[发明专利]半监督模糊识别模型及基于该模型的土壤湿度测量方法

说明书

本发明公开一种半监督模糊识别模型及基于该模型的土壤湿度测量方法，属于土壤湿度测量技术领域，通过建立地基监测站获取原始数据，提取多个星座、多颗卫星的数据，获取不同波段的信噪比数据及高度角、方位角等信息，然后筛选数据，筛选低仰角范围且震荡明显的信噪比数据，确定权重，进行多星融合，接着去除直射分量得到SNR多径分量，通过谱分析获取主频率，最后对信噪比进行最小二乘拟合获得振幅和相位观测量，建立半监督的模糊识别模型。通过建立半监督的模糊识别模型，融合GPS和GLONASS数据，对土壤湿度进行估算，为以后多星融合提供了理论参考。解决了现有技术中出现的问题。

技术领域

本发明涉及一种半监督模糊识别模型及基于该模型的土壤湿度测量方法，属于土壤湿度测量技术领域。

背景技术

土壤湿度是农业环境监测的重要指标，是全球水文循环的基本组成部分，是描述陆面及大气能量交换的关键参数，准确观测大面积范围的土壤水分对农业、水文以及气象等领域意义重大。土壤湿度决定农作物供应状况，土壤湿度过低，光合作用不能正常运行，降低作物的产量和品质；严重缺水导致作物凋萎和死亡。土壤湿度过高，恶化土壤通气性，影响土壤微生物的活动，使作物根系的呼吸、生长等生命活动受到阻碍，从而影响作物地上部分的生长。此外还影响耕作措施及播种数量，并影响土壤温度的高低。传统的测量手段(湿度计测量、烘焙法等)对被观测对象会造成一定程度的破坏，且测得的数据离散，并不能代替整个区域；而光学遥感的方法易受地形、地貌等因素的影响。在现有的土壤湿度探测方法中，微波遥感可以实现大面积、非接触、实时连续的探测，而其中GNSS-R(GlobalNavigation Satellite System-Reflectometry)技术，作为GNSS的新型应用分支，随着全球卫星导航系统不断发展完善，近年来发展迅速。

随着卫星导航技术的发展，GNSS不仅能应用于定位、导航和授时；近年来在地震、气象、海洋、陆面等遥感方面的应用也得到突破和发展。GNSS导航卫星信号波段处于L波段，能减少大气衰减并能很好地穿透植被，是较为理想的遥感土壤湿度频率。在基于GNSS反射信号的土壤湿度系统中，GNSS卫星-地表面-接收机构成一个双基雷达结构，通过测量GNSS反射信号获取地表特征信息。GNSS卫星发射的L波段信号对反演表面的电磁特性十分敏感，特别是介电常数对反射信号的强弱有着重要的影响，而介电常数与土壤湿度有着直接的物理关系，因此利用反射信号来探测土壤湿度是一种行之有效的方法。

GNSS-R土壤湿度反演技术具有成本低、信号源充足、可全天候、全时段探测等优点。GNSS-R地基单天线观测模式中，通常采用线性回归模型进行反演，该方法虽简单但精度普遍不高；近年来也有专家学者采用机器学习方法建模反演，精度虽然得以提高，但需要大量的数据进行训练。因此一种精度得以提高，也不需要大量的数据进行训练，使得数据计算的效率得以提高的土壤湿度测量方法称为目前的迫切需求。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种半监督模糊识别模型及基于该模型的土壤湿度测量方法，通过建立半监督的模糊识别模型，融合GPS和GLONASS卫星的数据，对土壤湿度进行估算，为以后多星融合提供了理论参考。

本发明所述的半监督模糊识别模型，模型的建立包括以下步骤：

步骤1：数据获取，

选用接收机在实验场地进行安置，获取地基监测站的监测数据，并从监测数据中提取目标数据；

步骤2：数据预处理，

在步骤1中获取的目标数据中，根据拟合结果剔除质量较差的数据；

步骤3：去除趋势项，

将仰角正弦化，并对目标数据进行多项式拟合，去除直射分量，得到SNR多径分量，利用信号频谱分析法进行频谱分析获取主频率；

步骤4：求取观测量，