低植被覆盖环境下BDS双频多星组合反演土壤水分研究

土壤水分是构成陆地生态系统的重要组成部分,高效、准确的监测其变化具有重要作用.利用全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)反射信号反演土壤水分已成为一种新型的遥感监测方法.目前,已有研究多倾向于在裸土环境下通过全球定位系统(Global Positioning System,GPS)数据反演土壤水分,同时在引入小波分析分离卫星反射信号时,缺乏对分解层数的探讨.为此,基于北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS),提出一种基于小波分析和最小二乘支持向量机的土壤水分双频多星组合反演方法.探讨不同卫星高度角下小波分解层数对卫星信号的分离效果,并对比分析不同双频卫星组合反演土壤水分的可行性和有效性.以低植被覆盖环境为例,实验表明:(1)由于观测数据受多种因素影响,不同卫星最佳的高度角范围和小波分解层数均不同.(2)采用最小二乘支持向量机能够有效综合各卫星不同频率信号包含的土壤水分信息,反演结果更准确;当双频组合为四星时,反演结果与参考值之间的相关系数为0.977,较单星单频提高了20.74%.双频多星组合不仅使模型反演的效果较好且稳定性更高,而且在低植被覆盖环境下也能保持较好的反演精度.因此,采用BDS双频多星组合反演土壤湿度是可行的.

利用GPS-IR监测土壤湿度的多星线性回归反演模型

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%。