基于长时间序列SNR数据的土壤湿度反演

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土壤湿度作为能够模拟天气和气候等水文变化过程的重要参数,实时、高效的监测有着重要的科学意义。普通大地测量型接收机收集的SNR数据可用于推断测站周围土壤湿度波动,这被称为全球定位系统干涉反射(GNSS Interferometric Reflectometry,GNSS-IR)技术。目前大多数研究侧重于较短时间尺度上的土壤湿度反演问题,且较少建立不同反演模型进行对比验证。本文通过分析GNSS-IR技术反演土壤湿度参数的基本原理与过程,提取了长时间序列的反射信号相位偏移,通过与土壤体积含水量进行时序特征及相关性分析,建立了基于GPS反射信号的线性反演模型和BP神经网络反演模型。分析发现,GPS反射信号相位偏移能够反映土壤湿度的波动,且很好的表现出了土壤湿度的季候特性和年周期变化,年内相关性可达到0.8以上,多年际相关性也可达0.72,且利用BP神经网络反演模型估算的土壤湿度明显优于线性反演模型。研究表明,通过利用长时间序列SNR数据反演土壤湿度变化趋势是完全可行的,这将为低成本、大范围的监测地表土壤湿度提供一种新手段。
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