Study on soil moisture inversion method of reclamation land in mining area based on GNSS-R technology
XU Liangji,LIU Yue,CHEN Fang,ZHANG Kun
全球导航卫星系统反射测量(GNSS-R)技术通常以单卫星单频反射信号为数据源进行土壤湿度反演,但其反演精度有限且易忽略不同卫星双频反射信号之间的差异性与互补性。为进一步提高矿区复垦地土壤湿度的反演精度,以安徽省淮南市潘集矿区东辰生态园为研究区,通过HD-V8接收机与土壤湿度监测系统(HZR80型)采集GPS卫星信号和土壤湿度等数据,利用GNSS-R土壤湿度反演方法处理得到GPS PRN1和PRN22卫星的L1、L2波段反射信号的干涉特征参量(振幅、频率、相位),并将其与土壤湿度实测值进行相关性分析,根据相关性分析结果选择相关性较强的干涉特征参量作为最优反演参数;采用自适应加权算法确定最优加权因子对最优反演参数进行数据融合;再利用PRN1和PRN22卫星L1、L2波段的最优反演参数、最优反演参数的算数平均值及其融合值分别与土壤湿度实测值建立基于单频法、均值法与融合法的土壤湿度反演模型,并验证模型的可靠性。结果表明,干涉特征参量中振幅与土壤湿度实测值的相关性较强,其相关系数的绝对值介于0.556 8~0.748 ,表明选择振幅作为最优反演参数比较合理;相比于单频法与均值法,融合法的土壤湿度反演模型更可靠,其决定系数R2为0.763 8,模型验证R2为0.936 9,均方根误差为1.907 8%,平均绝对误差为1.380 6%,最大相对误差为18.482 8%,表明基于双频数据融合的GNSS-R矿区复垦地土壤湿度反演方法可提高反演精度。
mining area reclamation; reclamation soil; soil moisture; Global Navigation Satellite System-Reflectometry; dual-frequency data fusion
主办单位:煤炭科学研究总院有限公司 中国煤炭学会学术期刊工作委员会