【摘 要】
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土壤湿度是研究矿区环境与生态治理的关键因素之一,是联系地表水与地下水的纽带,是水循环的重要组成部分。土壤湿度的快速监测对大气、水文以及生态等领域具有重要意义。烘干法等土壤湿度测量方法效率低、费时费力,无法大范围监测;可见光和热红外遥感监测精度易受到大气、上层植被等因素影响;SMOS、SMAP等星载微波遥感数据对土壤水分变化敏感,对植被等有一定穿透性,但由于其空间分辨率低,无法满足区域小尺度的监测需
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土壤湿度是研究矿区环境与生态治理的关键因素之一,是联系地表水与地下水的纽带,是水循环的重要组成部分。土壤湿度的快速监测对大气、水文以及生态等领域具有重要意义。烘干法等土壤湿度测量方法效率低、费时费力,无法大范围监测;可见光和热红外遥感监测精度易受到大气、上层植被等因素影响;SMOS、SMAP等星载微波遥感数据对土壤水分变化敏感,对植被等有一定穿透性,但由于其空间分辨率低,无法满足区域小尺度的监测需求;而GNSS卫星发射的L波段电磁波信号具有全天候、穿透性强、时空分辨率高、廉价易得等优点,其反射信号对土壤湿度的变化比较敏感,因此,全球导航卫星系统反射测量（Global Satellite System Reflectometry,GNSS-R）技术在监测土壤湿度变化领域是一个研究热点。然而,传统的单天线模式GPS-R土壤湿度反演模型存在稳定性差、反演精度低等问题,且易忽略不同卫星双频反射信号之间的差异性与互补性,针对这些问题,在安徽理工大学山南校区北门东侧的空旷区域开展了单天线模式GPS-R土壤湿度地基实验,并对单卫星单频土壤湿度反演方法和双频土壤湿度反演方法进行研究,主要结果如下:（1）为采集实验数据,开展了单天线模式GPS-R土壤湿度地基实验。①对PRN23卫星L1频段土壤湿度监测进行适宜性分析（即可行性分析）,结果表明PRN23卫星L1频段的多路径反射信号的探测范围与其高度角成反比,当高度角为5°时,探测范围最大,为175.46m2,反演深度约为地表1.92-6.59cm。②对PRN16、PRN18、PRN22、PRN23卫星的干涉特征参量与土壤湿度实测值进行相关性分析,为选择模型自变量提供依据。结果表明PRN16 L1频段的相位未通过显著性检验;PRN23卫星L2频段的相位与土壤湿度实测值相关性最好（R=-0.8180）;各卫星L1和L2频段的幅度、频率与土壤湿度实测值的相关性整体优于相位。（2）为提高传统单卫星单频土壤湿度反演模型的精度,分别采用BP神经网络算法和支持向量机（SVM）算法改进传统模型。结果表明:①反演模型的精度和可靠性方面,BP-传统模型和SVM-传统模型均优于传统模型,且精度的提高程度不同。如PRN23卫星L1频段,BP-传统模型的相关系数R提高了63.42%,均方根误差RMSE降低了36.83%,SVM-传统模型的相关系数R提高了60.26%,均方根误差RMSE降低了28.00%;②PRN22卫星L1频段各模型的反演精度基本高于PRN16和PRN18卫星,但PRN18卫星的幅度-模型优于PRN22卫星的幅度-模型。（3）为有效利用多颗卫星双频反射信号之间的差异性与互补性,分别采用熵值融合法、均值融合法及自适应融合法对多颗卫星L1和L2频段的幅度值进行加权融合,建立双频土壤湿度反演模型,并对比分析单、双频土壤湿度反演方法。研究表明:①建模稳定性方面,由高到低依次为自适应融合法、熵值融合法（PRN22卫星）、均值融合法、熵值融合法（PRN23、PRN16、PRN18卫星）;②模型精度方面,自适应融合法的土壤湿度反演模型优于均值融合法与熵值融合法,其决定系数R2为0.8727,均方根误差RMSE为0.2551%。③从定性角度来看,传统模型忽略了不同GPS卫星L1和L2频段反射信号之间的差异性与互补性,且精度有限;分别利用BP神经网络算法和支持向量机（SVM）算法改进的单卫星单频土壤湿度反演方法利用了干涉特征参量间的相关性;双频土壤湿度反演方法结合了卫星间、频段间幅度的差异性与互补性;④从定量角度来看,分别通过BP神经网络算法和支持向量机（SVM）算法改进后的单卫星单频土壤湿度反演方法与双频土壤湿度反演方法均有效地提高了传统模型的反演精度,且自适应融合法的反演精度更高。图[31]表[12]参[76]
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