基于GNSS+R裸土延迟多普勒图理论研究

侧重散射机理研究,以GPS相关函数和相关功率模型为基础,主要通过对双站雷达散射截面计算模型进行修改,得到裸土的GPS散射信号模型。其中裸土的双站圆极化雷达散射截面采用双站随机粗糙面散射模型计算得到,利用极化合成的方法使模型具备全极化计算功能。通过修改后的模型,模拟分析不同极化下裸土参数（土壤水分和地表粗糙度）对延迟多普勒图DDM（delay Doppler map）的影响。该理论模型研究有助于机载/星载GNSS-R接收机数据解释、GNSS-R实验设计以及后向反演算法的开发。同时,延迟多普勒图模型的研究结果也为GNSS+R土壤水分遥感研究提供了一定的理论依据。     

基于CYGNSS数据的星载GNSS-R水体分布探测方法研究

利用CYGNSS（cyclone global navigation satellite system）采集的GNSS卫星反射信号,提出一种基于星载GNSS-R的水体分布探测方法。首先对CYGNSS低轨卫星星座采集的GNSS反射信号进行处理,获取地表反射率数据;再按0.01°×0.01°的空间分辨率将研究区划分为格网,剔除异常值和无效值后,利用区域均值算法重新计算各格网的反射率,并利用格网样本方差和标准差作为衡量指标,采用随机游走图像分割算法进行水体分布探测;最后利用本文提出的方法分析刚果盆地的水体分布情况,并利用MODIS数据对结果进行评估。结果表明,星载GNSS-R具有较强的水体分布探测能力,进一步拓展了GNSS-R的应用场景。     

星载InSAR技术在滑坡地质灾害专业监测预警中的精度分析

星载InSAR技术是一种卫星对地观测技术,精度高、覆盖范围广,被广泛用于各种滑坡监测。分析了星载InSAR技术原理,探讨了星载InSAR技术在滑坡地质灾害专业监测预警中的精度情况,并就误差控制展开详细论述,最后就重庆市武隆区石桥乡场镇滑坡群地质灾害一级专业监测预警项目中星载InSAR技术的应用情况进行了具体论述。     

地基雷达干涉技术应用研究进展

近年来,地基合成孔径雷达干涉技术的应用领域不断地扩展。本文详细地介绍了变形监测系统IBIS,并对其监测原理进行了简单概括。不仅对地基In SAR技术近期的应用及发展进行归纳总结,而且对该技术存在的问题从大气改正、断点校正及数据融合等方面进行深入的分析和讨论。通过对地基雷达干涉技术的应用研究分析,说明其在变形监测中将具有更为广泛的应用前景。     

GNSS-R探测土壤湿度综述

通过对基于GNSS-R土壤湿度探测技术的观测方式及原理进行系统评述,阐述已取得的研究成果,并在此基础上指出研究中存在的不足及未来的发展方向.     

羊庄盆地土壤水分变化规律研究

羊庄盆地地下水资源丰富,是枣庄市和滕州市的主要供水水源之一。该文采用中子法和烘干法相结合的监测方法,对羊庄盆地不同位置、不同深度和不同时间段的土壤水分进行了监测,分析了土壤水分在空间和时间上的变化规律;土壤水分监测为求取有关水文地质参数和地下水资源评价提供了基础性数据。     

星载GNSS-R地表土壤湿度反演方法的对比与评价

应用气旋全球导航卫星系统(cyclone global navigation satellite system, CYGNSS)的星载反射测量遥感数据和土壤湿度主被动项目(soil moisture active passive, SMAP)发布的土壤湿度产品,对2种星载全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system reflectometry, GNSS-R)地表土壤湿度反演建模方法进行对比与评价。结果表明,在单个格网上直接对标定的有效反射率和SMAP参考土壤湿度回归建立线性模型,反演得到的地表土壤湿度精度远高于格网统一建模的反演精度。使用1 a的CYGNSS陆地观测数据建立的反演模型已经具有极高的时域稳定性。5个月的测试数据表明,单格网模型反演的地表土壤湿度RMSE可达0.056 cm³/cm³,相关系数达0.9。     

地基GPS探测水汽的发展与气象业务应用

介绍了地基GPS探测大气可降水量在国内外的发展、灾害性天气监测分析预报、中尺度数值预报模式初始场、全球气候变化的监测和分析、人工影响天气作业、三维水汽场层析分析以及GPS探测水汽在气象领域中应用的现状.     

建筑地基与基坑变形监测刍议

随着城市建设的高速发展 ,高层、超高层建筑在原建筑物稠密区大量兴建 ,加之过量超采城市地下水 ,带来的地基与基坑变形问题越来越突出。为了防治建筑地基与基坑变形灾害 ,必须建立操作性较强的变形监测系统 ,及时作好预警、预报工作 ,使变形监测的方法、技术更加完善。     

“光谱地壳”计划——探索新一代矿产勘查技术

 本文首先对我国能源和矿产资源日益增长的需求现状,分析了目前地质找矿所面临的诸多难题,及国内外探索新一代矿物勘查技术的研究现状,然后,系统地介绍了"光谱地壳"的基本概念、研究内容和建设意义。文中指出,"光谱地壳"计划的提出,旨在针对地表和地壳表层,实现高光谱技术对地球表面的地质填图和矿物蚀变信息的遥感探测,以及对岩芯的光谱探测,建立地壳高光谱数据库集,满足以高光谱探测技术对地壳表层一定范围内矿物的识别和探矿需求。 "光谱地壳"计划瞄准国家战略需求,强化技术创新与应用模式创新,提高星载、机载高光谱遥感矿产资源探测能力,建立地面光谱测量平台及地下岩芯光谱扫描、编录、分析平台,发展由天基、空基、地基,地下岩芯探测构成的一体化"光谱地壳"遥感立体探测体系。"光谱地壳"计划是我国高光谱遥感技术发展的顶层设计,拟将解决遥感直接找矿和深部找矿的勘查难题,以带动我国整体勘查技术水平的提高和发展。     

土壤水分微波反演方法进展和发展趋势

土壤水分是连接地表水循环和能量循环的关键参量,精确获取该参量对于理解气候变化、地表水文过程、地气间能量交换机理等具有重要意义。微波遥感由于其较为合适的探测深度和坚实的理论基础在观测地表浅层土壤水分上具有很大优势,结合反演方法可以获取空间连续的土壤水分含量,有助于更加客观认知土壤水分的时空演变机理。随着微波遥感数据的不断丰富,多种微波遥感土壤水分反演方法相继涌现,为了更好地了解其发展和趋势,本文总结了当前土壤水分微波反演常用的卫星遥感数据并分析其发展趋势,后从主动微波反演、被动微波反演和多源协同反演3个方面梳理了各类土壤水分微波反演方法的原理、发展和优缺点,最终总结出目前微波遥感土壤水分反演方法的发展趋势：即土壤水分微波反演方法的时空普适性逐渐增强、面向高时空分辨率的土壤水分微波协同反演方法快速发展以及土壤水分微波反演方法的智能化水平不断提高。     

多卫星组合的GPS-MR土壤湿度反演

单天中卫星低高度角状态持续时间较短,导致基于单颗GPS卫星多路径信噪比SNR的土壤湿度反演时间分辨率较低。为保证土壤湿度反演结果的可靠性和准确性,同时改善土壤湿度反演的时间分辨率,顾及信噪比有效高度角区间,提出一种基于多GPS卫星组合的GPS-MR高时间分辨率土壤湿度反演方法。实验结果表明,多卫星延迟相位组合能较好地表征土壤湿度变化趋势,二者相关系数优于0.92;土壤湿度反演时间分辨率由1 d提升为2 h。     

全球36 km格网土壤水分逐日估算

土壤水分是陆面生态系统和能量循环的核心变量之一,利用微波遥感技术获得的土壤水分产品的时间分辨率一般是2-3 d,因此精确地获得具有较高时间分辨率的土壤水分成了人们关注的焦点。本文尝试将SMAP (the Soil Moisture Passive and Active）土壤水分和MODIS光学数据相结合,利用广义回归神经网络进行全球36 km土壤水分的估算,提升SMAP土壤水分的时间分辨率。结果显示,广义回归神经网络估算土壤水分与SMAP保持了高相关性(r = 0.7528),但其却保留了较高的误差 (rmse = 0.0914 m³/m³)。尽管如此,估算的土壤水分能够很好地保持SMAP土壤水分的整体空间变化,并且提升了土壤水分的时间分辨率（1 d）。此处,本文研究了SMAP土壤水分与MODIS光学数据之间的关系,这对今后利用机器学习进行SMAP土壤水分降尺度研究提供了重要的参考价值。     

EXPERIMENTAL STUDY ON SOIL MOISTURE USING DUAL-FREQUENCY MICROWAVE RADIOMETER

1INTRODUCTIONSoil is the basis of human's living. Soil moisture plays asignificant role in studying the matter and energy ex-changes in global hydrology sphere. The evaporation ofsoil moisture has an influence on the water vapor cycle.Meanwhile soil moisture is also one of the firsthandmeasurable parameters in crop yield estimation and wa-ter resources management (JACKSON et al., 1993). Theinfluence of the interaction of land and atmosphere onsoil moisture can bring about anomalous cli…     

融入土壤湿度指标的青藏高原近地表土壤冻融机器学习监测算法

青藏高原作为中低纬度地区最大的高山冻土区,多年冻土和季节冻土广泛分布。高精度的地表冻融监测结果对研究该区域的水热交换、碳氮循环和土壤冻融侵蚀非常重要。本文基于4个青藏高原典型地区的土壤温湿度观测网数据,开展利用LightGBM算法和随机森林算法进行土壤冻融循环监测的研究。在构建土壤冻融监测模型的过程中,发现土壤湿度是影响冻融判别的一个关键因子。使用AMSR2亮温数据和ERA5-Land土壤湿度数据,基于两种机器学习算法判别地表冻融状态,将结果与传统冻融判别式算法进行对比分析。结果表明：相比冻融判别式算法,LightGBM算法在白天和夜间的总体判对率提高了12.09%;14.45%,随机森林算法在白天和夜间的总体判对率提高了13.23%和14.96%。近80%的错分样本分布在-4.0 ℃~4.0 ℃之间,说明2个机器学习算法能够识别出稳定的土壤冻结状态和融化状态。另外,LightGBM算法和随机森林算法得到的日冻融转换天数的平均RMSE降低了112.82和117.00;冻结天数的平均RMSE降低了47.87和53.96;融化天数的平均RMSE降低了37.10和39.80。同时,基于随机森林算法计算了2014年7月—2015年6月青藏高原冻结天数、融化天数、日冻融转换天数。得到的青藏高原冻结天数图,以中国冻土区划图为参考进行精度评价,总体分类精度为96.78%。     

大柳塔采煤塌陷区土壤含水量的空间变异特征分析

通过研究采煤塌陷区土壤水空间分布及动态变化特征,查明了采煤塌陷对土壤含水量的影响,这对矿区生态环境保护、塌陷区土地复垦等具有重要指导意义。以大柳塔双沟采煤塌陷区为试验区,利用传统统计学和地统计学方法分析了采煤塌陷条件下的包气带土壤水空间变异特征。研究结果表明:由于采煤塌陷造成塌陷区土壤层位在垂向上倒置、重组,引起土壤粒度、容重、孔隙度等土壤物理特性的改变,使塌陷区土壤含水量比非塌陷区显著降低,在不同深度层（0~60 cm）分别减少14.2%~21.9%;在垂向分布上塌陷区土壤水分也表现出较强的变异性,其离散系数在不同深度（0~60 cm）与非塌陷区的差值在19.2%~50%之间。根据试验区0 cm、20 cm、40 cm、60 cm四个层面土壤含水量的Kriging插值等值线图显示,土壤含水量低值区均位于塌陷区内的塌陷坑部位,证明地表的地裂缝、塌陷坑、塌陷洞等塌陷形态对土壤持水能力的影响颇为显著。采煤塌陷区土壤含水量降低、空间变异性增强直接导致了地表植被生存环境的恶化,地表景观被严重破坏。     

S波段雷达数据反演土壤水分的模拟分析和验证

中国自主研制的环境减灾卫星星座（HJ）中包含多颗光学和雷达小卫星,这些小卫星计划于2007年底陆续升空。其中,载有S波段合成孔径雷达（SAR）的HJ-1C星,预计于2008年发射,该卫星设置有S波段（3.2GHz）,采用VV极化方式,入射角变化范围是25°～47°。本文根据该雷达卫星的系统参数,利用AIEM模型的模拟数据反演土壤水分的变化。首先,对传统单极化SAR数据反演土壤水分的方法（基于简单散射模型）在S波段的适用性进行了分析（共检验了四个波段数据,分别是Ku波段、C波段、S波段和L波段）,结果表明该方法可应用于S波段,且应用效果比C波段好;然后,对以往研究中该方法可采用的不同水分参数形式进行了比较分析,结果表明,以垂直极化幅度作为土壤水分参数效果最好;最后,利用模拟数据对该方法进行验证,结果在两次数据入射角差为5°时,近80%数据的误差在5%以内。