輻射計輔助的地基GNSS-R土壤濕度反演方法研究

摘 要： 基于全球導航衛星系統反射信號（Global Navigation Satellite System-Reflection，GNSS-R）的土壤濕度監測彌補了傳統測量方法的不足，是近年來遙感領域研究的熱點。針對土壤粗糙度及植被含水量影響反演精度的問題，研究了利用輻射計數據輔助提升精度的方法。提出了一種基于非線性自回歸模型的神經網絡（NARX）的GNSS-R和輻射計數據融合的土壤濕度反演模型，通過信號處理的一般流程，進行現場實驗，驗證了該方法。結果表明，在測試集上所提出的反演方法相比于傳統的GNSS-R方法，相關系數提高了77%，均方根誤差下降了78%，與輻射計方法相比，相關系數提高了47%，均方根誤差下降了68%，證明了該方法可以實現對固定區域土壤濕度的長期連續觀測。

關鍵詞： GNSS-R；土壤濕度；NARX；輻射計；數據融合

中圖法分類號： TP79；S127 文獻標識碼： A 文章編號： 1000-2324（2024）03-0396-10

土壤濕度是影響全球水循環的重要變量，也是影響農作物生長發育的關鍵因素。利用全球導航衛星系統反射信號進行土壤濕度的遙感探測，已成為微波遙感的研究熱點，又稱為GNSSR（Global Navigation Satellite System-Reflection）技術。該方式的優點是：采用無償L波段的衛星數量眾多、時空分辨率高、成本低廉、非接觸方式對農田沒有破壞性，彌補了現有探測方式的不足［1-3］。

GNSS-R 技術于上世紀90 年代由歐空局的Martín-Neira 提出［4］，2000 年開始應用于土壤濕度遙感領域。2000 年，V. Zavorotny 等通過雙基散射模型對粗糙地表散射的GPS 信號進行了仿真，從理論層面分析了利用地表散射的GPS信號進行土壤濕度觀測的可行性，并于同年開展機載觀測實驗進行了驗證。2002 年，NASA 開展了SMEX02 空基實驗，實驗內容之一即為利用機載DMR采集地表反射的GPS 信號，以供開展土壤濕度遙感研究。2003—2006 年，D. Masters 等對SMEX02獲取的GPS反射信號進行了持續處理分析，給出了直射信號無用多徑消除和反射信號的水面標定方法，進一步論證了利用GPS雙基地雷達遙感土壤表層水分變化的可行性［5］。2013 年，A.Camps等開展了地基觀測實驗，采用正交線極化天線組接收反射信號，得到的交叉極化反射率與土壤濕度實測值相關性更好，在某種程度上減弱了植被的影響。萬瑋等在處理SMEX02 數據過程中，根據NDVI的不同劃分區域進行誤差討論，裸土反演結果誤差為7.04%，中等植被覆蓋區誤差12%，高植被覆蓋區誤差32%［6］。2023 年，楊文濤等提出一種開放水域剔除的改進方法，以抑制開放水域對土壤濕度反演結果的影響［7］。2024 年，郭斐等根據語義關系設計了精細化的特征標簽，將其加入BP 神經網絡中構建土壤濕度反演模型，相比于已有的編號方法，反演精度提升7.7%［8］。綜上所述，當前地基包括星載反射信號反演研究大多基于平整的裸土條件下的土壤濕度探測，或僅從統計意義上仿真給出粗糙地表或者植被參數對散射信號的影響，因此仿真結果皆為期望值，無法仿真某一具體的粗糙表面或者植被形態對散射信號的影響，因此將復雜地表環境因素融合到土壤濕度反演的研究中仍然有很大的研究空間。