基于GPS-R遥感技术反演土壤湿度的研究
发布时间：2020-12-13 17:40
土壤水分在全球碳循环中起着重要作用,而在农业方面,过高或过低的土壤水分都会对农作物的产量产生不利影响,因此研究测定土壤水分的方法在农业及时合理灌溉、气象等领域的意义重大。随着全球卫星导航系统的不断发展与完善,基于 GPS-R（Global Positioning Satellite System-Reflectmetry）的反演技术用于土壤湿度、积雪厚度、潮位变化等已成为逐步兴起的遥感监测手段。本文以GPS多路径和信噪比为出发点,探究GPS-R技术反演土壤湿度的理论和方法。采用测量型接收机采集GPS数据和便携式传感器获取土壤湿度数据,分别从定性和定量的角度分析多路径特征参数（振幅、频率和相位）与土壤湿度的关系。从高度角、土壤湿度及波段三个影响因素进行分析;结果表明:（1）结合在相同地点一次降雨前与降雨后的五颗卫星的实测数据表明随着土壤湿度的上升,卫星多路径反射分量特征参数整体表现为:频率和振幅减小,而延迟相位增加。（2）从定量角度分析五颗卫星,发现三颗卫星（G01、G22和G23）多径分量的振幅与土壤湿度相关性达到中度相关,且指数函数模型优于线性函数模型;仅卫星（G27）多径分量的振幅...
【文章来源】：安徽理工大学安徽省
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 本文主要研究内容框架
2 GPS-R反演土壤湿度技术分析
2.1 GPS-R技术信号源
2.2 GPS-R信号特征
2.2.1 电磁波
2.2.2 电磁波的极化
2.2.3 电磁波的反射
2.3 GPS-R信号反射几何关系
2.3.1 几何关系
2.3.2 探测区域面积
2.4 本章小结
3 单天线模式GPS-R反演土壤湿度的研究
3.1 多路径效应
3.2 信噪比（SNR）观测值
3.3 多路径效应与信噪比之间的关系
3.4 GPS-R技术反演土壤湿度的基本原理
3.5 数据处理流程
3.6 本章小结
4 GPS-R技术反演土壤湿度的结果与分析
4.1 数据概况
4.1.1 观测站点的选择
4.1.2 实验设备和数据采集
4.2 特征参数的定性分析
4.2.1 频率分析
4.2.2 幅度与延迟相位分析
4.3 特征参数的定量分析
4.3.1 振幅模型
4.3.2 频率与探测深度模型
4.3.3 相位模型
4.4 影响因素分析
4.4.1 高度角的选择
4.4.2 土壤湿度范围的选择
4.4.3 波段的选择
4.5 本章小结
5 结论与展望
5.1 结论
5.2 不足与展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演[J]. 丰秋林,郑南山,刘晨,周晓敏. 测绘科学. 2018(08)
[2]利用窗口GPS多径干涉相位反演土壤湿度[J]. 敖敏思,朱建军,胡友健,叶险峰. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(09)
[3]机器学习算法辅助的GPS信噪比观测值土壤湿度反演[J]. 丰秋林,郑南山. 测绘通报. 2018(07)
[4]利用GPS-IR监测土壤含水量的反演模型[J]. 吴继忠,王天,吴玮. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(06)
[5]SVRM方法的单天线GNSS-R土壤湿度反演[J]. 段睿,张波,汉牟田,杨东凯. 导航定位学报. 2018(01)
[6]全球导航卫星系统反射测量（GNSS+R）最新进展与应用前景[J]. 金双根,张勤耘,钱晓东. 测绘学报. 2017(10)
[7]GNSS-R土壤水分遥感的适宜性分析[J]. 彭学峰,万玮,李飞,陈秀万. 遥感学报. 2017(03)
[8]GNSS-R土壤湿度估算体系架构研究与初步实现[J]. 李伟,陈秀万,彭学峰,肖汉. 国土资源遥感. 2017(01)
[9]利用GNSS干涉信号振荡幅度反演土壤湿度[J]. 汉牟田,张波,杨东凯,洪学宝,杨磊,宋曙辉. 测绘学报. 2016(11)
[10]基于GNSS-R技术的北极黄河站雪深反演研究[J]. 刘智康,安家春,冯鱼,王泽民. 华东交通大学学报. 2016(05)
博士论文
[1]基于GNSS信噪比数据的测站环境误差处理方法及其应用研究[D]. 叶险峰.中国地质大学 2016
[2]广义正态信号处理理论及在通信中应用的研究[D]. 唐洪.大连理工大学 2006
硕士论文
[1]利用GPS信噪比反演土壤湿度研究[D]. 罗晨曦.西南交通大学 2018
[2]基于GNSS-R卫星信噪比遥感土壤湿度的研究[D]. 于鹏伟.华东师范大学 2018
[3]GNSS多路径效应与观测噪声削弱方法研究[D]. 朱响.长安大学 2017
[4]GPS信噪比用于潮位变化监测研究[D]. 南阳.长安大学 2017
[5]GNSS-MR用于雪深监测研究[D]. 戴凯阳.长安大学 2017
[6]遥感数据与土壤湿度反演的方法研究[D]. 陈智慧.武汉工程大学 2017
[7]GNSS-R应用于测量表层土壤湿度及软件设计[D]. 刘成.中国地质大学(北京) 2015
[8]土壤含水量的GPS-R遥感反演模型研究[D]. 董雪园.中国矿业大学 2014
[9]GNSS-R反射信号特征分析及仿真[D]. 马小东.北京化工大学 2013
本文编号：2914921
【文章来源】：安徽理工大学安徽省
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 本文主要研究内容框架
2 GPS-R反演土壤湿度技术分析
2.1 GPS-R技术信号源
2.2 GPS-R信号特征
2.2.1 电磁波
2.2.2 电磁波的极化
2.2.3 电磁波的反射
2.3 GPS-R信号反射几何关系
2.3.1 几何关系
2.3.2 探测区域面积
2.4 本章小结
3 单天线模式GPS-R反演土壤湿度的研究
3.1 多路径效应
3.2 信噪比（SNR）观测值
3.3 多路径效应与信噪比之间的关系
3.4 GPS-R技术反演土壤湿度的基本原理
3.5 数据处理流程
3.6 本章小结
4 GPS-R技术反演土壤湿度的结果与分析
4.1 数据概况
4.1.1 观测站点的选择
4.1.2 实验设备和数据采集
4.2 特征参数的定性分析
4.2.1 频率分析
4.2.2 幅度与延迟相位分析
4.3 特征参数的定量分析
4.3.1 振幅模型
4.3.2 频率与探测深度模型
4.3.3 相位模型
4.4 影响因素分析
4.4.1 高度角的选择
4.4.2 土壤湿度范围的选择
4.4.3 波段的选择
4.5 本章小结
5 结论与展望
5.1 结论
5.2 不足与展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演[J]. 丰秋林,郑南山,刘晨,周晓敏. 测绘科学. 2018(08)
[2]利用窗口GPS多径干涉相位反演土壤湿度[J]. 敖敏思,朱建军,胡友健,叶险峰. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(09)
[3]机器学习算法辅助的GPS信噪比观测值土壤湿度反演[J]. 丰秋林,郑南山. 测绘通报. 2018(07)
[4]利用GPS-IR监测土壤含水量的反演模型[J]. 吴继忠,王天,吴玮. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(06)
[5]SVRM方法的单天线GNSS-R土壤湿度反演[J]. 段睿,张波,汉牟田,杨东凯. 导航定位学报. 2018(01)
[6]全球导航卫星系统反射测量（GNSS+R）最新进展与应用前景[J]. 金双根,张勤耘,钱晓东. 测绘学报. 2017(10)
[7]GNSS-R土壤水分遥感的适宜性分析[J]. 彭学峰,万玮,李飞,陈秀万. 遥感学报. 2017(03)
[8]GNSS-R土壤湿度估算体系架构研究与初步实现[J]. 李伟,陈秀万,彭学峰,肖汉. 国土资源遥感. 2017(01)
[9]利用GNSS干涉信号振荡幅度反演土壤湿度[J]. 汉牟田,张波,杨东凯,洪学宝,杨磊,宋曙辉. 测绘学报. 2016(11)
[10]基于GNSS-R技术的北极黄河站雪深反演研究[J]. 刘智康,安家春,冯鱼,王泽民. 华东交通大学学报. 2016(05)
博士论文
[1]基于GNSS信噪比数据的测站环境误差处理方法及其应用研究[D]. 叶险峰.中国地质大学 2016
[2]广义正态信号处理理论及在通信中应用的研究[D]. 唐洪.大连理工大学 2006
硕士论文
[1]利用GPS信噪比反演土壤湿度研究[D]. 罗晨曦.西南交通大学 2018
[2]基于GNSS-R卫星信噪比遥感土壤湿度的研究[D]. 于鹏伟.华东师范大学 2018
[3]GNSS多路径效应与观测噪声削弱方法研究[D]. 朱响.长安大学 2017
[4]GPS信噪比用于潮位变化监测研究[D]. 南阳.长安大学 2017
[5]GNSS-MR用于雪深监测研究[D]. 戴凯阳.长安大学 2017
[6]遥感数据与土壤湿度反演的方法研究[D]. 陈智慧.武汉工程大学 2017
[7]GNSS-R应用于测量表层土壤湿度及软件设计[D]. 刘成.中国地质大学(北京) 2015
[8]土壤含水量的GPS-R遥感反演模型研究[D]. 董雪园.中国矿业大学 2014
[9]GNSS-R反射信号特征分析及仿真[D]. 马小东.北京化工大学 2013
本文编号：2914921
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