【摘 要】
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土壤湿度是水文、气候、农业等研究中一个重要的物理量,是全球气候和生态环境的重要决定因素。GNSS-R（GNSS Reflectometry）技术具备无需发射机、大量信号源、信号穿透能力强、成本低、时空分辨率高等优点,已经成为土壤湿度监测的热点研究方向。国内土壤湿度反演尤其是机载平台的研究起步较晚,而且大多都是基于国外的数据进行。本文针对机载土壤湿度反演不同反演模型的优缺点、不同条件下的反演精度、采
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土壤湿度是水文、气候、农业等研究中一个重要的物理量,是全球气候和生态环境的重要决定因素。GNSS-R（GNSS Reflectometry）技术具备无需发射机、大量信号源、信号穿透能力强、成本低、时空分辨率高等优点,已经成为土壤湿度监测的热点研究方向。国内土壤湿度反演尤其是机载平台的研究起步较晚,而且大多都是基于国外的数据进行。本文针对机载土壤湿度反演不同反演模型的优缺点、不同条件下的反演精度、采用土壤粗糙度和天线增益等修正方法对机载土壤湿度反演结果精度的提升效果、双天线接收机用于机载GNSS-R土壤湿度反演的系统优化四个问题进行了研究。主要工作和研究内容如下:（1）介绍了GNSS（Global Navigation Satellite System）系统和土壤湿度测量的概况,详细分析了GNSS反射信号的类型、几何关系、相关功率模型、极化特性。详细介绍和总结了机载土壤湿度反演过程中的关键步骤,主要包括反射率的计算,反射率的各种修正方法,Wang、Topp、Hallikainen、Dobson四种常用土壤湿度反演模型的原理和优缺点。（2）基于经验/半经验模型进行无人机载GNSS-R反演实验,用以验证各反演模型的适用性和反演精度情况。在实验数据比较稳定的情况下,Wang模型的反演结果最接近实测数据,Dobson模型的反演结果与实测值相差最大,Topp模型和Hallikainen模型的反演结果十分接近,介于Wang模型和Dobson模型之间,各反演模型的反演结果都小于实测值。12月20日的实验中PRN 29号卫星综合反演精度最高,平均值0.1875 cm~3/cm~3与实测值0.185 cm~3/cm~3非常接近,标准差为0.057、RMSE为0.0574、MAPE为0.3128,PRN 26反演精度次之。PRN 27号卫星反演结果方差最小、最稳定,同为高仰角的PRN 4和PRN 16卫星反演结果也比较稳定,实验验证了高仰角卫星在机载GNSS-R土壤湿度反演中的优势。实验发现反演结果受采集数据时的仪器稳定性、场地环境因素、采集时间长度的影响很大。良好的实验环境和稳定长时序数据对精度提升有较大帮助。（3）研究了地表粗糙度修正、天线增益修正对机载GNSS-R土壤湿度反演结果精度的影响,验证雨前雨后有较大土壤湿度差异情况下的反演精度。反演结果表明,雨前实验进行粗糙度修正后,标准差整体增大5.6%,RMSE减小21.2%,MAE和MAPE减小37.1%;雨后实验粗糙度修正后标准差整体增大12.5%,RMSE减小12%,MAE和MAPE减小11.6%。因此粗糙度修正对反演结果精度提升有明显成效。雨后的反演精度较雨前标准差整体增大33.2%,RMSE增大72.6%,MAE增大109.5%,MAPE增大18.1%,因此雨后的反演精度较雨前有所下降。Wang模型对粗糙度修正更加敏感,增幅最大,Dobson模型增幅最小,Topp模型和Hallikainen模型增幅居中且相差不大,采用多模型融合的结果作为粗糙度修正结果相对稳定。提出了考虑天线方向性的天线增益修正方法,并给出了适用于机载和地基平台天线视场角为0°和不为0°时的两种修正函数。（4）改进了双天线接收机系统。针对徐州的土壤质地,在对地观测系统的反演模块里新增了Topp模型和Hallikainen模型。基于Matlab App Dsigner平台开发了机载GNSS-R数据处理软件,软件可以对双天线对地观测系统的机载或地基实验原始dat数据进行后处理、对处理的关键步骤进行可视化绘图、对结果进行保存和生成精度分析报告。该论文有图80幅,表14个,参考文献66篇
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