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土壤水分在全球碳循环中起着重要作用,而在农业方面,过高或过低的土壤水分都会对农作物的产量产生不利影响,因此研究测定土壤水分的方法在农业及时合理灌溉、气象等领域的意义重大。随着全球卫星导航系统的不断发展与完善,基于 GPS-R(Global Positioning Satellite System-Reflectmetry)的反演技术用于土壤湿度、积雪厚度、潮位变化等已成为逐步兴起的遥感监测手段。本文以GPS多路径和信噪比为出发点,探究GPS-R技术反演土壤湿度的理论和方法。采用测量型接收机采集GPS数据和便携式传感器获取土壤湿度数据,分别从定性和定量的角度分析多路径特征参数(振幅、频率和相位)与土壤湿度的关系。从高度角、土壤湿度及波段三个影响因素进行分析;结果表明:(1)结合在相同地点一次降雨前与降雨后的五颗卫星的实测数据表明随着土壤湿度的上升,卫星多路径反射分量特征参数整体表现为:频率和振幅减小,而延迟相位增加。(2)从定量角度分析五颗卫星,发现三颗卫星(G01、G22和G23)多径分量的振幅与土壤湿度相关性达到中度相关,且指数函数模型优于线性函数模型;仅卫星(G27)多径分量的振幅与土壤湿度相关性达到高度相关,线数函数模型优于指数函数模型。三颗卫星(G01、G22和G30)多径分量的频率与土壤湿度相关性达到中度相关,其中探测深度与土壤湿度建立的模型中,线数函数模型优于指数函数模型。两颗卫星(G23和G27)多径分量的相位与土壤湿度相关性达到中度相关,G23卫星多径分量的相位与2cm及5cm处土壤湿度均呈现线性相关,且决定系数R2(5cm)>R2(平均土壤湿度)>R2(2cm);G27则是指数函数模型优于线性模型。(3)在原始数据选择方面,高度角(5°-25°)的信噪比多径分量振幅四颗卫星(G01、G22、G23和G27)与土壤湿度相关系数分别为-0.759、-0.532、-0.671和-0.833;三颗卫星(G01、G22和G30)多径分量频率与土壤湿度的相关系数分别为-0.761、-0.761和-0.736;两颗卫星(G23和G27)卫星多径分量相位与土壤湿度的相关系数分别为0.631和-0.760。选择高度角5°-25°相对应的土壤湿度与卫星的参数进行相关性,振幅的相关系数在-0.494～-0.833;相位0.513～-0.760;频率-0.627～-0.761。选择S1信噪比,数据过长,过短都会降低反演效果。图[43]表[7]参[78]