利用GPS信號(hào)信噪比反演土壤濕度變化

王一楓何秀鳳季 君

(1.河海大學(xué)衛(wèi)星及空間信息研究所,江蘇南京 210098;2.南通市海洋與漁業(yè)局海籍調(diào)查測(cè)量中心,江蘇南通 226018)

利用GPS信號(hào)信噪比反演土壤濕度變化

王一楓1,何秀鳳1,季 君2

(1.河海大學(xué)衛(wèi)星及空間信息研究所,江蘇南京 210098;2.南通市海洋與漁業(yè)局海籍調(diào)查測(cè)量中心,江蘇南通 226018)

采用右旋圓極化(RHCP)天線和左旋圓極化(LHCP)天線分別接收GPS直接信號(hào)與反射信號(hào),跟蹤反射點(diǎn)并探測(cè)土壤粗糙度,并用小波分析方法對(duì)土壤干燥區(qū)域與濕潤(rùn)區(qū)域反射信號(hào)的信噪比進(jìn)行去噪分析,驗(yàn)證GPS信號(hào)對(duì)土壤濕度變化敏感的特性。試驗(yàn)結(jié)果表明,利用GPS反射信號(hào)可精確跟蹤地面反射點(diǎn),并且GPS反射信號(hào)信噪比的大小可以反映土壤濕度變化。

反射點(diǎn);土壤粗糙度;土壤濕度變化;信噪比

土壤濕度是水文、農(nóng)業(yè)、氣候等研究中一個(gè)重要物理量,它可以預(yù)報(bào)洪水,研究地面和大氣的關(guān)系[1]。利用GPS反射信號(hào)遙測(cè)土壤濕度是近年來(lái)提出的一種反演土壤濕度的新方法。采用GPS手段觀測(cè)成本低、時(shí)空分辨率高、覆蓋范圍廣,并且衛(wèi)星工作的L波段(L1=1.57542 GHz,L2=1.22760 GHz)能減輕大氣衰減并具有很好的穿透植被能力,因而GPS是較為理想的遙感土壤濕度的全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)[2-5]。由于GPS信號(hào)對(duì)反射表面的電磁特性十分敏感,特別是土壤介電常數(shù)對(duì)反射信號(hào)的強(qiáng)弱有著重要影響,所以可通過(guò)GPS反射信號(hào)的強(qiáng)弱來(lái)探測(cè)土壤濕度[6]。

國(guó)外眾多機(jī)構(gòu)開(kāi)展了關(guān)于GPS反射信號(hào)遙感土壤濕度的研究,2002年6—7月,美國(guó)NASA與科羅拉多大學(xué)在艾奧瓦州進(jìn)行第1次GPS反射信號(hào)遙感土壤濕度的實(shí)驗(yàn)[6]。而在我國(guó),中國(guó)科學(xué)院武漢物理與數(shù)學(xué)研究所、武漢大學(xué)等單位開(kāi)展合作,最早開(kāi)展了這項(xiàng)理論和試驗(yàn)研究工作。本文根據(jù)GPS信號(hào)對(duì)土壤濕度變化敏感的特性,利用斯奈爾定律研究地表面反射率與反射區(qū)域的地表粗糙程度的關(guān)系,通過(guò)設(shè)計(jì)幾個(gè)試驗(yàn)方案,跟蹤反射點(diǎn)軌跡、探測(cè)土壤粗糙度,采用小波分析方法對(duì)左旋圓極化(LHCP)天線接收的反射信號(hào)進(jìn)行去噪處理。試驗(yàn)結(jié)果表明,利用GPS直接信號(hào)與反射信號(hào)可定位和精確跟蹤反射點(diǎn),GPS反射信號(hào)信噪比(VSNR)的大小變化能夠反映土壤濕度變化。

1 反射軌跡跟蹤

利用GPS接收機(jī)右旋圓極化(RHCP)天線和左旋圓極化(LHCP)天線、地面反射點(diǎn)、GPS衛(wèi)星及地心的空間幾何關(guān)系,建立關(guān)系方程求得反射點(diǎn)點(diǎn)位坐標(biāo),如圖1所示。

圖1中當(dāng)每個(gè)反射點(diǎn)距地心距離相同且近似處于同一水平面上時(shí),反射點(diǎn)的XYZ坐標(biāo)將隨時(shí)間積累成投影線[7]。由RHCP天線高程HR和LHCP天線高程HL給出反射面近似地面高程HG,并推出反射點(diǎn)在直接信號(hào)上的反投影點(diǎn)坐標(biāo)。

式中:E——衛(wèi)星高度角;(xs,ys,zs)——衛(wèi)星坐標(biāo);(xd,yd,zd)——RHCP天線坐標(biāo);Rr——衛(wèi)星到RHCP天線的距離;(xm,ym,zm)——反投影點(diǎn)坐標(biāo)。利用反投影點(diǎn),反射點(diǎn)和地心的幾何關(guān)系可推出反射點(diǎn)坐標(biāo)。

圖1 定位反射點(diǎn)空間幾何示意圖Fig.1 Space geometric relationship for extraction of ground reflection points

式中:(xr,yr,zr)——反射點(diǎn)坐標(biāo);R0——地心到反射點(diǎn)距離;Rm——地心到反投影點(diǎn)距離。

2 土壤粗糙度探測(cè)

土壤反射面的粗糙程度直接影響表面反射機(jī)制的確定,表面光滑與粗糙的劃分取決于與土壤表面發(fā)生作用的電磁波行為[8]。根據(jù)瑞利判據(jù),一個(gè)表面如果是光滑的,則

式中:hc——表面高度標(biāo)準(zhǔn)偏差;γ——電磁波入射仰角;λ——電磁波波長(zhǎng)。

根據(jù)文獻(xiàn)[7]可得到地表土壤高程標(biāo)準(zhǔn)差σ與軌跡長(zhǎng)度L,于是得到地表土壤粗糙度R:

3 土壤濕度變化反演

土壤是由沙粒、黏土、水和其他有機(jī)物質(zhì)組成的,土壤中各物質(zhì)的組分不同會(huì)引起不同土壤的介電常數(shù)發(fā)生變化。根據(jù)文獻(xiàn)[9]建立的4成分模型可獲得僅適合L波段下土壤復(fù)介電常數(shù)的實(shí)部和虛部[10-12]。

根據(jù)美國(guó)農(nóng)業(yè)部土壤分類(lèi)方法給出幾種不同類(lèi)型土壤含沙與含土質(zhì)量分?jǐn)?shù)對(duì)比。

表1 不同類(lèi)型土壤含沙與含土質(zhì)量分?jǐn)?shù)Table1 Soils with different sand contents and clay contents

利用4成分模型得到表1中不同類(lèi)型土壤在光滑表面下的介電常數(shù)與土壤濕度曲線,如圖2所示。由菲涅爾假設(shè)可知,當(dāng)入射波到達(dá)光滑物體表面產(chǎn)生反射現(xiàn)象,平面反射波分為垂直偏極化波反射和水平偏極化波反射,反射物的相對(duì)介電常數(shù)與信號(hào)的入射角是影響反射能力的主要因素[12]。圖3給出了不同介電常數(shù)下反射系數(shù)絕對(duì)平均值與入射角的關(guān)系。

GPS信噪比包含了產(chǎn)生反射信號(hào)界面的物理特性,而接收的土壤反射信號(hào)是被土壤介電常數(shù)調(diào)制的,它包含了土壤的介質(zhì)特性信息。根據(jù)文獻(xiàn)[10]中對(duì)GPS信號(hào)反射率的定義,反射率R與GPS信號(hào)的反射系數(shù)、反射信號(hào)F與直接信號(hào)D的信噪比的比值和反射率校正因子有關(guān)。由此,通過(guò)比較反射率R的變化可以得出土壤介電常數(shù)變化,繼而反演土壤濕度的變化。

4 試驗(yàn)研究與結(jié)果分析

試驗(yàn)場(chǎng)地布設(shè)面積大致相同的兩塊試驗(yàn)區(qū)域用來(lái)鋪設(shè)細(xì)沙和壤土,并架設(shè)LHCP天線接收試驗(yàn)區(qū)域的GPS反射信號(hào)。為探測(cè)土壤濕度變化,實(shí)驗(yàn)對(duì)干燥與灑水后濕潤(rùn)土壤中反射信號(hào)對(duì)比分析。為減少其他噪聲對(duì)信號(hào)的干擾,保證實(shí)驗(yàn)區(qū)域GPS反射信號(hào)的獲取,LHCP天線將被安置在距地面0.5～1 m內(nèi)的區(qū)域,并對(duì)捕捉信號(hào)進(jìn)行小波去噪處理。

圖4顯示捕捉的4顆GPS衛(wèi)星(PRN-09、PRN-15、PRN-21和PRN-27)的反射軌跡。

圖2 土壤介電常數(shù)隨土壤濕度的變化Fig.2 Soil's dielectric constant varying with soil moisture

圖3 反射系數(shù)絕對(duì)值的平均值隨入射角的變化Fig.3 Average value of absolute reflection coefficient varying with incident angle

圖4 試驗(yàn)區(qū)域反射點(diǎn)軌跡示意圖Fig.4 Tracks of reflection points shown in a picture taken from experimental field

4 顆衛(wèi)星部分長(zhǎng)度反射軌跡的粗糙度如表2所示。

表2 土壤粗糙度探測(cè)結(jié)果Table2 Results of soil roughness detection

通過(guò)對(duì)比15號(hào)衛(wèi)星與21號(hào)衛(wèi)星探測(cè)的結(jié)果可知,實(shí)驗(yàn)區(qū)域壤土粗糙度大于細(xì)沙粗糙度,與實(shí)際情況相符,并且兩種土壤的高程標(biāo)準(zhǔn)差均遠(yuǎn)小于根據(jù)式(3)獲得的GPS信號(hào)對(duì)應(yīng)的臨界值(≈0.0237),據(jù)此可視實(shí)驗(yàn)區(qū)域反射面為光滑表面。因此本文中反演土壤濕度變化采用的反射率R即為GPS反射信號(hào)F與直接信號(hào)D的信噪比比值。

圖5和圖6分別為干燥土壤下相同觀測(cè)時(shí)段和不同觀測(cè)時(shí)段內(nèi)衛(wèi)星高度角對(duì)去噪后4顆衛(wèi)星VSNR值變化的影響。觀察圖5和圖6發(fā)現(xiàn)VSNR值的變化與衛(wèi)星高度角變化有關(guān),可見(jiàn)衛(wèi)星高度角對(duì)反射信號(hào)有較大影響。

表3給出相同時(shí)段下干燥與濕潤(rùn)土壤下兩顆衛(wèi)星反射信號(hào)去噪后VSNR平均值。

根據(jù)表3可知,在土壤較為干燥的情況下,21號(hào)衛(wèi)星的VSNR平均值明顯小于15號(hào)衛(wèi)星的VSNR平均值,說(shuō)明試驗(yàn)中壤土的反射性能比細(xì)沙的反射性能差。由圖2與表2可以看到其原因主要包含以下兩個(gè)方面,一是較低濕度下含土成分越高,土壤介電常數(shù)相對(duì)較小,使反射性能降低;二是壤土的粗糙度比細(xì)沙的粗糙度大使其反射性能減弱。

圖5 同一觀測(cè)時(shí)段不同衛(wèi)星高度角對(duì)VSNR值影響Fig.5 Influence of different satellite elevation angles on signal to noise ratio during same observation period

圖6 同一觀測(cè)時(shí)段相近衛(wèi)星高度角對(duì)VSNR值影響Fig.6 Influence of proximate satellite elevation angles on signal to noise ratio during same observation period

圖7為15號(hào)衛(wèi)星和21號(hào)衛(wèi)星分別在干燥和濕潤(rùn)土壤下的反射率變化曲線。

表3 干燥與濕潤(rùn)土壤下的去噪后VSNR平均值Table3 Average value of de-noised signal to noise ratio from dry and wet soils

分析圖7發(fā)現(xiàn)在干燥土壤下,21號(hào)衛(wèi)星的反射率在0.45～0.60之間波動(dòng),平均值為0.57,15號(hào)衛(wèi)星的反射率在0.5～0.7之間波動(dòng),平均值為0.62;而在濕潤(rùn)土壤下,21號(hào)衛(wèi)星的反射率在0.75～0.83之間波動(dòng),平均值為0.80,15號(hào)衛(wèi)星的反射率在0.78～0.92之間波動(dòng),平均值為0.83。結(jié)果表明,土壤濕度變化將引起GPS信號(hào)反射能力較大的變化。

5 結(jié) 語(yǔ)

利用GPS信號(hào)VSNR值反演土壤濕度變化原理,借助反射軌跡跟蹤算法和土壤粗糙度探測(cè)算法,對(duì)試驗(yàn)區(qū)域的GPS信號(hào)反射點(diǎn)進(jìn)行定位和跟蹤、探測(cè)反射區(qū)域土壤粗糙度和土壤濕度變化。通過(guò)試驗(yàn)研究得出如下結(jié)論。

a.利用GPS直接信號(hào)和反射信號(hào)可以定位和精確跟蹤反射點(diǎn)。

b.使用反射點(diǎn)高程值探測(cè)土壤粗糙度能夠較好區(qū)分不同類(lèi)型土壤的粗糙程度,但是邊緣區(qū)域的反射點(diǎn)高程值容易使土壤粗糙度探測(cè)產(chǎn)生較大誤差。

圖7 GPS信號(hào)反射能力變化曲線Fig.7 Variation of reflection ability of GPS signals

c.采用小波分析方法去噪后的GPS反射信號(hào)VSNR值可以反映不同類(lèi)型土壤的反射性能,但是衛(wèi)星高度角、土壤粗糙度和土壤類(lèi)型等因素將對(duì)土壤濕度變化反演產(chǎn)生較大的影響。

[1]JACKSON T,SCHMUGGE J,ENGMAN E.Remote sensing applications to hydrology:soil moisture[J].Hydrological Science, 1996,41(4):517-530.

[2]NJOKE E,ONEILL P.Multifrequency radiometer measurements of soil moisture[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1982,20:468-475.

[3]LIU Zhiming,ZHANG Bai,YANG Ming,et al.Some research advances and trends on soil moisture and drought monitoring byremote sensing[J].Advances on Earth Sciences,2003,18(4):576-583.

[4]關(guān)止,趙凱,宋冬生.利用反射GPS信號(hào)遙感土壤濕度[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2006,21(7):747-751.(GUAN Zhi,ZHANG Kai,SONG Dongsheng.Measuring soil moisture using reflected GPS signals[J].Advances in Earth Science,2006,21(7):747-751.(in Chinese))

[5]嚴(yán)頌華,張訓(xùn)械.基于GNSS-R信號(hào)的土壤濕度反演研究[J].電波科學(xué)學(xué)報(bào),2010,25(1):8-13.(YAN Songhua,ZHANG Xunxie.Retrieving soil moisture based on GNSS-R signals[J].Chinese Journey of Radio Science,2010,25(1):8-13.(in Chinese))

[6]劉經(jīng)南,邵連軍,張訓(xùn)械.GNSS-R研究進(jìn)展及其關(guān)鍵技術(shù)[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2007,32(11):955-960.(LIU Jingnan,SHAO Lianjun,ZHANG Xunxie.Advances in GNSS-R studies and key technologies[J].Journal of Wu Han University:Natural Sciences,2007,32(11):955-960.(in Chinese))

[7]SHEN J C,JUANG J C,TSAI C L,et al.Monitoring water levels and currents using reflected GPS carrier Doppler measurements and coordinate rotation model[J].IEEE Transactions on Instruction and Measurement,2010,59(1):153-163.

[8]王迎強(qiáng),嚴(yán)衛(wèi),府養(yǎng),等.機(jī)載GPS反射信號(hào)土壤濕度測(cè)量技術(shù)[J].遙感學(xué)報(bào),2009,13(4):678-685.(WANG Yingqiang, YAN Wei,FU Yang,et al.Soil moisture determination of reflected GPS signals from aircraft platform[J].Journal of Remote Sensing,2009,13(4):678-685.(in Chinese))

[9]WANG J R,SCHMUGGE T.An empirical model for the complex dielectric permittivity of soils as a function of water content [J].IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing,1980,18(4):288-295.

[10]SHEN L C,JUANG J C,et al.Stream soil moisture estimation by reflected GPS signals with ground truth measurements[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2009,58(3):730-737.

[11]ZAVOROTNY V,VORRONOVICH A.Scattering of GPS signals from the ocean with wind remote sensing application[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2000,38(2):951-964.

[12]宋冬生,趙凱,關(guān)止.記載平臺(tái)基于全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)的土壤濕度遙感[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2007,35(5):94-96.(SONG Dongsheng,ZHAO Kai,GUAN Zhi.Remote sensing of soil moiture using global positioning system on aircraft platform [J].Journal of Northeast Forestry University,2007,35(5):94-96.(in Chinese))

Remote sensing of soil moisture variation using signal to noise ratio of GPS signals

WANG Yifeng1,HE Xiufeng1,JI Jun1,2
(1.Institute of Satellite Navigation and Spatial Information System,Hohai University,Nanjing 210098,China; 2.Cadastral Survey and Measurement Center,Nantong Oceanic and Fishery Administration,Nantong 226018,China)

The right hand circular polarization(RHCP)antenna and left hand circular polarization(LHCP) antenna were used to

irect GPS signals and reflected GPS signals,respectively.The reflection points were tracked and the soil roughness was detected.The GPS signals were verified to be sensitive to the variation of the soil moisture through de-noising analysis of the signal to noise ratio of the reflected GPS signals with the wavelet method in the dry region and wet region.The results show that the reflection points can be precisely tracked with the reflected GPS signals,and the signal to noise ratio of the reflected GPS signals can reflect the variation of the soil moisture.

reflection points;soil roughness;change of soil moisture;signal to noise ratio

P228.1

:A

:1000-1980(2014)01-0062-05

10.3876/j.issn.1000-1980.2014.01.012

2013-01 08

國(guó)家自然科學(xué)基金(40974001),江蘇省研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃(CXZZ11-0451)

王一楓(1990—),男,浙江嵊州人,碩士研究生,主要從事GPS測(cè)量與應(yīng)用研究。E-mail:wangyflying@163.com