地表粗糙度影响下的GNSS-R土壤湿度反演仿真分析

作者：梁勇; 杨磊^*; 吴秋兰; 洪学宝; 汉牟田; 杨东凯

来源：武汉大学学报(信息科学版), 2018, 43(10): 1546-1552.

DOI：10.13203/j.whugis20160557

• GNSS-R
• 双天线
• 土壤湿度
• 土壤粗糙度
• 人工神经网络

基于双天线全球导航卫星系统反射技术(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R),建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响。结果表明,当地表均方根高度大于0.010m时,必须对解析模型进行粗糙度修正。粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性。在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83%72.36%。进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86%54.40%。人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83%53.48%。

• 单位
  北京航空航天大学; 山东农业大学; 电子信息工程学院