基于小波分析和LS-SVM的积雪厚度多星融合反演

• 作者: 王韩波 李红彦 张志刚 潘亚龙 李现广
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: GPS-IR 雪深 信噪比 小波分析 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 95-101
• 页数: 7页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.12.015

摘要

针对目前利用单星反演雪深存在的不足,该文研究GPS信噪比(SNR)观测量中卫星反射信号分离模型的改进,以及积雪厚度反演模型,首先利用小波分析有效分离卫星反射信号,进而通过最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现积雪厚度的多星融合反演.以美国板块边界观测计划提供的监测数据为例,经实验表明:小波分析能够提高卫星反射信号的分离精度,有效抑制了异常跳变现象,单星反演结果与雪深参考值之间相关系数r均大于0.547,相对于传统方法至少提高了8.9％;多星融合反演结果与雪深参考值吻合性较好,当融合卫星达到6颗时,其反演结果与雪深参考值之间相关系数r=0.948,相对于单颗卫星至少提高了6.4％.