土壤湿度反演方法、装置、电子设备和可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种土壤湿度反演方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及卫星数据处理领域，方法包括：对多个卫星的观测数据提取信噪比数据，并进行数据清洗，得到目标信噪比数据，并生成n*m维的第一信噪比数据矩阵；对第一信噪比数据矩阵进行主成分分析得到p个主成分值，从p个主成分值中选取贡献度最大的前k个主成分值进行矩阵裁剪和数据重构，还原得到第二信噪比数据矩阵；依据接收机的有效高度和第二信噪比数据矩阵的反射分量计算干涉相位值；依据由土壤湿度和干涉相位值构成的反演模型，得到接收机的安装位置的土壤湿度。解决了现有技术原始卫星信噪比数据处理不充分时造成土壤湿度反演精度差的问题。成土壤湿度反演精度差的问题。成土壤湿度反演精度差的问题。

【技术实现步骤摘要】
土壤湿度反演方法、装置、电子设备和可读存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及卫星数据处理
，尤其涉及一种土壤湿度反演方法、装置、电子设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]监测大面积土壤湿度技术是实现有效灌溉管理、作物稳产高产等的重要基础，也是环境科学中研究短期气候变化的重要方向，土壤湿度监测亦有助于实现农业及河流流域的管理、能及时地监测和预警滑坡、泥石流灾害等。现有技术中，基于GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统)反射信号的卫星技术反演土壤湿度的方法，即GNSS
‑
R(Global Navigation Satellite System reflectometry，全球导航卫星系统反射测量)技术，优于传统的土壤湿度监测手段。GNSS
‑
R接收机可以同时接收多颗卫星的反射信号，时空分辨率高，可以实现全天候、全时段探测，基本不受云、雨等天气状况的影响，而且此项技术易于搭建地基、空基、星载平台，因此GNSS
‑
R逐渐成为土壤湿度反演监测的新兴手段。
[0003]该技术的的主要存在的缺陷在于对原始卫星信噪比数据没有任何预处理精化过程，而实际反演中，信噪比数据极易受到周围环境的影响，提取的反射信号同样也会受到异常噪声的干扰，而这种直接拟合的方法不具备抵制异常噪声的能力，信噪比数据质量差时很大程度上会直接影响土壤湿度反演实验结果的精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种土壤湿度反演方法、装置、电子设备和可读存储介质，以解决现有技术原始卫星信噪比数据处理不充分时造成土壤湿度反演精度差的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种土壤湿度反演方法，包括：
[0007]对接收机接收到的多个卫星的观测数据提取信噪比数据，针对所述多个卫星的信噪比数据进行数据清洗，得到目标信噪比数据，并生成n*m维的第一信噪比数据矩阵，n、m均为正整数；
[0008]对所述第一信噪比数据矩阵进行主成分分析得到p个主成分值，从所述p个主成分值中选取贡献度最大的前k个主成分值进行矩阵裁剪和数据重构，还原重构得到n*k维的第二信噪比数据矩阵，k为不大于p的正整数；
[0009]去除所述第二信噪比数据矩阵的直射分量，得到所述第二信噪比数据矩阵的反射分量，依据所述接收机的有效高度和所述第二信噪比数据矩阵的反射分量计算干涉相位值；
[0010]依据由土壤湿度和所述干涉相位值构成的反演模型，得到所述接收机的安装位置的土壤湿度。
[0011]可选的，所述对所述第一信噪比数据矩阵进行主成分分析得到p个主成分值，从所
述p个主成分值中选取贡献度最大的前k个主成分值进行矩阵裁剪和数据重构，还原重构得到第二信噪比数据矩阵，包括：
[0012]对所述第一信噪比数据矩阵进行主成分分析，转换得到n*n维的第一转换矩阵、n*m维的第一数据矩阵和m*m维的第二转换矩阵，所述第一数据矩阵为除P个主成分值外，其余元素均为0的矩阵；所述P个主成分值从大到小顺序排列在所述第一数据矩阵的主对角线上，p为不大于m和n的正整数；
[0013]从所述p个主成分值中选取前k个主成分值，对所述第一转换矩阵、所述第一数据矩阵和所述第二转换矩阵进行矩阵裁剪和数据重构得到第一重构矩阵、第二数据矩阵和第二重构矩阵，依据所述第一重构矩阵、所述第二数据矩阵和所述第二重构矩阵还原重构得到n*k维的第二信噪比数据矩阵。
[0014]可选的，所述卫星向接收机发送不同历元的观测数据时具有不同的高度角，所述针对所述多个卫星的信噪比数据进行数据清洗，得到目标信噪比数据，并生成n*m维的第一信噪比数据矩阵，包括：
[0015]依据每一卫星在不同历元时的信噪比数据计算所述卫星对应的高度角；
[0016]从多个所述卫星的信噪比数据中剔除值为0和/或对应的高度角为0的信噪比数据，得到目标信噪比数据；
[0017]依据所述目标信噪比数据，生成n*m维的第一信噪比数据矩阵。
[0018]可选的，所述主成分分析采用奇异值分解时，所述第一信噪比数据矩阵的转换公式为：
[0019]X＝VBP
T
；
[0020]其中：
[0021]X为n*m维的第一信噪比数据矩阵；
[0022]V为n*n维的第一转换矩阵；
[0023]B为n*m维的第一数据矩阵，且所述第一数据矩阵B为除P个主成分值外，其余元素均为0的矩阵；所述P个主成分值从大到小顺序排列在所述第一数据矩阵的主对角线上，p为不大于m和n的正整数；
[0024]P为m*m维的第二转换矩阵，P
T
为所述第二转换矩阵P的转置矩阵。
[0025]可选的，所述主成分分析采用奇异值分解时，所述第二信噪比数据矩阵的还原重构公式为：
[0026]R_SNR＝V
′
B
′
P
′
T
；
[0027]其中：
[0028]R_SNR为第二信噪比数据矩阵；
[0029]V
′
为n*k维的第一重构矩阵，依据所述第一转换矩阵V的前k列生成；
[0030]B
′
为k*k维的第二数据矩阵，依据所述第一数据矩阵B的前k行和前k列生成；
[0031]P
′
为m*k维的第二重构矩阵，依据所述第二转换矩阵P的前k列生成；
[0032]P
′
T
为所述第二重构矩阵P
′
的转置矩阵。
[0033]可选的，所述依据所述接收机的有效高度和所述第二信噪比数据矩阵的反射分量计算干涉相位值，包括：
[0034]依据所述接收机的有效高度，利用非线性最小二乘拟合所述第二信噪比数据矩阵
的反射分量，计算干涉相位值。
[0035]可选的，所述干涉相位值的计算公式为：
[0036][0037]其中：
[0038]R_SNR
r
为所述第二信噪比数据矩阵的反射分量；
[0039]A
r
为接收机收到的反射信号的振幅；
[0040]h为所述接收机的有效高度；
[0041]λ为所述接收机收到的一卫星信号的波长；
[0042]θ为所述卫星的高度角；
[0043]为所述干涉相位值。
[0044]可选的，所述由土壤湿度和所述干涉相位值构成的反演模型的计算公式为：
[0045][0046]其中：
[0047]VSM为土壤湿度；
[0048]S为第一线性系数；
[0049]为所述干涉相位值；
[0050]VSM
resid
为土壤湿度基数。
[0051]第二方面，本专利技术实施例提供了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种土壤湿度反演方法，其特征在于，包括：对接收机接收到的多个卫星的观测数据提取信噪比数据，针对所述多个卫星的信噪比数据进行数据清洗，得到目标信噪比数据，并生成n*m维的第一信噪比数据矩阵，n、m均为正整数；对所述第一信噪比数据矩阵进行主成分分析得到p个主成分值，从所述p个主成分值中选取贡献度最大的前k个主成分值进行矩阵裁剪和数据重构，还原重构得到n*k维的第二信噪比数据矩阵，k为不大于p的正整数；去除所述第二信噪比数据矩阵的直射分量，得到所述第二信噪比数据矩阵的反射分量，依据所述接收机的有效高度和所述第二信噪比数据矩阵的反射分量计算干涉相位值；依据由土壤湿度和所述干涉相位值构成的反演模型，得到所述接收机的安装位置的土壤湿度。2.根据权利要求1所述的土壤湿度反演方法，其特征在于，所述对所述第一信噪比数据矩阵进行主成分分析得到p个主成分值，从所述p个主成分值中选取贡献度最大的前k个主成分值进行矩阵裁剪和数据重构，还原重构得到n*k维的第二信噪比数据矩阵，包括：对所述第一信噪比数据矩阵进行主成分分析，转换得到n*n维的第一转换矩阵、n*m维的第一数据矩阵和m*m维的第二转换矩阵，所述第一数据矩阵为除P个主成分值外，其余元素均为0的矩阵；所述P个主成分值从大到小顺序排列在所述第一数据矩阵的主对角线上，p为不大于m和n的正整数；从所述p个主成分值中选取前k个主成分值，对所述第一转换矩阵、所述第一数据矩阵和所述第二转换矩阵进行矩阵裁剪和数据重构得到第一重构矩阵、第二数据矩阵和第二重构矩阵，依据所述第一重构矩阵、所述第二数据矩阵和所述第二重构矩阵还原重构得到n*k维的第二信噪比数据矩阵。3.根据权利要求1所述的土壤湿度反演方法，其特征在于，所述卫星向接收机发送不同历元的观测数据时具有不同的高度角，所述针对所述多个卫星的信噪比数据进行数据清洗，得到目标信噪比数据，并生成n*m维的第一信噪比数据矩阵，包括：依据每一卫星在不同历元时的信噪比数据计算所述卫星对应的高度角；从多个所述卫星的信噪比数据中剔除值为0和/或对应的高度角为0的信噪比数据，得到目标信噪比数据；依据所述目标信噪比数据，生成n*m维的第一信噪比数据矩阵。4.根据权利要求2所述的土壤湿度反演方法，其特征在于，所述主成分分析采用奇异值分解时，所述第一信噪比数据矩阵的转换公式为：X＝VBP
T
；其中：X为n*m维的第一信噪比数据矩阵；V为n*n维的第一转换矩阵；B为n*m维的第一数据矩阵，且所述第一数据矩阵B为除P个主成分值外，其余元素均为0的矩阵；所述P个主成分值从大到小顺序排列在所述第一数据矩阵的主对角线上，p为不大于m和n的正整数；P为m*m维的第二转换矩阵，P
T
为所述第二转换矩阵P的转置矩阵。
5.根据权利要求4所述的土壤湿度反演方法，其特征在于，所述主成分分析采用奇异值分解时，所述第二信...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘广，
申请(专利权)人：中移智行网络科技有限公司中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：