一种基于GNSS-IR的地表土壤湿度多星组合反演方法技术

本发明专利技术公开了一种基于GNSS‑IR的地表土壤湿度多星组合反演方法，属于微波遥感技术领域。本发明专利技术方法通过采用测量型GNSS接收机的监测数据，提取出卫星高度角、方位角和信噪比，并通过时空重合度选取多颗有效卫星；进而利用小波分析分离各卫星信噪比中的反射信号，对低高度角的反射信号进行重采样，经非线性最小二乘正弦拟合得到各卫星的多径延迟相位；最后通过最小二乘支持向量机建立多颗卫星的多径延迟相位与土壤湿度之间的非线性关系，实现土壤湿度的高精度反演。本发明专利技术方法应用范围广，反演精度较高，能有效改善传统的卫星反射信号分离方法存在的不足和仅采用单颗卫星难以全面地反映出测站周边的土壤湿度信息问题，解决了现有技术中出现的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GNSS-IR的地表土壤湿度多星组合反演方法
本专利技术属于全球卫星导航系统干涉反射遥感及土壤湿度监测应用领域，具体提出了一种基于GNSS-IR(GlobalPositioningSystem-InterferometricReflection，全球定位系统干涉反射测量)的地表土壤湿度多星组合反演方法。
技术介绍
土壤湿度是水文、气象和农业环境研究中重要的参数，科学、准确地监测土壤湿度不仅对研究气候气象预报、地质灾害评价以及水资源循环问题等有着重要的意义，而且对于农业旱情监测、农业用水合理灌排、农作物生长评估等方面的作用也十分重大。至今在实践中还没有一种可准确、高精度、实时地掌握局部或区域土壤湿度的技术或方法。虽然电流传感器、时域反射计、光纤传感器和直接取样等技术能够提供土壤湿度信息，但其适应性有限、全远程自动化监测不易实现。近几年，利用遥感技术反演区域土壤湿度成为国内外研究的热点，但遥感技术对局部土壤湿度的分辨率有限，也难以实现实时性。随着全球导航卫星系统的发展，利用GNSS卫星反射信号监测土壤湿度成为了一种新型的遥感监测手段，具有全天时、全天候、覆盖范围广、高时空分辨率、高精度等优点。近年来，基于GNSS-IR反演地表土壤湿度已经得到了有效验证。目前，GNSS-IR被广泛应用于海平面、土壤湿度、海冰、火山灰等地球物理参数变化的遥感监测。基于GNSS-IR反演地表土壤湿度，合理地选取卫星和准确地分离卫星反射信号是土壤湿度反演的关键。传统的卫星反射信号分离方法主要采用低阶多项式拟合，该方法需要考虑多项式阶数的选择问题，而且获得的卫星反射信号局部拟合精度较低，运算时间较长。针对土壤湿度反演模型方面，受卫星运行轨道影响，不同的卫星反映着测站周边不同的地表环境信息，采用单颗卫星反演土壤湿度，难以准确地掌握测站周边的土壤湿度信息。而且，对于卫星选取问题，目前仍无法高效的筛选合格的卫星。因此，已有的技术和方法仍难以对土壤湿度进行全面地监测和准确地评估。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，克服现有技术中的不足，提出一种基于GNSS-IR的地表土壤湿度多星组合反演方法，该方法可以通过时空重合度实现多卫星的有效选取，利用小波分析有效分离GNSS卫星反射信号，采用最小二乘支持向量机实现多颗卫星的最佳组合，有效改善传统低阶多项式拟合方法存在的不足和采用单颗卫星反演土壤湿度极易产生异常跳变问题。为达到上述目的，本专利技术提出一种基于GNSS-IR的地表土壤湿度多星组合反演方法，通过采用测量型GNSS接收机的监测数据，提取出各卫星高度角、方位角和信噪比，并通过构建时空重合度模型，合理设置阈值区间，实现多卫星的有效选取；根据卫星直射和反射信号的几何特征，利用小波分析分离出各卫星信噪比中与土壤湿度相关的有效反射信号；进而对低高度角的卫星反射信号进行重采样，经非线性最小二乘进行正弦拟合，得到各卫星的多径延迟相位；最后通过最小二乘支持向量机建立多颗卫星的多径延迟相位与土壤湿度之间的非线性关系，实现土壤湿度的高精度反演。具体包括以下步骤：步骤一：采用测量型GNSS接收机的地基监测数据，获取各卫星的高度角、方位角和信噪比数据，以及同步监测的土壤湿度实测数据。步骤二：基于时空重合度的多卫星选取。基于步骤一提取的数据，根据惠更斯-菲涅尔原理，计算不同观测时段内各GNSS卫星的镜面反射点位置，以及计算各GNSS卫星在不同观测时段的有效反射区域，构成每颗GNSS卫星在不同观测时段内对应于上升或下降弧段的有效反射区域椭圆簇；计算GNSS各卫星的有效菲涅尔反射区面积，确定基站附近土壤湿度估算的最大有效监测面积(近似于以半径为r的圆)。以接收机相位中心为中心点，将类似圆弧长与圆的半径相连接形成的面积，定义为一个分区(近似于圆弧面积)。通过合理设置有效时段阈值范围，从时间尺度上统计在同一个有效时段内出现的卫星；设置各卫星的最大菲涅尔反射区面积重合度阈值范围，以及相应的GNSS卫星叠加数阈值范围。最后将最大有效监测面积分成能够同时满足三个阈值范围的多个分区，实现各分区的多卫星有效选取。步骤三：GNSS卫星反射信号分离。根据各卫星信噪比中直射和反射信号的几何特征，利用小波分析提取各卫星的有效反射信号时间序列，采用如下公式：其中，表示尺度系数，表示小波系数，h和g表示低通和高通滤波器，j为分解层数，n为离散采样个数。卫星直射信号重构计算公式如下：其中，即为将细节信号所处的频带置零，进行小波重构后的卫星直射信号。与原始信噪比信号相减得到卫星反射信号。步骤四：对低高度角的卫星反射信号进行重采样，采用非线性最小二乘拟合计算多径延迟相位。采用的公式如下：其中，式(4)中，SNRr是卫星反射信号，λ是GPS、BDS、GLONASS载波的波长，θ是卫星高度角，h接收机天线高，A是多径振幅；式(5)中，Ck是系统的输出，sinθ是输入，是待求参数多径延迟相位。通过迭代算法计算使Q达到极小值时的参数步骤五：基于最小二乘支持向量机的多星组合反演模型GNSS各颗卫星多径延迟相位集X为：X＝[xGPS,xBDS,xGLONASS](6)其中，xGPS、xBDS、xGLONASS分别代表GPS、BDS和GLONASS的各颗卫星多径延迟相位集。具体如下：其中，n、a和b代表各卫星导航系统的卫星编号，m表示年积日。对应的土壤湿度参考集Y为：Y＝[y1，y2，y3，...ym](10)其中，X作为q维多径延迟相位输入样本，Y作为土壤湿度参考值输出样本。LS-SVM估计的回归问题计算公式如下：其中，γ表示正则化参数，ei表示拟合误差，表示核函数，w表示权系数向量，b表示阈值。进而，得到LS-SVM的多星组合计算公式：其中，a代表代表拉格朗日乘子，Xi表示输入训练样本集，X0表示测试样本集。LS-SVM的多星组合反演结果为y。与现有技术相比，本专利技术提出的基于GNSS-IR的地表土壤湿度多星组合反演方法，能够充分发挥GNSS多卫星系统数据组合的优势，基于时空重合度能够更为有效地选取多卫星；采用小波分析分离各卫星反射信号，相对于低阶多项式拟合方法，其局部拟合精度较高，受人为因素影响较少；同时，采用最小二乘支持向量机建立多颗卫星的多径延迟相位与土壤湿度之间的非线性关系，实现土壤湿度的高精度反演，能够有效改善采用单颗卫星反演土壤湿度极易产生异常跳变问题，多星组合反演能够更加全面地反映出测站周围有效监测范围内的地表土壤湿度信息，因此本专利技术可以高效、准确的监测区域内土壤湿度变化特征。附图说明图1本专利技术的流程图。图2多路径效应几何关系图。图3信噪比时间序列小波多尺度分解图。图4小波分析重构得到的卫星反射信号序列图。图5LS-SVM多星组合反演结果的线性回归模型分析图。具体实施方案<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于GNSS-IR的地表土壤湿度多星组合反演方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤一：采用测量型GNSS接收机获取的地基监测数据，提取出各卫星的高度角、方位角和信噪比数据，以及测站有效监测范围内的土壤湿度实测数据；/n步骤二：基于时空重合度的多卫星选取；/n基于步骤一提取的数据，根据惠更斯-菲涅尔原理，计算不同观测时段内各GNSS卫星的镜面反射点位置，以及计算各GNSS卫星在不同观测时段的有效反射区域，构成每颗GNSS卫星在不同观测时段内对应于上升或下降弧段的有效反射区域椭圆簇；计算GNSS各卫星的有效菲涅尔反射区面积，确定基站附近土壤湿度估算的最大有效监测面积，即近似于以半径为r的圆,以接收机相位中心为中心点，将类似圆弧长与圆的半径相连接形成的面积，定义为一个分区，即近似于圆弧面积，通过合理设置有效时段阈值范围，从时间尺度上统计在同一个有效时段内出现的卫星；设置各卫星的最大菲涅尔反射区面积重合度阈值范围，以及相应的GNSS卫星叠加数阈值范围，最后将最大有效监测面积分成能够同时满足三个阈值范围的多个分区，实现各分区的多卫星有效选取；/n步骤三：GNSS卫星反射信号分离；/n基于步骤二选取的各分区多卫星数据，根据各卫星信噪比中直射和反射信号的几何特征，利用小波分析提取各卫星的有效反射信号时间序列，采用如下公式：/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于GNSS-IR的地表土壤湿度多星组合反演方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：采用测量型GNSS接收机获取的地基监测数据，提取出各卫星的高度角、方位角和信噪比数据，以及测站有效监测范围内的土壤湿度实测数据；
步骤二：基于时空重合度的多卫星选取；
基于步骤一提取的数据，根据惠更斯-菲涅尔原理，计算不同观测时段内各GNSS卫星的镜面反射点位置，以及计算各GNSS卫星在不同观测时段的有效反射区域，构成每颗GNSS卫星在不同观测时段内对应于上升或下降弧段的有效反射区域椭圆簇；计算GNSS各卫星的有效菲涅尔反射区面积，确定基站附近土壤湿度估算的最大有效监测面积，即近似于以半径为r的圆,以接收机相位中心为中心点，将类似圆弧长与圆的半径相连接形成的面积，定义为一个分区，即近似于圆弧面积，通过合理设置有效时段阈值范围，从时间尺度上统计在同一个有效时段内出现的卫星；设置各卫星的最大菲涅尔反射区面积重合度阈值范围，以及相应的GNSS卫星叠加数阈值范围，最后将最大有效监测面积分成能够同时满足三个阈值范围的多个分区，实现各分区的多卫星有效选取；
步骤三：GNSS卫星反射信号分离；
基于步骤二选取的各分区多卫星数据，根据各卫星信噪比中直射和反射信号的几何特征，利用小波分析提取各卫星的有效反射信号时间序列，采用如下公式：






其中，表示尺度系数，表示小波系数，h和g表示低通和高通滤波器，j为分解层数，n为离散采样个数，卫星直射信号重构计算公式如下：



其中，即为将细节信号所处的频带置零，进行小波重构后的卫星直射信号，与原始信噪比信号相减得到卫星反射信号；
步骤四：对低高度角的卫星反射信号进行重采样，采用非线性最小二乘拟合计算各卫星的多径延迟相位,采用公式如下：






其中，式(4)中，SNRr是卫星反射信号，λ代表全球定位系统、北斗卫星导航系统或格洛纳斯卫星导航系统的载波波长，θ是卫星高度角，h接收机天线高，A是多径振幅；式(5)中，Ck是系统的输出，sinθ是输入，是待求参数多径延迟相位,通过迭代算法计算使Q达到极...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁月吉，任超，张志刚，
申请(专利权)人：桂林理工大学，
类型：发明
国别省市：广西;45