發(fā)布時(shí)間：2021-10-21 13:48

　　為了進(jìn)一步研究裸土區(qū)域表層土壤濕度的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)反射信號干涉測量（GNSS-IR）遙感,提出1種利用GPS衛(wèi)星信號信噪比數(shù)據(jù)的土壤濕度反演方法:建立振幅、相位、頻率觀測量與土壤濕度間的多元線性回歸模型;并對振幅觀測量取對數(shù)作非線性變換,以提升性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:多元回歸模型預(yù)測結(jié)果對比原位數(shù)據(jù),平均均方根誤差（RMSE）為2.43%;非線性變換后平均均方根誤差為1.23%,比線性變換前降低49.27%。 

【文章來源】：導(dǎo)航定位學(xué)報(bào). 2020,8(01)CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

為PRN3衛(wèi)星多元回歸模型建模結(jié)果

PRN1非線性變換結(jié)果

菔劍?）求取信噪比反射分量的振幅和相位觀測量。前期處理完成后將所獲數(shù)據(jù)按1:1的比例進(jìn)行分類，將其分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，分別用于建模和預(yù)測。分別建立多元線性回歸模型和數(shù)據(jù)變換后的多元回歸模型，最后用測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，并結(jié)合同比數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析。具體實(shí)現(xiàn)過程如圖3所示。圖3數(shù)據(jù)處理過程2.3結(jié)果分析根據(jù)上述處理過程，對訓(xùn)練集進(jìn)行多元線性回歸模型的建立，并分別對振幅和相位觀測量建立多元線性回歸模型，利用測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析。本文以PRN1、PRN2、PRN3為例，如圖4~圖6所示。圖4為PRN1衛(wèi)星多元回歸模型建模結(jié)果。圖4(a)為多元回歸模型預(yù)測結(jié)果與原位數(shù)據(jù)的擬合結(jié)果，其中建模數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)為0.89，預(yù)測結(jié)果的均方根誤差（rootmeansquarederror，RMSE）為0.97%；圖4(b)為多元回歸模型預(yù)測結(jié)果與原位數(shù)據(jù)誤差結(jié)果，其中最大誤差不超過6%。圖4PRN1多元回歸模型建模結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]利用窗口GPS多徑干涉相位反演土壤濕度[J]. 敖敏思,朱建軍,胡友健,葉險(xiǎn)峰.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2018(09)
[2]機(jī)器學(xué)習(xí)算法輔助的GPS信噪比觀測值土壤濕度反演[J]. 豐秋林,鄭南山.  測繪通報(bào). 2018(07)
[3]SVRM方法的單天線GNSS-R土壤濕度反演[J]. 段睿,張波,漢牟田,楊東凱.  導(dǎo)航定位學(xué)報(bào). 2018(01)
[4]全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)反射測量（GNSS+R）最新進(jìn)展與應(yīng)用前景[J]. 金雙根,張勤耘,錢曉東.  測繪學(xué)報(bào). 2017(10)
[5]利用GNSS干涉信號振蕩幅度反演土壤濕度[J]. 漢牟田,張波,楊東凱,洪學(xué)寶,楊磊,宋曙輝.  測繪學(xué)報(bào). 2016(11)
[6]GPS-R技術(shù)輔助的土壤水含量變化監(jiān)測[J]. 徐曉悅,鄭南山,譚興龍.  測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(05)
[7]利用SNR觀測值進(jìn)行GPS土壤濕度監(jiān)測[J]. 敖敏思,朱建軍,胡友健,曾云,劉亞東.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2015(01)
[8]電容式水分儀的研制[J]. 洪茜.  工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2010(07)
[9]烘干稱重法測定土壤水分取樣誤差分析[J]. 成林,楊光仙,陳海波,師麗魁.  氣象與環(huán)境科學(xué). 2009(02)
[10]GNSS-R研究進(jìn)展及其關(guān)鍵技術(shù)[J]. 劉經(jīng)南,邵連軍,張訓(xùn)械.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2007(11)



本文編號：3449104