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基于GNSS-R的Nearly-Linear土壤湿度反演模型

作　者: 高超群
导　师: 杨卫; 杨东凯
学　校: 中北大学
专　业: 精密仪器及机械
关键词: GNSS-R 土壤湿度反演 Nearly-Linear理论模型
分类号: TP79
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要

GNSS-R (Global Navigation Satellite System-Reflections)技术是自上世纪90年代以来逐渐发展起来的一个新型分支,是国内外遥感探测和导航技术领域研究热点之一。GNSS反射信号土壤湿度反演是利用卫星信号进行地球表面植被遥感方向的具体应用,是一种被动式双基或多基遥感技术。GNSS导航信号经过反射面后,被反射的信号承载反射面的特性信息,通过对GNSS反射信号中波形、极化特性、振幅、相位和频率等参数的分析来反演反射面的物理特性,因此对GNSS反射信号的准确估计和接收数据的处理是实现利用GNSS-R进行土壤湿度反演的关键。本论文在进行土壤湿度反演实验时利用的是基于FPGA+DSP架构、调试并成功实现既定功能的GNSS-R硬件接收机,在具体分析土壤湿度所需要考虑的温度、土壤表面的粗糙度和不同土壤水分状态对介电常数等因素对GNSS反射信号影响的前提下,设计了土壤湿度的反演实验并在国家蔬菜研究所提供的场地完成实验,利用GNSS-R硬件接收机作为主要的实验设备,通过对卫星直射信号和携带反射面特性的反射信号的接收和处理,利用ICF模型对反演结果进行分析,取得明显的效果,验证了利用GNSS反射信号进行土壤湿度反演的可行性,为Nearly-Linear理论模型的提出奠定基础。Nearly-Linear理论模型,即近线性测量模型是在五个不同的土壤湿度区域得到每颗卫星的反演数据,建立数据库,通过对数据库中存储的每颗卫星在不同土壤湿度下的反射功率数据进行归一化均值处理后得到每颗卫星在不同土壤湿度下的拟合曲线后,直接在后续的土壤反演中,直接利用测得的反射信号功率进行土壤反演的一种理论模型,该模型消除了传统的利用GNSS-R进行土壤反演时通过菲涅尔反射系数和介电常数等中间变量进而推得土壤的体积含水量的复杂步骤,在技术层面具有很强的创新性和可实现性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-10
第1章绪论  10-18
  1.1 GNSS-R技术简介  10-11
  1.2 GNSS-R可用的扩频信号  11-15
    1.2.1 C/A码信号  11-12
    1.2.2 P(Y)码信号  12-14
    1.2.3 M信号  14-15
  1.3 GNSS-R的土壤湿度反演国内外研究现状  15-16
    1.3.1 国际研究现状  15-16
    1.3.2 国内研究现状  16
  1.4 本课题的研究目的和意义  16-17
  1.5 论文的结构及安排  17-18
第2章 GNSS-R技术原理  18-36
  2.1 GNSS-R探测技术  18-22
    2.1.1 散射信号概述  18-19
    2.1.2 电磁波的极化  19-21
    2.1.3 电磁波的反射  21-22
  2.2 GNSS直射和反射信号数学描述  22-26
    2.2.1 数学描述直射信号  22-24
    2.2.2 数学描述反射信号  24-26
  2.3 GNSS-R几何关系  26-28
  2.4 GNSS-R信号相关函数  28-30
    2.4.1 一维时延相关函数  29
    2.4.2 多普勒一维相关函数  29
    2.4.3 时延-多普勒二维相关函数  29-30
  2.5 传统反射信号的接收处理方法  30-35
    2.5.1 反射信号相关值的计算方式  30-32
    2.5.2 二维相关值求解中本地信号的产生  32-33
    2.5.3 反射信号相关值信噪比的提高方法  33-35
  2.6 本章小结  35-36
第3章 GNSS-R硬件接收机的设计  36-53
  3.1 GNSS-R硬件接收机的构架  36-41
    3.1.1 接收机的组成  36-37
    3.1.2 接收机各模块  37-41
  3.2 多通道相关器  41-46
    3.2.1 反射信号处理通道  42-43
    3.2.2 载波产生模块  43-45
    3.2.3 延迟C/A码产生模块  45
    3.2.4 输出相关值模块  45
    3.2.5 相关功率计算模块  45-46
  3.3 DSP数据交互控制接口  46-51
    3.3.1 USB控制接口  47-48
    3.3.2 UART控制接口  48
    3.3.3 导航信号在DSP中的处理  48-51
  3.4 小结  51-53
第4章土壤湿度反演的影响因素分析  53-67
  4.1 土壤湿度反演的特性分析  53-59
    4.1.1 土壤反射面的粗糙度  53-55
    4.1.2 土壤反射面的菲涅耳反射区  55-56
    4.1.3 平滑土壤表面的反射变量分析  56-59
  4.2 土壤湿度反演数据的处理流程  59-61
    4.2.1 ICF信号表达式  59-60
    4.2.2 ICF函数的应用  60-61
  4.3 反射系数的确定  61-62
  4.4 土壤湿度的确定  62-66
    4.4.1 常规土壤湿度处理方法  62
    4.4.2 不同湿度的土壤湿度处理方法  62-66
  4.5 小结  66-67
第5章结论  67-86
  5.1 土壤湿度实验的前期准备  67-71
    5.1.1 实验场地选择  67-68
    5.1.2 GNSS-R反演实验设备清单  68-70
    5.1.3 基于GNSS-R的土壤实验  70-71
  5.2 土壤湿度反演数据处理  71-80
    5.2.1 GNSS-R接收机数据的存储格式  71-73
    5.2.2 GNSS-R反演数据的软件处理  73-75
    5.2.3 直射功率和反射功率分析  75-77
    5.2.4 仰角信息分析  77-78
    5.2.5 反射系数  78-80
    5.2.6 土壤湿度结果分析  80
  5.3 Nearly-Linear理论反演模型  80-85
    5.3.1 相对湿度的标定  81-84
    5.3.2 Nearly-Linear理论模型的优点  84-85
  5.4 本章小结  85-86
第6章总结与展望  86-88
  6.1 工作总结  86-87
  6.2 下一步的工作展望  87-88
参考文献  88-92
攻读硕士学位期间取得的研究成果  92-93
致谢  93-94

基于GNSS-R的Nearly-Linear土壤湿度反演模型

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