一种基于GNSS-IR的土壤湿度计算方法

本发明涉及gnss-ir土壤湿度反演，尤其是涉及一种基于gnss-ir的土壤湿度计算方法。

背景技术：

1、土壤含水量的测量是许多领域的基础，包括农业、园艺、林业、生态学、水文学、土木工程、废物管理和其他环境学科。除了这些应用之外，它在天气预报、气候预测和自然灾害警报领域也至关重要。虽然各个领域存在不同的检测方法，但只有干燥称重法、时域反射法（tdr）和频域反射法（fdr）等几种检测方法在实际应用中得到广泛应用。

2、gnss-r主要是由于l波段微波信号对近地表土壤湿度的敏感性，其估计土壤湿度的方法有三种。第一种方法是接收直接信号和反射信号，计算反射信号和直接信号之间的功率比、极化比或其他参数。这可以帮助估计介电常数，从而计算土壤湿度。第二种方法需要同时接收直接和反射信号。它需要从接收机记录的信噪比（snr）数据中去除直接信号成分。然后，采用最小二乘模型获取幅值或相位信息，根据其与土壤湿度之间的线性关系，建立线性模型。最后一种方法利用折射原理，采用埋地天线采集折射信号，可以得到gnss直接信号与折射信号的幅度比，从而确定土壤湿度。在上述三种方法中，第二种方法是2008年larson提出的gnss-interferometric reflectometry，相对容易实现，数据收集方便。2015年chew提到，gps天线周围的环境条件在与天线高度成正比的区域内的变化与信噪比(snr)有关。gnss-ir中土壤湿度的估计主要集中在信噪比特征参数与实际土壤湿度之间的线性关系。这就意味着，该方法对实测土壤湿度存在极大的依赖，若没有实测土壤湿度，上述方法则难以实现。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于gnss-ir的土壤湿度计算方法，减少了对实测数据的依赖性，为gnss-ir监测土壤湿度提供了可行性。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于gnss-ir的土壤湿度计算方法，包括以下步骤：

3、s101、采用大地测量型接收机采集地面监测数据，从监测数据中获取目标数据；

4、s102、根据目标数据选取满足测区范围的低仰角数据；

5、s103、根据频谱分析获取主频率，计算有效天线高度，并筛选有效数据；

6、s104、以二阶多项式拟合数据作为snr直射分量，根据snr直射分量与干涉信号、反射分量的关系计算am/ad；

7、s105、根据菲涅尔反射系数方程，计算得到土壤介电常数，再通过topp模型和wang模型计算适应频点下的土壤湿度估算值；

8、s106、剔除无效数据后，若每小时的数据服从正态分布，取95%置信区间内的数据作为有效数据；若不服从正态分布，则计算样本统计量，取样本统计量大于10的样本作为有效数据；

9、s107、为匹配实测土壤湿度时间分辨率a，将有效数据按时间分辨率a分组，计算其z分数，剔除绝对值大于3的结果，取剩余结果的平均值作为模型计算结果。

10、优选的，步骤s101中，目标数据包括天线架设高度，每颗卫星的仰角、方位角、utc时间和snr数据以及实测土壤湿度数据。

11、优选的，步骤s102中，低仰角范围为5~30°，低仰角数据包括每颗卫星的仰角、方位角、utc时间、不同波段的snr数据。

12、优选的，步骤s103具体操作为：

13、根据低仰角数据将仰角正弦化，并对snr数据进行多项式拟合，以去除直射分量，得到snr多径分量，并通过信号频谱分析获取主频率，计算有效天线高度，对比全站仪所测天线架设高度，剔除两者差异超过1.5m的数据；

14、其中，snr直射和反射信号表示为：

15、（1）

16、其中，，分别表示直射信号、反射信号的幅度；表示为二者的干涉信号的幅度，即信噪比；为两信号的相位差；

17、提取出多径分量之后的序列振幅表示为：

18、（2）

19、其中，为信号波长；为相位；是反射分量；为天线相位中心到达裸土表面的垂直距离；为卫星高度角；

20、将根据高度角分为上升、下降段，将高度角转化为高度角正弦序列，最后进行二阶多项式拟合，将直射分量去除；

21、通过lomb-scargle变换进行谱分析，得到频率的谱，根据式（3）计算有效天线高度，并筛选有效数据；

22、（3）

23、其中，为主频率；为有效天线高。

24、优选的，步骤s104具体操作为：反射信号相比直射信号的路径延迟应为：

25、（4）

26、其中，为镜面反射点到天线的距离；镜面反射点到天线的水平距离；

27、由gnss-r几何构型中路径延迟、卫星高度角以及天线相位中心到达裸土表面的垂直距离间的关系，得到：

28、（5）

29、反射信号相比直射信号产生的相位差表示为：

30、（6）

31、信号经过一次反射到达天线相位中心，在一次反射的条件下，直射信号、反射信号分量及其对应角度符合正弦定理，建立：

32、（7）

33、其中，为gnss-ir干涉信号振幅矢量关系中直射分量与反射分量间的夹角；为gnss-ir干涉信号振幅矢量关系中干涉信号振幅与其反射分量间的夹角；为载波相位多路径误差；

34、求解公式（7）得到：

35、（8）

36、表示为：

37、（9）。

38、优选的，步骤s105具体操作为：gnss-ir采用右手圆极化天线接收直接与反射信号的叠加信号，根据水平和垂直偏振的菲涅尔反射系数，得到圆偏振反射系数，其中下标rr表示右手圆极化发射和右手圆极化接收；

39、（10）

40、在gnss数据采集过程中，每个历元直射信号幅度不变，反射信号幅度也保持不变，物体表面反射的卫星信号的变化表示为：

41、（11）

42、其中， r为反射率，是圆偏振反射系数的平方；为反射信号功率；为直射信号功率；

43、联立公式（10）和公式（11）计算土壤的介电常数。

44、优选的，步骤s105中，根据模型适应频率选择topp模型和wang模型作为土壤湿度模型进行计算；其中，topp模型适应频率范围为1mhz~1ghz；wang模型适应频率范围为1.4~5ghz；

45、topp模型表示为：

46、（12）

47、wang模型表示为：

48、（13）

49、其中，为土壤体积含水量；为虚数。

50、优选的，步骤s106中，剔除无效数据为去除步骤s105计算结果小于0.1m3/m3的数据。

51、优选的，步骤s107中，z分数计算方法为：

52、（14）

53、其中，为步骤s106中所剩有效数据，为的平均值，为标准差。

54、因此，本发明采用上述一种基于gnss-ir的土壤湿度计算方法，能够在没有实测土壤湿度的情况下对测区土壤湿度进行估算，掌握测区土壤湿度情况。

55、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。