基于小波分析辅助GPS-IR反演土壤湿度研究.pdf

【基于小波分析辅助GPS-IR反演土壤湿度研究】 GPS-IR（GPS Interferometric Reflectometry）是一种利用全球定位系统（GPS）卫星反射信号来监测地表特性，特别是土壤湿度的技术。它依赖于GPS接收机对卫星信号的信噪比（SNR）观测值，其中包含了卫星直射和反射信号的信息。土壤湿度是环境科学研究中的关键参数，它对水文、气象和农业等领域有重大影响。传统的土壤湿度监测方法存在成本高、操作复杂和适用范围有限的局限性，而GPS-IR则提供了一种高精度、连续性强且覆盖面广的替代方案。 该研究提出了一种基于小波分析的新方法，用于解决卫星反射信号的分离问题，从而更准确地反演土壤湿度。小波分析是一种在时间和频率上都具有局部化的数学工具，能够有效地识别和提取信号的不同成分。在GPS-IR中，小波分析可以针对不同卫星的信噪比观测值进行分析，分离出卫星直射信号，保留卫星反射信号，这有助于提高反演结果的准确性。 实验结果显示，小波分析能有效地针对卫星信噪比的差异进行调整，实现直射和反射信号的分离。同时，研究还发现，线性回归模型能较好地描述相对延迟相位与土壤湿度之间的关系。通过小波分析获取的卫星反射信号，相比于低阶多项式拟合的结果，能提供更精确的土壤湿度反演。 文中还引用了其他学者的工作，例如Larson等人首次提出GPS-IR技术，证明了信噪比振幅与土壤湿度的关联；Bilich等人利用小波变换分离反射信号；Chew等人建立了相对延迟相位与土壤湿度的线性回归模型；敖思敏等人建立了指数函数回归模型描述两者关系；Wang等人则展示了小波分解在GPS-IR潮位变化反演中的作用，以及在消除SNR数据噪声上的效果。 文章中，任超等人进一步探讨了如何通过最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立非线性回归模型，以提高土壤湿度反演的精度。他们指出，现有研究中通常采用低阶多项式拟合来分离卫星信号，但这种方法可能在某些局部区域的拟合精度较低。因此，他们提出利用小波分析来提取SNR中的趋势性变化，以更精确地分离卫星直射信号，提高反射信号分离的精度。 这篇研究展示了小波分析在GPS-IR技术中的创新应用，为土壤湿度监测提供了新的思路。通过优化信号分离，可以改进土壤湿度反演的准确性和可靠性，这对环境监测、气候变化研究以及农业生产等领域具有重要的实践价值。