基于多元線性回歸的GPS-IR積雪深度反演研究
發(fā)布時(shí)間:2021-11-05 12:22
利用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)反射干涉遙感技術(shù)(GPS-Interferometric Reflectometry,GPS-IR)可實(shí)現(xiàn)地表環(huán)境參數(shù)的監(jiān)測;谌?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)多徑反射信號(hào)與積雪深度之間的關(guān)系,針對目前已有研究較少的考慮多星融合對反演效果的影響,提出一種基于多元線性回歸的多星融合積雪深度反演模型。為了驗(yàn)證算法的可靠性,利用美國PBO觀測網(wǎng)絡(luò)中的P101測站連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行雪深反演研究。研究和實(shí)驗(yàn)表明:反演結(jié)果與積雪深度參考值具有顯著相關(guān)性;多星融合能夠有效綜合各單顆衛(wèi)星的反演性能,相關(guān)系數(shù)均大于0.940,相比單星提高了13.6%;RMSE和MAE均小于0.08和0.165。
【文章來源】:遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2020,35(06)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
GPS多路徑效應(yīng)
采用的GPS觀測數(shù)據(jù)來源于美國地球透鏡(Earthscope)計(jì)劃中的板塊邊界觀測網(wǎng)(Plate Boundary Observatory,PBO)項(xiàng)目[17],本文采用P101測站的2017年1~103年積日103 d時(shí)間段的GPS觀測數(shù)據(jù)。P101站位于美國的西部猶他州Randolph地區(qū),經(jīng)緯度為111.236°W,41.692°N,海拔高度為201 6.1 m,周圍植被類型為低矮植被,測站天線垂直高2 m,每年被積雪覆蓋的時(shí)間達(dá)100 d左右,很早就開展雪深反演實(shí)驗(yàn),能夠連續(xù)接收質(zhì)量較好的L2載波信號(hào),采樣率為15 s。P101站的接收機(jī)類型為TRIMBLE NETRS,天線類型為TRM29659.00,整流罩類型為SCIT。當(dāng)衛(wèi)星高度角在5°~20°范圍內(nèi),SNR受衛(wèi)星多路徑效應(yīng)影響明顯,有利于開展積雪深度的反演研究[18]。首先對SNR觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行線性化將信噪比的單位由d B-Hz轉(zhuǎn)換為volts,利用低階多項(xiàng)式擬合去除衛(wèi)星直射信號(hào)。對P101測站,PRN32號(hào)衛(wèi)星去趨勢化后SNR反射殘差序列和頻譜分析的結(jié)果如圖4所示。左側(cè)的兩張圖分別是第38天和97天SNR殘差隨高度角正弦值的變化圖,右側(cè)的兩張圖分別對應(yīng)左側(cè)的頻譜分析結(jié)果?梢,隨著積雪深度的變化,SNR殘差變化的周期也呈現(xiàn)出相應(yīng)的變化。進(jìn)一步對比可以看出,隨著積雪變厚,SNR殘差序列的周期也越來越大。限于篇幅,僅給出部分衛(wèi)星年積日1~103天連續(xù)估算雪深結(jié)果與雪深參考值之間的關(guān)系,如圖5所示。
由圖5可知,積雪深度的變化引起各衛(wèi)星多路徑反射面與天線中心之間的垂直有效距離的變化,由于衛(wèi)星反射面方位角的差異,各衛(wèi)星的垂直距離均呈現(xiàn)出不同程度的變化,這與衛(wèi)星的性能和不同時(shí)間段的多路徑效應(yīng)差異有關(guān)。反演積雪深度與雪深參考值之間的線性相關(guān)系數(shù)R2如圖6所示?梢,13顆衛(wèi)星相關(guān)系數(shù)R2均在0.5以上,兩者之間具有顯著的線性相關(guān)度。不同衛(wèi)星的R2均不一樣,部分衛(wèi)星精度較差。因此,單星反演積雪深度在未知雪深條件下,無法有效選取衛(wèi)星進(jìn)行積雪深度的高精度反演。如果能夠通過某種方法將多顆衛(wèi)星反演結(jié)果進(jìn)行有效組合,將更有利于積雪深度的反演。圖5 各衛(wèi)星估算結(jié)果與雪深參考值關(guān)系圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]多星融合的土壤濕度滾動(dòng)式估算模型[J]. 梁月吉,任超,黃儀邦,王浩宇,盧獻(xiàn)健,晏紅波. 遙感學(xué)報(bào). 2019(04)
[2]基于SNR的GPS-IR技術(shù)機(jī)理分析[J]. 孫小榮,張書畢,吳繼忠,鄭南山. 地球科學(xué)進(jìn)展. 2019(02)
[3]GNSS-MR技術(shù)用于雪深探測的初步研究[J]. 張雙成,戴凱陽,南陽,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)
[4]利用GPS的SNR觀測值進(jìn)行雪深監(jiān)測研究[J]. 戴凱陽,張雙成,李振宇,趙迎輝,南陽. 大地測量與地球動(dòng)力學(xué). 2016(06)
[5]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)
[6]多元線性回歸與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對比與運(yùn)用研究[J]. 張景陽,潘光友. 昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(06)
[7]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)
[8]多元線性回歸的預(yù)測建模方法[J]. 王惠文,孟潔. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2007(04)
博士論文
[1]基于GNSS信噪比數(shù)據(jù)的測站環(huán)境誤差處理方法及其應(yīng)用研究[D]. 葉險(xiǎn)峰.中國地質(zhì)大學(xué) 2016
本文編號(hào):3477791
【文章來源】:遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2020,35(06)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
GPS多路徑效應(yīng)
采用的GPS觀測數(shù)據(jù)來源于美國地球透鏡(Earthscope)計(jì)劃中的板塊邊界觀測網(wǎng)(Plate Boundary Observatory,PBO)項(xiàng)目[17],本文采用P101測站的2017年1~103年積日103 d時(shí)間段的GPS觀測數(shù)據(jù)。P101站位于美國的西部猶他州Randolph地區(qū),經(jīng)緯度為111.236°W,41.692°N,海拔高度為201 6.1 m,周圍植被類型為低矮植被,測站天線垂直高2 m,每年被積雪覆蓋的時(shí)間達(dá)100 d左右,很早就開展雪深反演實(shí)驗(yàn),能夠連續(xù)接收質(zhì)量較好的L2載波信號(hào),采樣率為15 s。P101站的接收機(jī)類型為TRIMBLE NETRS,天線類型為TRM29659.00,整流罩類型為SCIT。當(dāng)衛(wèi)星高度角在5°~20°范圍內(nèi),SNR受衛(wèi)星多路徑效應(yīng)影響明顯,有利于開展積雪深度的反演研究[18]。首先對SNR觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行線性化將信噪比的單位由d B-Hz轉(zhuǎn)換為volts,利用低階多項(xiàng)式擬合去除衛(wèi)星直射信號(hào)。對P101測站,PRN32號(hào)衛(wèi)星去趨勢化后SNR反射殘差序列和頻譜分析的結(jié)果如圖4所示。左側(cè)的兩張圖分別是第38天和97天SNR殘差隨高度角正弦值的變化圖,右側(cè)的兩張圖分別對應(yīng)左側(cè)的頻譜分析結(jié)果?梢,隨著積雪深度的變化,SNR殘差變化的周期也呈現(xiàn)出相應(yīng)的變化。進(jìn)一步對比可以看出,隨著積雪變厚,SNR殘差序列的周期也越來越大。限于篇幅,僅給出部分衛(wèi)星年積日1~103天連續(xù)估算雪深結(jié)果與雪深參考值之間的關(guān)系,如圖5所示。
由圖5可知,積雪深度的變化引起各衛(wèi)星多路徑反射面與天線中心之間的垂直有效距離的變化,由于衛(wèi)星反射面方位角的差異,各衛(wèi)星的垂直距離均呈現(xiàn)出不同程度的變化,這與衛(wèi)星的性能和不同時(shí)間段的多路徑效應(yīng)差異有關(guān)。反演積雪深度與雪深參考值之間的線性相關(guān)系數(shù)R2如圖6所示?梢,13顆衛(wèi)星相關(guān)系數(shù)R2均在0.5以上,兩者之間具有顯著的線性相關(guān)度。不同衛(wèi)星的R2均不一樣,部分衛(wèi)星精度較差。因此,單星反演積雪深度在未知雪深條件下,無法有效選取衛(wèi)星進(jìn)行積雪深度的高精度反演。如果能夠通過某種方法將多顆衛(wèi)星反演結(jié)果進(jìn)行有效組合,將更有利于積雪深度的反演。圖5 各衛(wèi)星估算結(jié)果與雪深參考值關(guān)系圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]多星融合的土壤濕度滾動(dòng)式估算模型[J]. 梁月吉,任超,黃儀邦,王浩宇,盧獻(xiàn)健,晏紅波. 遙感學(xué)報(bào). 2019(04)
[2]基于SNR的GPS-IR技術(shù)機(jī)理分析[J]. 孫小榮,張書畢,吳繼忠,鄭南山. 地球科學(xué)進(jìn)展. 2019(02)
[3]GNSS-MR技術(shù)用于雪深探測的初步研究[J]. 張雙成,戴凱陽,南陽,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)
[4]利用GPS的SNR觀測值進(jìn)行雪深監(jiān)測研究[J]. 戴凱陽,張雙成,李振宇,趙迎輝,南陽. 大地測量與地球動(dòng)力學(xué). 2016(06)
[5]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)
[6]多元線性回歸與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對比與運(yùn)用研究[J]. 張景陽,潘光友. 昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(06)
[7]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)
[8]多元線性回歸的預(yù)測建模方法[J]. 王惠文,孟潔. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2007(04)
博士論文
[1]基于GNSS信噪比數(shù)據(jù)的測站環(huán)境誤差處理方法及其應(yīng)用研究[D]. 葉險(xiǎn)峰.中國地質(zhì)大學(xué) 2016
本文編號(hào):3477791
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