顾及多径环境差异和粗差的GNSS-MR土壤湿度反演

• 作者: 李婷 张显云 邓小东 李宏达 聂士海
• 来源期刊: 遥感学报
• 关键词: 多系统多卫星GNSS-MR 土壤湿度反演 信噪比 延迟相位 抗差估计
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 遥感应用|Remote Sensing Applications
• 页码范围: 1324-1337
• 页数: 14页
• 语种: 中文

摘要

针对基于单系统单卫星GNSS-MR (GNSS Muhipath Reflectometry)土壤湿度反演的可靠性不高、实际可操作性不强和最小二乘估计不具鲁棒性的缺点,为获取更优的延迟相位估值,并改善GNSS-MR土壤湿度反演的可靠性和实际可操作性,同时简化繁杂的选星过程,提出了一种基于抗差估计的多系统多卫星组合GNSS-MR土壤湿度反演算法.该算法首先顾及多径环境的差异性、多径误差的周期特性等进行信噪比SNR (Signal to Noise Ratio)观测值的筛选,然后采用基于IGGⅢ (Weight Function Ⅲ Developed by Institute of Geodesy and Geophysics)权函数的抗差估计解求延迟相位,进而获得表征土壤湿度变化趋势的延迟相位组合.实验结果表明,相较于未采用抗差估计的多系统多卫星组合(方案1)和单卫星组合(方案3),得益于抗差估计良好的鲁棒性,基于抗差估计的多系统多卫星组合(方案2)和单卫星组合(方案4)获得了较高的建模精度,所得延迟相位与实测土壤湿度间的相关系数分别为0.97和0.95、土壤湿度拟合残差的均方根误差分别为0.010和0.012;同时,方案2和方案4还取得了较高的土壤湿度预报精度,土壤湿度预测值与土壤湿度实测值间的相关系数分别为0.92和0.91、土壤湿度预报残差的均方根误差分别为0.016和0.023;此外,相比于方案4,方案2在采用抗差估计解求延迟相位的基础上,采用多系统多卫星组合进一步提升了延迟相位的估值精度,从而不仅避免了复杂的选星过程,而且还获得了更好的建模效果和更高的土壤湿度预报精度.