【摘 要】
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土壤水分是季节性气候变化研究中的一个重要参数,对土壤水分的监测在水文和农业过程、农业灌溉等多个方面发挥着非常重要的作用。全球卫星导航系统（GNSS）L波段信号具有低成本、穿透能力强等优点,且其反射信号能携带地表物理特性,因此,以GNSS反射信号为基础的GNSS-R技术成为当前对地观测研究领域新的热点。由于植被覆盖、地表粗糙度等多种因素影响,导致GNSS反射信号必然会携带植被水含量、土壤水分等多种地
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土壤水分是季节性气候变化研究中的一个重要参数,对土壤水分的监测在水文和农业过程、农业灌溉等多个方面发挥着非常重要的作用。全球卫星导航系统（GNSS）L波段信号具有低成本、穿透能力强等优点,且其反射信号能携带地表物理特性,因此,以GNSS反射信号为基础的GNSS-R技术成为当前对地观测研究领域新的热点。由于植被覆盖、地表粗糙度等多种因素影响,导致GNSS反射信号必然会携带植被水含量、土壤水分等多种地表覆盖的共同信息。为此,本文基于两种星载GNSS-R数据,选取阿根廷潘帕斯草原、中国南部地区两个不同地表覆盖种类的研究区,研究利用BP神经网络和深度信念网络算法辅助的土壤水分反演模型构建。为消除和减轻地表植被覆盖影响,研究运用参数化水云模型剔除地表反射率的植被水贡献生成反射率校正值。主要研究成果为:（1）研究构建了基于BP神经网络和DBN算法辅助土壤水分反演模型,研究表明基于DBN算法模型的多个研究结果的总体精度略优于BP模型且DBN算法的运行效率远高于BP算法。（2）比较分析了TDS-1和CYGNSS两种数据反演土壤水分的性能。在反射率校正前后,TDS-1数据的反演精度均更优于CYGNSS反演结果。基于CYGNSS数据,通过参数组合输入后得到的潘帕斯草原的最高相关系数R为0.70,较单一参数输入模型的R提高了近0.22,在中国南部的最高R为0.41,提高了0.11。基于TDS-1数据参数组合输入的潘帕斯区域最佳R为0.72,中国南部的最佳R为0.44。（3）研究了基于水云模型校正地表反射率和引入粗糙度的星载GNSS-R土壤水分反演模型。运用参数化水云模型剔除地表反射率的植被水贡献,减轻地表植被覆盖的影响进一步提升了两个地区的土壤水分反演精度。通过不同地表覆盖的两个区域的多次试验研究获得了适用于两个不同地表覆盖区域的水云模型参数A、B值。实验表明,对于TDS-1数据,潘帕斯区域的最佳相关系数R较原始最佳模型提高约0.03;中国南部最佳反演模型R较原始模型提升幅度更大提高近0.11。对于CYGNSS数据,潘帕斯草原的最佳反演模型R较原始模型提高约0.03;中国南部的最佳R较原始模型提高近0.1。（4）考虑了季节对植被覆盖的影响,分析了基于CYGNSS数据的不同月份土壤水分反演精度差异。对于潘帕斯草原和中国南部区域,基于水云模型校正地表反射率和引入粗糙度对于两地土壤水分的反演精度均有一定提升效果,尤其在中国南部区域的提升效果更佳。基于原始星载数据,潘帕斯区域8月的反演效果最好,R达0.93,中国南部的12月反演效果最佳,R为0.58。反射率校正及粗糙度引入后,潘帕斯区域12月的反演精度提升幅度最大,R提高约0.04,中国南部9月的反演改善效果最佳,R提高达0.26。
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