土壤濕度亦稱(chēng)土壤含水率,是表征土壤干濕程度的物理量,是生態(tài)系統(tǒng)的重要影響因子。土壤濕度的監(jiān)測(cè)對(duì)天氣預(yù)報(bào)和氣候研究有著重要價(jià)值。GNSS-MR（GNSS Multipath Reflectometry）是一種直接利用一定截止高度角范圍內(nèi)的多路徑信噪比反射分量之幅度、頻率和相位的變化,進(jìn)行近地表物理參數(shù)反演的一種全新的遙感技術(shù),已被證實(shí)可用于土壤濕度、植被指數(shù)、潮位變化、雪深、火山灰等地表環(huán)境的監(jiān)測(cè),且可克服傳統(tǒng)土壤濕度測(cè)量手段對(duì)被監(jiān)測(cè)對(duì)象的破壞、儀器類(lèi)型間數(shù)據(jù)難以同化、時(shí)空分辨率受限和高成本等缺點(diǎn)。鑒于低高度角的衛(wèi)星信噪比能較好地承載近地表反射物豐富的物理參數(shù)信息,基于GNSS-MR的土壤濕度反演一般均以5°~30°高度角區(qū)間的信噪比觀測(cè)值作為數(shù)據(jù)源。但GNSS衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)一般具有周期性,其一天中處于低高度角狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間較短;加之土壤濕度、土壤平整度、土壤構(gòu)成及不同方位多徑環(huán)境的空間差異性等因素的影響,使得基于單系統(tǒng)、單衛(wèi)星的GNSS-MR往往無(wú)法實(shí)現(xiàn)土壤濕度短期變化的監(jiān)測(cè)。而多模GNSS組合可提供更多的方位角覆蓋,繼而能在顧及土壤濕度、土壤平整度、土壤構(gòu)成及多徑環(huán)境等的空間差異性基礎(chǔ)上,... 

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
縮寫(xiě)詞表
第一章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 研究?jī)?nèi)容
第二章 GNSS-MR遙感反演土壤濕度相關(guān)理論
    2.1 GNSS系統(tǒng)簡(jiǎn)介
        2.1.1 GPS系統(tǒng)
        2.1.2 BDS系統(tǒng)
        2.1.3 GLONASS系統(tǒng)
        2.1.4 GALILEO系統(tǒng)
    2.2 多路徑環(huán)境誤差與信噪比概述
        2.2.1 多路徑環(huán)境誤差模型及特征
        2.2.2 信噪比觀測(cè)值及特征分析
    2.3 GNSS-MR原理
    2.4 本章小結(jié)
第三章 GNSS-MR土壤濕度反演模型構(gòu)建基礎(chǔ)
    3.1 線性回歸模型
        3.1.1 一元線性回歸模型
        3.1.2 最小二乘估計(jì)
        3.1.3 線性假設(shè)的方差分析(F檢驗(yàn)法)
    3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.3 支持向量回歸機(jī)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 多衛(wèi)星組合的GPS-MR土壤濕度反演
    4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及選取
    4.2 SNR觀測(cè)值的選取
        4.2.1 “第一菲涅爾反射區(qū)”計(jì)算
        4.2.2 高度角選取
        4.2.3 時(shí)間弧段選取
        4.2.4 方位角選取
    4.3 多衛(wèi)星組合的GPS-MR土壤濕度反演
        4.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.3.2 多衛(wèi)星組合的GPS-MR土壤濕度反演
        4.3.3 限制方位角范圍的多衛(wèi)星組合GPS-MR土壤濕度模型構(gòu)建與預(yù)測(cè)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于Multi-GNSS的土壤濕度反演
    5.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
    5.2 SNR觀測(cè)值的選取
        5.2.1 “第一菲涅爾反射區(qū)”計(jì)算
        5.2.2 高度角選取
        5.2.3 時(shí)間弧段選取
        5.2.4 方位角選取
    5.3 SNR特征屬性的提取
    5.4 基于Multi-GNSS的土壤濕度反演
        5.4.1 數(shù)據(jù)處理
        5.4.2 回歸分析建模
        5.4.3 多種模型構(gòu)建預(yù)測(cè)分析
        5.4.4 試驗(yàn)結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A
    1.1 在讀期間發(fā)表的論文
    1.2 參與的科研項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于GA-SVM的GNSS-IR土壤濕度反演方法[J]. 孫波,梁勇,漢牟田,楊磊,荊麗麗,俞永慶.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(03)
[2]地表粗糙度影響下的GNSS-R土壤濕度反演仿真分析[J]. 梁勇,楊磊,吳秋蘭,洪學(xué)寶,漢牟田,楊東凱.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2018(10)
[3]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)
[4]基于GLONASS-MR技術(shù)的雪深探測(cè)研究[J]. 周威,黃良珂,劉立龍,陳軍,李松青.  地球物理學(xué)進(jìn)展. 2019(05)
[5]機(jī)器學(xué)習(xí)算法輔助的GPS信噪比觀測(cè)值土壤濕度反演[J]. 豐秋林,鄭南山.  測(cè)繪通報(bào). 2018(07)
[6]GNSS信噪比在火山灰監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 張勤耘,金雙根.  導(dǎo)航定位學(xué)報(bào). 2018(01)
[7]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)
[8]基于GPS和北斗信噪比觀測(cè)值的雪深反演及其誤差分析[J]. 王澤民,劉智康,安家春,林國(guó)標(biāo).  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2018(01)
[9]灰色關(guān)聯(lián)分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概率積分法參數(shù)預(yù)測(cè)[J]. 趙忠明,施天威,董偉,劉永良.  測(cè)繪科學(xué). 2017(07)
[10]空中目標(biāo)探測(cè)系統(tǒng)信號(hào)處理增益分析[J]. 裘雪敬,沈海鴻,朱云龍,高超群,楊東凱.  測(cè)繪科學(xué). 2017(10)

碩士論文
[1]GNSS-MR用于雪深監(jiān)測(cè)研究[D]. 戴凱陽(yáng).長(zhǎng)安大學(xué) 2017
[2]GNSS-R接收機(jī)及有效波高反演方法研究[D]. 金玲.北京化工大學(xué) 2016
[3]GNSS-R應(yīng)用于測(cè)量表層土壤濕度及軟件設(shè)計(jì)[D]. 劉成.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2015



本文編號(hào)：3716576