一种稳健最小二乘支持向量机GNSS-IR土壤湿度反演方法

全球卫星导航系统干涉测量(global navigation satellite system interferometric reflectometry,GNSS-IR)是一种新型的遥感技术,可利用多径信噪比序列的延迟相位值反演土壤湿度值,其延迟相位求解通常使用信赖域算法,该算法一定程度依赖初值设定。文章先使用遗传算法求解出延迟相位粗略值,再将该数值作为信赖域的初值用于迭代计算,提升了部分卫星延迟相位的求解精度及稳定性。此外,针对多径信噪比序列易受环境因素影响引入粗差,进而影响模型反演精度,文章采用稳健最小二乘支持向量机作为反演模型,同时又考虑到多星融合的时空尺度优势,将该模型分别做了单星反演至五星融合反演,并与最小二乘支持向量机模型做对比。分析结果表明,当三星融合时该模型提升精度最为明显,MAE最高可降低15.6%,RMSE最高可降低12.0%。

主流海表风场资料在舟山群岛近海的性能评估

再分析风场资料已广泛应用于我国舟山群岛海域可再生能源评估、海洋灾害预防决策以及港口运维和船舶运输等涉海发展领域,然而不同业务机构所提供的再分析数据在舟山近海的性能表现不一,严重阻碍了此类数据的有效应用。基于2018年全年单点浮标观测资料,综合评价了舟山群岛近海面(10 m)风场的长期变化趋势,并利用误差分析和风玫瑰图等统计工具对6种主流海表风场再分析资料,包括:ECMWF第五代全球大气再分析数据(the 5th generation ECMWF atmospheric reanalysis,ERA5)、NECP第二版全球高分辨率再分析数据(climate forecast system version 2,CFSv2)、美国宇航局物理海洋学分布存档中心的多卫星融合资料(cross-calibrated multi-platform,CCMP)、日本55年再分析数据(Japanese 55-year reanalysis,JRA-55)、第二版现代研究与应用回顾性分析数据(modern-era retrospective analysis for research and applications version 2,MERRA-2)和ECMWF哥白尼大气监测服务再分析数据(the Copernicus Atmosphere Monitoring Service,CAMS)在时间变化特征上进行了对比与评估。研究表明:在综合性能方面,ERA5对风场的再现能力最优,其次为JRA-55;在要素可信度方面,ERA5对风速的再现情况相对较优,而CFSv2的风向再现情况较好;风场产品在不同季节的模拟能力有所差异;不同风场产品在不同风速区间的重构能力也有所不同;在全年风向分布方面,各再分析资料都存在显著的东向偏差。研究结果为不同应用场景下风场资料的选取提供评估依据,并为进一步开发适用于舟山群岛近海的高精度长周期风场数据产品奠定基础。

基于GPS-IR的地表土壤湿度估算方法

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。

BDS/GPS多卫星解译土壤湿度变化研究

针对单颗卫星结果易跳变且无法有效表征土壤湿度时空尺度特征的问题,提出了一种多卫星赋权融合解译土壤湿度变化的算法。该方法无需额外观测值仅使用卫星直射和反射信号强度来确定权值,并通过实测GNSS数据进行了验证。研究结果表明,卫星赋权融合结果有效综合了不同卫星间的信息,提高了土壤湿度解译值与实测值间的一致性,BDS/GPS融合结果的相关系数分别达到了0.849和0.729,较单颗卫星的结果至少提升了15.51%和17.01%。因此,多卫星融合解译结果可作为土壤湿度实测值的更优估计,为简便且高效地监测土壤湿度提供了新手段。

多星融合的土壤湿度滚动式估算模型

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X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。