【摘 要】
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土壤水分是水循环研究中的重要参数,快速准确地获取土壤水分对于土壤墒情和干旱监测具有重要作用。当前常见的土壤水分监测方式包括地面测量法和卫星遥感法等。地面测量法虽然能够满足监测时间的连续性,但对监测区域整体情况的反应能力较弱且空间分辨率固定;卫星遥感法虽然空间连续性较好,但受到卫星过境时间和云层水汽的影响,难以满足时间连续性的需求。全球卫星导航系统使用微波的L波段作为载波,该波段对土壤水分特别敏感,
【基金项目】
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2021年宁夏自治区科技创新团队柔性引进人才项目“北斗+”土壤水分和植被含水量监测仪器设备研发及应用创新团队项目（No.2021000012）；
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土壤水分是水循环研究中的重要参数,快速准确地获取土壤水分对于土壤墒情和干旱监测具有重要作用。当前常见的土壤水分监测方式包括地面测量法和卫星遥感法等。地面测量法虽然能够满足监测时间的连续性,但对监测区域整体情况的反应能力较弱且空间分辨率固定;卫星遥感法虽然空间连续性较好,但受到卫星过境时间和云层水汽的影响,难以满足时间连续性的需求。全球卫星导航系统使用微波的L波段作为载波,该波段对土壤水分特别敏感,非常适用于土壤水分监测。由于卫星信号具有高时效性和全天候的特点,能够为全天候连续性监测提供保障,同时通过调节接收机天线高度还可以满足不同观测空间分辨率的需求。早期的GNSS-R（Global Navigation Satellite System Reflectometry）土壤水分反演研究多数基于GPS信号开展。随着北斗导航系统的建成,其地球静止轨道（Geostationary Earth Orbit,GEO）卫星能够提供相对固定的卫星高度角和几何位置关系,为地面土壤水分观测提供了更多的选择。针对上述背景,本研究基于机器学习方法和北斗导航信号构建了裸露土壤水分反演模型,为BDS-R（BeiDou System Reflectometry）土壤水分反演的发展起到一定的推动作用。研究内容主要包含以下四个方面:（1）使用北斗信号接收装置、土壤水分传感器、单片机和无线数据传输模块设计搭建信号接收、水分测量和回传系统;（2）基于Python的Tkinter和pySerial程序包开发用于数据接收、解析和存储的计算机软件;（3）使用多个接收装置分别接收北斗卫星直射信号和地面反射信号,获得直射信号和反射信号的量化数据;通过横向掩埋的方法,使用土壤水分传感器对信号反射区域一定范围内的土壤水分实际含量进行测量,并通过无线模块将观测数据发送至计算机进行存储和分析;（4）利用XGBoost算法构建基于北斗卫星信号观测数据的土壤水分反演模型,并对模型预测结果进行分析。对实测数据分析发现北斗GEO卫星能够提供较为固定的卫星高度角和相对位置关系信息,其中PRN为203（记作C3）的卫星高度角和方位角变化范围分别为43°～46°和172°～173°;PRN为259（记作C59）的卫星高度角和方位角变化范围分别为33°～34°和132°～133°。利用XGBoost方法分别构建北斗C3单星反演模型、北斗C59单星反演模型及C3和C59联合反演模型并进行测试,结果表明在土壤水分为9.2%～20.6%的变化范围内,C3单星反演模型回归决定系数可达0.679,均方根误差为1.89%;C59单星反演模型回归决定系数可达0.660,均方根误差为1.97%;C3和C59联合反演模型回归决定系数可达0.749,均方根误差为1.65%。另外通过多次模型训练和分析发现,联合反演模型的回归决定系数整体上大于单星反演模型的回归决定系数,并且预测结果的均方根误差总是低于单星反演模型预测结果的误差,同时联合反演模型更为稳定,波动更小。
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