结合经验小波变换与BP神经网络的GNSS-IR土壤湿度反演

作者：康铭凤; 刘立龙; 张卫平; 郑明明

来源：中国科技论文, 2024, 19(01): 92-98.

DOI：10.3969/j.issn.2095-2783.2024.01.013

• GNSS-IR
• 土壤湿度
• 经验小波变换(EWT)
• 抛物线拟合
• 反演精度

全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）接收机接收到的多路径信号可用于测量土壤湿度。针对目前全球卫星导航系统多径干涉遥感技术（global navigation satellite system interferometry and reflectometry,GNSS-IR）在土壤湿度反演领域精度较低的问题，实验利用美国板块边界观测（plate boundary observation,PBO）网的P040测站作为研究对象，选取该测站的2颗卫星PRN10和PRN14分别进行信噪比数据分析，将L2波段反射信号的延迟相位作为输入、PBO中H2O的土壤湿度值作为输出，建立基于经验小波变换神经网络（empirical wavelet transform-back propagation,EWT-BP）模型的土壤湿度反演模型，并对提出的土壤湿度反演方法进行精度评定。结果表明，EWT-BP模型反演的土壤湿度与实际土壤湿度之间具有较强相关性，其决定系数（R2）分别为0.820和0.844，相比传统低阶多项式拟合法，R2分别提高了21.66%和28.66%，该结果验证了EWT-BP模型能够有效提升GNSS-IR土壤湿度反演的精确度和可靠性。

• 单位
  广西空间信息与测绘重点实验室; 桂林理工大学