【摘 要】
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本文提出了一种基于CYGNSS数据的星载GNSS-R土壤湿度反演方法。首先，基于CYGNSS数据提取地表反射率参数，联合SMAP数据中提取的植被光学厚度、地表粗糙度和温度等辅助信息，初步构建了土壤湿度反演理论模型，并利用神经网络模型确定了土壤湿度反演的精细数学模型；然后，将该模型处理获得的土壤湿度以35%为分界点，利用本文提出的阶段函数模型提高反演精度，并使用2018年10月—2019年5月的CY
【基金项目】
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安徽省自然科学基金（2108085QD176）； 国家自然科学基金（42104019）； 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金（20P04）； 安徽省自然科学基金（1808085MD105）～～；
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本文提出了一种基于CYGNSS数据的星载GNSS-R土壤湿度反演方法。首先，基于CYGNSS数据提取地表反射率参数，联合SMAP数据中提取的植被光学厚度、地表粗糙度和温度等辅助信息，初步构建了土壤湿度反演理论模型，并利用神经网络模型确定了土壤湿度反演的精细数学模型；然后，将该模型处理获得的土壤湿度以35%为分界点，利用本文提出的阶段函数模型提高反演精度，并使用2018年10月—2019年5月的CYGNSS数据，获得了全球范围内星载GNSS-R土壤湿度；最后，通过与SMAP提供的土壤湿度数据进行对比，评估了本文提出的星载GNSS-R土壤湿度反演方法的有效性，并对获取的星载GNSS-R土壤湿度进行了时间序列分析。结果表明，本文提出的土壤湿度反演方法的结果与SMAP土壤湿度具有良好的一致性，且随时间变化的趋势也相符合，为高精度土壤湿度反演提供了一种思路。
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