基于GPS-IR的土壤濕度多星非線性回歸估算模型
發(fā)布時(shí)間：2021-10-09 22:55
由于傳統(tǒng)方法利用單星進(jìn)行土壤濕度估算精度較低,且干涉相位與土壤濕度之間的線性關(guān)系與實(shí)際情況存在差異,GPS-IR （global positioning system-interferometry reflectometry）技術(shù)可用于反演土壤濕度�？紤]到多星聯(lián)合反演土壤濕度具有優(yōu)勢(shì),提出一種多星非線性回歸估算模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型有效改善了單星反演出現(xiàn)異常跳變的現(xiàn)象;采用雙星或三星聯(lián)合建立的多星非線性回歸模型的估算效果要優(yōu)于單星,反演結(jié)果與土壤濕度參考值之間的相關(guān)系數(shù)r分別達(dá)到0.90和0.93以上,RMSE平均值分別達(dá)到了0.029和0.026。
【文章來(lái)源】：遙感信息. 2020,35(02)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)
【部分圖文】：
部分衛(wèi)星的干涉相位
本文選取7顆衛(wèi)星在年積日131～245d的干涉相位作為建模的輸入樣本，并通過(guò)L-M方法求解出式（3）中的回歸系數(shù)，建立多星非線性回歸模型。然后，利用年積日246～271d的干涉相位作為測(cè)試樣本，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目尚行�。各建模方案的回歸系數(shù)如表1、表2、表3所示，圖3給出了不同方案的土壤濕度反演結(jié)果。從圖3可知，單星建模反演誤差較大，且存在很多異常跳變值，如PRN17、20、32等衛(wèi)星在年積日210～220d這段時(shí)間出現(xiàn)了較多的異常跳變值。通過(guò)分析得出，這些出現(xiàn)異常跳變的衛(wèi)星都是原始干涉相位與土壤濕度相關(guān)系數(shù)較低的衛(wèi)星。而采用雙星建模的效果明顯優(yōu)于單星，能較為準(zhǔn)確地反映出土壤濕度的變化。三星建模的效果最好，反演結(jié)果與土壤濕度具有很強(qiáng)的相關(guān)性，且異常跳變值得到了有效的改善，建模誤差和測(cè)試誤差均取得了很好的改善。
從圖3可知，單星建模反演誤差較大，且存在很多異常跳變值，如PRN17、20、32等衛(wèi)星在年積日210～220d這段時(shí)間出現(xiàn)了較多的異常跳變值。通過(guò)分析得出，這些出現(xiàn)異常跳變的衛(wèi)星都是原始干涉相位與土壤濕度相關(guān)系數(shù)較低的衛(wèi)星。而采用雙星建模的效果明顯優(yōu)于單星，能較為準(zhǔn)確地反映出土壤濕度的變化。三星建模的效果最好，反演結(jié)果與土壤濕度具有很強(qiáng)的相關(guān)性，且異常跳變值得到了有效的改善，建模誤差和測(cè)試誤差均取得了很好的改善。為了進(jìn)一步綜合評(píng)定各建模方案的可行性和有效性，本文采用相關(guān)系數(shù)（r）、均方根誤差（root mean squared error,RMSE）、平均絕對(duì)誤差（mean absolute deviation,MAD）對(duì)模型的建模（內(nèi)符合）和測(cè)試（外符合）精度進(jìn)行綜合評(píng)定。各方案精度指標(biāo)如圖4所示。
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助的GNSS反射信號(hào)土壤濕度反演[J]. 豐秋林,鄭南山,劉晨,周曉敏. 測(cè)繪科學(xué). 2018(08)
[2]GNSS-MR技術(shù)用于雪深探測(cè)的初步研究[J]. 張雙成,戴凱陽(yáng),南陽(yáng),張勤,瞿偉,李振宇,趙迎輝. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2018(02)
[3]基于列文伯格-馬夸爾特算法（L-M算法）的礦山地表沉陷參數(shù)計(jì)算[J]. 趙東輝,趙東波,范偉勇. 測(cè)繪通報(bào). 2017(S2)
[4]利用SNR觀測(cè)值進(jìn)行GPS土壤濕度監(jiān)測(cè)[J]. 敖敏思,朱建軍,胡友健,曾云,劉亞?wèn)|. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2015(01)
[5]帶可調(diào)進(jìn)口導(dǎo)葉軸流泵裝置水力性能數(shù)值分析[J]. 楊帆,劉超,湯方平,周濟(jì)人,成立. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2014(05)
[6]利用GNSS-R信號(hào)探測(cè)海冰的方法及初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果[J]. 邵連軍. 遙感信息. 2013(02)
[7]GNSS-R測(cè)量地表土壤濕度的地基實(shí)驗(yàn)[J]. 嚴(yán)頌華,龔健雅,張訓(xùn)械,李凍秀. 地球物理學(xué)報(bào). 2011(11)
本文編號(hào)：3427144
【文章來(lái)源】：遙感信息. 2020,35(02)北大核心CSCD
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【部分圖文】：
部分衛(wèi)星的干涉相位
本文選取7顆衛(wèi)星在年積日131～245d的干涉相位作為建模的輸入樣本，并通過(guò)L-M方法求解出式（3）中的回歸系數(shù)，建立多星非線性回歸模型。然后，利用年積日246～271d的干涉相位作為測(cè)試樣本，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目尚行�。各建模方案的回歸系數(shù)如表1、表2、表3所示，圖3給出了不同方案的土壤濕度反演結(jié)果。從圖3可知，單星建模反演誤差較大，且存在很多異常跳變值，如PRN17、20、32等衛(wèi)星在年積日210～220d這段時(shí)間出現(xiàn)了較多的異常跳變值。通過(guò)分析得出，這些出現(xiàn)異常跳變的衛(wèi)星都是原始干涉相位與土壤濕度相關(guān)系數(shù)較低的衛(wèi)星。而采用雙星建模的效果明顯優(yōu)于單星，能較為準(zhǔn)確地反映出土壤濕度的變化。三星建模的效果最好，反演結(jié)果與土壤濕度具有很強(qiáng)的相關(guān)性，且異常跳變值得到了有效的改善，建模誤差和測(cè)試誤差均取得了很好的改善。
從圖3可知，單星建模反演誤差較大，且存在很多異常跳變值，如PRN17、20、32等衛(wèi)星在年積日210～220d這段時(shí)間出現(xiàn)了較多的異常跳變值。通過(guò)分析得出，這些出現(xiàn)異常跳變的衛(wèi)星都是原始干涉相位與土壤濕度相關(guān)系數(shù)較低的衛(wèi)星。而采用雙星建模的效果明顯優(yōu)于單星，能較為準(zhǔn)確地反映出土壤濕度的變化。三星建模的效果最好，反演結(jié)果與土壤濕度具有很強(qiáng)的相關(guān)性，且異常跳變值得到了有效的改善，建模誤差和測(cè)試誤差均取得了很好的改善。為了進(jìn)一步綜合評(píng)定各建模方案的可行性和有效性，本文采用相關(guān)系數(shù)（r）、均方根誤差（root mean squared error,RMSE）、平均絕對(duì)誤差（mean absolute deviation,MAD）對(duì)模型的建模（內(nèi)符合）和測(cè)試（外符合）精度進(jìn)行綜合評(píng)定。各方案精度指標(biāo)如圖4所示。
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助的GNSS反射信號(hào)土壤濕度反演[J]. 豐秋林,鄭南山,劉晨,周曉敏. 測(cè)繪科學(xué). 2018(08)
[2]GNSS-MR技術(shù)用于雪深探測(cè)的初步研究[J]. 張雙成,戴凱陽(yáng),南陽(yáng),張勤,瞿偉,李振宇,趙迎輝. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2018(02)
[3]基于列文伯格-馬夸爾特算法（L-M算法）的礦山地表沉陷參數(shù)計(jì)算[J]. 趙東輝,趙東波,范偉勇. 測(cè)繪通報(bào). 2017(S2)
[4]利用SNR觀測(cè)值進(jìn)行GPS土壤濕度監(jiān)測(cè)[J]. 敖敏思,朱建軍,胡友健,曾云,劉亞?wèn)|. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2015(01)
[5]帶可調(diào)進(jìn)口導(dǎo)葉軸流泵裝置水力性能數(shù)值分析[J]. 楊帆,劉超,湯方平,周濟(jì)人,成立. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2014(05)
[6]利用GNSS-R信號(hào)探測(cè)海冰的方法及初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果[J]. 邵連軍. 遙感信息. 2013(02)
[7]GNSS-R測(cè)量地表土壤濕度的地基實(shí)驗(yàn)[J]. 嚴(yán)頌華,龔健雅,張訓(xùn)械,李凍秀. 地球物理學(xué)報(bào). 2011(11)
本文編號(hào)：3427144
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