地表粗糙度影响下的GNSS-R土壤湿度反演仿真分析
基于双天线全球导航卫星系统反射技术(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R),建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS Ll C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响.结果表明,当地表均方根高度大于0.010 m时,必须对解析模型进行粗糙度修正.粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性.在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83％～72.36％.进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86％～54.40％.人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83％～53.48％.
GNSS-R、双天线、土壤湿度、土壤粗糙度、人工神经网络
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P228;P237(大地测量学)
国家十三五重点研发计划2016YFC0803104;国家高技术研究发展计划863计划2013AA102301;国家农业信息化工程技术研究中心开放课题KF2015W003;北航北斗技术成果转化及产业化资金资助项目BARI1709
2018-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1546-1552
