【摘 要】
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植被对于地球生物圈和大气循环具有重要意义,因此获取及时、准确的植被参数信息显得尤为重要。而归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）作为最常用的一种植被参数,可以有效反映植被生长状态信息、植被生物量等。目前获取NDVI的方式主要是通过光学遥感影像数据,虽然可以取得较好的反演精度,但却存在着易受大气干扰、时间分辨率相对较低等问题。近年来,
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植被对于地球生物圈和大气循环具有重要意义,因此获取及时、准确的植被参数信息显得尤为重要。而归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）作为最常用的一种植被参数,可以有效反映植被生长状态信息、植被生物量等。目前获取NDVI的方式主要是通过光学遥感影像数据,虽然可以取得较好的反演精度,但却存在着易受大气干扰、时间分辨率相对较低等问题。近年来,随着全球导航卫星系统的不断发展,基于卫星反射信号的GNSS-R技术逐渐成为一个热点研究方向。GNSS-R技术被广泛应用于土壤湿度、植被指数等地表参数的反演。目前,通过GNSS-R技术获取植被NDVI的研究,基本都是选用单一数据源进行建模,反演精度相对较低。本文选取了大陆板块边界观测网（Plate Boundary Observatory,PBO）周边环境植被覆盖类型不同的两个测站开展研究,通过深度学习算法融合信噪比振幅参数与伪距多路径误差,大幅度提高了NDVI的反演精度;并且将不同反演模型集成到GNSS-R可视化软件中,使得植被参数反演更加的精细化、智能化。主要研究内容如下:（1）归一化振幅和NMRI与NDVI时间序列的相关性分析。通过GNSS反射信号信噪比的振幅参数计算得到归一化振幅数据,通过伪距多路径均方根误差得到归一化微波反射指数（Normalized Microwave Reflection Index,NMRI）数据;并分别建立归一化振幅线性反演模型和NMRI线性反演模型。实验结果表明,两者在反演草地植被指数时,反演精度相差较小;在反演灌木丛植被指数时,归一化振幅线性模型反演精度较差,相关系数仅为0.4509;而NMRI模型可以较好的反演灌木丛NDVI,相关系数达到了0.7656。（2）数据级融合反演模型构建与分析。数据级融合通过合适的算法对原始数据进行融合处理,具有操作简单、算法易于理解等优势;归一化振幅和NMRI携带着不同的地表参数信息,为了验证综合利用这两种数据集是否可以有效提高模型反演精度,通过平均加权融合算法与自适应加权融合算法对两者进行数据级融合,并建立基于数据级融合的NDVI反演模型。实验结果表明,平均加权融合模型虽然相比于归一化振幅模型精度有所提升,但不如NMRI模型精度高;而自适应加权融合反演模型可以有效的提高两个测站的反演精度,两个测站的相关系数相比于NMRI模型都有所提升。（3）特征级融合反演模型构建与分析。特征级融合将两种数据集作为特征向量输入,并利用BP、RNN和LSTM三种机器学习算法对模型进行训练,具有泛化特性好、融合精度高等优势。基于两种深度学习算法,即循环神经网络（RNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）,对归一化振幅和NMRI进行特征级融合,并构造了特征级融合NDVI反演模型。通过线性模型、BP模型、深度学习算法模型的实验结果对比,得出:线性模型反演精度最差;BP模型精度有所改善,但提升效果有限;RNN模型和LSTM模型反演精度都有大幅度的提升。其中,NDVI反演结果最好的是双特征输入的LSTM模型,在该模型下,两个测站的相关系数分别达到了0.9495和0.8345,均方根误差也仅为0.064和0.0708,这表明深度学习算法可有效的融合不同的数据集,有效提高植被参数的反演精度。该论文有图34幅,表11个,参考文献84篇
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