面向陸表的星載GNSS-R DDM波形分類

涂晉升，張 瑞,2，洪學(xué)寶，漢牟田

(1. 西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都 611756； 2. 西南交通大學(xué)高速鐵路運(yùn)營安全空間信息技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實(shí)驗室，四川 成都 611756； 3. 北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院，北京 100191)

全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)反射信號(global navigation satellite system reflection，GNSS- R)技術(shù)是利用導(dǎo)航衛(wèi)星信號及其前向散射信號作為信號源，開展大尺度地表物理參數(shù)分析與反演的一項新興遙感技術(shù)[1]。星載GNSS- R技術(shù)是其重要分支，國外近年來針對該技術(shù)進(jìn)行了一系列的星上載荷研制與在軌驗證[2- 4]，其中英國的災(zāi)害監(jiān)測衛(wèi)星UK- DMC[2]、UK TechDemoSat- 1(TDS- 1)[3]及美國的旋風(fēng)全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(CYGNSS)上均搭載了GNSS反射信號接收裝置[4]，獲取了大量的星載GNSS反射信號數(shù)據(jù)。

與地基和機(jī)載GNSS- R技術(shù)相比，星載GNSS- R接收機(jī)搭載于更高的衛(wèi)星平臺上。針對地物類型較為單一的觀測區(qū)域(如海洋、海冰等)，利用星載反射信號生成的時延多普勒圖(DDM)數(shù)據(jù)，可有效地探測反演多種參數(shù)，如海洋風(fēng)速檢索[5- 7]、海面測高[8]、海浪特征反演[9- 10]、海冰探測[11]等。然而，在涉及多類地物的陸表遙感應(yīng)用中，因星載GNSS- R接收機(jī)獲取的反射信號中混雜了各類地物的散射信息，更受到地形起伏、土壤濕度等因素的綜合作用，導(dǎo)致生成的DDM數(shù)據(jù)波形錯綜復(fù)雜。雖然多個衛(wèi)星系統(tǒng)已獲取了大量的星載GNSS- R數(shù)據(jù)[2- 4]，但針對復(fù)雜場景的陸表物理參數(shù)提取研究卻始終陷于瓶頸。

DDM數(shù)據(jù)作為星載GNSS- R的直接觀測量，是當(dāng)前研究應(yīng)用中最為廣泛的數(shù)據(jù)源[12]。如何從海量低信噪比的陸表DDM數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確區(qū)分雜波信號和有效信息，對于科學(xué)觀測數(shù)據(jù)的選取和相關(guān)研究的進(jìn)一步深入，均具有重要意義。針對此現(xiàn)狀，本文提出一種DDM波形分類方法，并通過試驗數(shù)據(jù)處理，驗證該方法的可行性與有效性。

1 星載GNSS- R DDM波形分類方法

星載GNSS- R觀測量是將獲取的反射信號數(shù)據(jù)處理成DDM，其中DDM的數(shù)學(xué)表達(dá)如下[13]

(1)

式中，Ti為相干積分時間；λ為信號波長；Pt為發(fā)射功率；Gt為發(fā)射天線增益；Gr為接收機(jī)天線增益；Rt和Rr分別為發(fā)射機(jī)與接收機(jī)到鏡面反射點(diǎn)的距離；τ為時延；f為多普勒頻移[14]；Λ(τ)為GPS PRN自相關(guān)函數(shù)；sinc(f)為多普勒頻移函數(shù)；σ0為表面A單位面積的散射系數(shù)。

對于星載GNSS- R DDM，由于反射面情況的不同，單位面積散射系數(shù)σ0分布不同，導(dǎo)致DDM相關(guān)峰的明顯程度不同。本文給出3類經(jīng)陸表反射形成的典型星載GNSS- R DDM，如圖1所示。

相應(yīng)的，將圖1中DDM不同多普勒維的相關(guān)功率值進(jìn)行累加，得到時延波形并進(jìn)行歸一化，本文將上述DDM對應(yīng)的歸一化時延波形定義為3類：規(guī)整波形、較不規(guī)整波形及復(fù)雜波形。

本文采取二分法對歸一化后的相關(guān)功率范圍為[0,1]的時延波形進(jìn)行分割，通過判斷時延波形與二分閾值線交點(diǎn)數(shù)量來判斷時延波形規(guī)整性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)DDM波形分類。具體如下：

(1) 首先對波形進(jìn)行二分，閾值線選定為0.5，此時交點(diǎn)個數(shù)若為2，繼續(xù)對[0,0.5]范圍進(jìn)行二分，閾值線選定為0.25：當(dāng)交點(diǎn)個數(shù)仍為2時，將波形劃分為規(guī)整波形；當(dāng)交點(diǎn)個數(shù)大于2時，將波形劃分為較不規(guī)整波形。

(2) 若在閾值線為0.5處交點(diǎn)個數(shù)大于2，繼續(xù)對[0.5,1]范圍進(jìn)行二分，閾值線設(shè)定為0.75：當(dāng)交點(diǎn)個數(shù)為2時，仍將波形劃分為較不規(guī)整波形；當(dāng)交點(diǎn)個數(shù)大于2時，將波形劃分為復(fù)雜波形。

通過對上述過程進(jìn)行概括，得到DDM波形分類的具體流程，如圖2所示。

判斷過程中，3類時延波形與二分閾值線相交情況如圖3所示。

2 實(shí)測數(shù)據(jù)波形分類與結(jié)果驗證

利用本文提出的分類方法對UK TDS- 1衛(wèi)星獲取的DDM數(shù)據(jù)進(jìn)行波形分類。這里選取由PRN 15和PRN 10衛(wèi)星發(fā)射信號形成的DDM數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采集時間分別為2015- 01- 28及2014- 11- 23，由于天線增益過低時會影響整體的分析質(zhì)量，分類前將天線增益小于5 dB的數(shù)據(jù)濾除[15]。通過數(shù)據(jù)處理，得到DDM波形分類結(jié)果見表1。

表1 DDM波形分類結(jié)果

為了驗證波形分類效果，繼續(xù)對3種不同類別波形對應(yīng)的DDM SNR進(jìn)行提取，DDM信噪比計算公式為[15]

(2)

式中，DDMSNR為DDM信噪比；DDMPeak為DDM峰值功率，本文利用Matlab軟件中自帶的max函數(shù)檢測出DDM的峰值功率；DDMNoise為DDM噪聲功率，本文將噪聲功率定義為位于DDM頂部的前5個延遲像素并跨越DDM中可用的多普勒范圍內(nèi)全部功率的平均值。

通過式(2)計算出分類后的波形對應(yīng)的DDM SNR并進(jìn)行了平均，得到統(tǒng)計結(jié)果如圖4所示。

從圖4中可以看出，3類DDM波形對應(yīng)的SNR大小具有明顯的區(qū)分度，這表明本文提出的DDM波形分類方法能夠很好地用來對實(shí)測DDM數(shù)據(jù)波形進(jìn)行分類。

為了進(jìn)一步論證波形分類的可行性與有效性，本文繼續(xù)對上述分類后的DDM波形對應(yīng)的地物類型進(jìn)行了統(tǒng)計，數(shù)據(jù)中對應(yīng)的地物類型共包含9種：常綠闊葉林、落葉闊葉林、混合林、灌叢、農(nóng)田、稀樹草原、草原、稀疏植被、水體。為了統(tǒng)計結(jié)果更加簡明，將常綠闊葉林、落葉闊葉林、混合林和灌叢4種地物歸類為林地類；稀樹草原和草原歸類為草原類；農(nóng)田、稀疏植被、水體各為一類進(jìn)行了統(tǒng)計，統(tǒng)計結(jié)果見表2。

表2 實(shí)測數(shù)據(jù)中地物類型統(tǒng)計情況

通過對3類DDM波形對應(yīng)的地物類型情況進(jìn)行統(tǒng)計，得出統(tǒng)計結(jié)果趨勢如圖5所示。

從圖5可以看出，隨著地物類型的變化(植被覆蓋程度逐漸降低)，規(guī)整波形占比大致呈逐漸上升趨勢；復(fù)雜波形占比下降趨勢明顯；而對于較不規(guī)整波形占比而言，當(dāng)?shù)乇碇脖桓采w程度較高時，波形占比變化趨勢逐漸上升，但當(dāng)?shù)乇碇脖桓采w程度明顯降低時，波形占比下降趨勢非常明顯。這表明地物類型影響著不同DDM波形占比，而且兩者之間呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)性。

3 結(jié) 語

利用本文提出的星載GNSS- R DDM波形分類方法，能夠有效解決雜波信號和有效信息難以區(qū)分的問題，且分類后的波形與典型地物類型之間顯現(xiàn)出強(qiáng)相關(guān)性。進(jìn)一步開展相關(guān)性分析表明，在植被覆蓋度較高的區(qū)域，信號組分中復(fù)雜波形占多數(shù)；而在植被覆蓋度較低的區(qū)域，信號組分中規(guī)整波形占多數(shù)。這進(jìn)一步說明分類后的波形數(shù)據(jù)與地表的反射特性關(guān)系緊密，也證實(shí)了波形分類的可行性與有效性。

目前，星載GNSS- R陸表遙感應(yīng)用研究尚處于初步探索階段。但通過本文提出的分類方法可為后續(xù)陸表物理參數(shù)提取研究提供前期的數(shù)據(jù)篩選參考：如當(dāng)進(jìn)行地表土壤濕度參數(shù)提取時，應(yīng)盡量選取植被覆蓋程度較低的區(qū)域進(jìn)行研究，即規(guī)整波形是理想的數(shù)據(jù)。本文屬于初期探索，后續(xù)將繼續(xù)深入對星載GNSS- R陸表遙感應(yīng)用的研究。

致謝:在研究過程中得到北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院楊東凱教授的悉心指導(dǎo)，在此致以衷心的感謝。