏土土质,土壤湿度为0.15~0.30 cm^3/cm^3的情况下,当土壤厚度达到21 cm时,GNSS信号功率已衰减至无法被GNSS接收机测出。进一步根据GNSS信号衰减模型反演土壤湿度,结果显示,模型在土壤厚度大于等于10 cm、卫星仰角高于50°的情况下较为精确,此时利用北斗B1信号与GPS L1信号反演土壤湿度的均方根误差分别小于0.04 cm^3/cm^3与0.09 cm^3/cm^3。