基于GNSS单天线技术的农田土壤湿度反演方法研究

孙 波

山东农业大学信息科学与工程学院，山东 泰安 271018

土壤湿度是影响全球水循环的重要变量，是衡量地面与大气之间能量交换的主要因素。及时、可靠地获取农田土壤湿度值对于在农业生产中进行精准灌溉、减少水资源浪费、降低生产成本和提高农作物产量都是非常必要的。论文从电磁波反射分析、信号处理、反演模型的构建、多星多频数据的融合、外场试验的设计及试验数据验证几个方面展开了地基GNSS-IR土壤湿度反演方法研究。主要研究内容如下：

(1) 分析了GNSS地基平台下土壤湿度的遥感方法，探讨了数据处理流程。首先，从GNSS信号源的角度对四大导航系统的系统组成、星座结构、信号特点进行了分析对比；然后，详细地分析了电磁波信号的极化方式及反射信号的几何关系，给出了反射信号的数学表达式以及镜面反射点、第一菲涅尔反射区的概念等跟反射区域有关的定义和计算方法；最后，总结了近年来应用全球导航卫星反射信号进行土壤湿度遥感的方法——采用直、反射信号相关功率比的双天线模式和利用直、反射信号干涉现象的单天线模式，重点阐述了单天线模式反演的基本原理，并对比了两种工作模式的工作特点和区别。

(2) 研究了基于单星单频观测量的GNSS单天线土壤湿度反演方法，构建了裸土条件下GNSS单天线的土壤湿度一元线性回归反演模型和基于GA-SVM的单天线土壤湿度反演模型。从理论层面详细分析了“信噪比SNR数据—多径分量—土壤湿度”这一建模过程中直射分量的拟合、反射分量的计算、干涉特征观测量的获取等问题，给出了适用于论文条件下的GNSS单天线的裸土土壤湿度一元线性回归反演模型，并开展了相关试验对所提方法进行验证。

为了抑制植被和土壤粗糙度所引起的噪声、提高拟合精度，构建了基于GA-SVM的单天线土壤湿度反演模型，选择普适性好的径向基核函数。针对SVM模型参数人为调整的不确定性，选用遗传算法对SVM模型参数进行优化，并通过试验对模型进行了验证。结果证明了GA-SVM模型可以有效地提高反演精度。

(3) 研究了基于单星双频数据融合的GNSS单天线土壤湿度反演方法，从信息熵的角度为了融合GNSS反射信号中不同频段信号所含的不同土壤信息，构建了单天线模式下北斗系统基于单星双频段熵融合的土壤湿度反演模型，给出了该模型的数据处理流程，并在北京通州开展了地基试验验证了反演方法的有效性。

考虑到部分GPS、北斗接收机不能提供SNR数据的问题，同时进一步丰富利用反射信号测量土壤湿度的手段，从信号的层面提出了单天线模式下基于北斗系统单星双频载波相位融合的土壤湿度反演模型，通过双频载波相位组合的方式消除载波相位中的几何信息及对流层延迟误差，对数据处理的流程进行了分析，最后利用通州试验数据进行了验证。证明载波相位融合方法应用于土壤湿度反演是有效的，但反演精度还需要进一步提高。

(4) 研究了基于多星多频数据融合的GNSS单天线土壤湿度反演方法，从信息的层面为了充分融合不同轨道、不同频段的卫星观测信息，提出了基于GPS系统多星多频段观测量的自适应加权融合算法，构建了基于多星多频自适应加权融合的土壤湿度反演模型，分析了数据的处理流程，并通过试验数据进行了模型验证。证明了基于多星多频数据融合模型的有效性。

从反演精度、算法复杂度等评价指标对论文所提的反演模型进行了综合评价，并分析了各种模型的适用条件和场景。