GA辅助NLS的GNSS-IR土壤湿度反演方法

被引：6

作者：

王式太 ^{[1
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姜新伟 ^{[1
]}

殷敏 ^{[1
,2
]}

王文贯 ^{[3
]}

兰小艳 ^{[1
]}

杨可心 ^{[1
]}

机构：

[1] 桂林理工大学测绘地理信息学院

[2] 广西空间信息与测绘重点实验室

[3] 广西建设职业技术学院土木工程学院

来源：

大地测量与地球动力学 | 2023年 / 43卷 / 02期

关键词：

GNSS-IR; 非线性最小二乘拟合; 遗传算法; 信赖域算法; 土壤湿度;

D O I：

10.14075/j.jgg.2023.02.013

中图分类号：

S152.71 []; P228.4 [全球定位系统（GPS）];

学科分类号：

081105 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

采用具有阻尼因子的函数模型，使用遗传算法（genetic algorithm, GA）辅助非线性最小二乘（nonlinear least squares, NLS）方法对相位参数进行求解。结果表明：1)相较于标准余弦函数模型，该方法的反演相位与土壤湿度的相关系数有较为明显的提升，反演结果也更加稳定，在5°～15°、5°～20°、5°～25°三个高度角范围内的相关系数均大于0.68,不同高度角之间的相关系数差值小于0.07;2)反演精度有不同程度提高，R2提高5.72%～76.06%,RMSE减小6.12%～24.24%,MAE减小2.7%～28.3%,将该方案所求相位用于多星线性回归模型后平均RMSE减小10%。

引用

页码：180 / 185

页数：6

共 13 条

[1] 小波变换和改进Burg算法的GNSS-IR海面高度反演模型 [J].

胡媛 ;

袁鑫泰 ;

陈行杨 ;

江志豪 ;

刘卫 .

大地测量与地球动力学, 2022, 42 (01) :21-24+53

[2] 利用GPS-IR监测土壤湿度的多星线性回归反演模型 [J].

梁月吉 ;

任超 ;

黄仪邦 ;

潘亚龙 ;

张志刚 .

测绘学报, 2020, 49 (07) :833-842

[3] 基于小波分析辅助GPS-IR反演土壤湿度研究 [J].

任超 ;

张志刚 ;

梁月吉 ;

潘亚龙 ;

黄仪邦 .

大地测量与地球动力学, 2020, 40 (01) :77-81

[4] GNSS-IR双频数据融合的土壤湿度反演方法 [J].

荆丽丽 ;

杨磊 ;

汉牟田 ;

洪学宝 ;

孙波 ;

梁勇 .

北京航空航天大学学报, 2019, (06) :1248-1255

[5] 基于GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法 [J].

孙波 ;

梁勇 ;

汉牟田 ;

杨磊 ;

荆丽丽 ;

俞永庆 .

北京航空航天大学学报, 2019, 45 (03) :486-492

[6]

Accuracy analysis of GNSS-IR snow depth inversion algorithms[J] . Li Zheng,Chen Peng,Zheng Naiquan,Liu Hang.Advances in Space Research . 2020 (prep)

[7] Assessment of CYGNSS Wind Speed Retrieval Uncertainty [J].

Ruf, Christopher S. ;

Gleason, Scott ;

McKague, Darren S. .

IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, 2019, 12 (01) :87-97

[8] Improving GNSS-R sea level determination through inverse modeling of SNR data [J].

Strandberg, Joakim ;

Hobiger, Thomas ;

Haas, Rudiger .

RADIO SCIENCE, 2016, 51 (08) :1286-1296

[9] An algorithm for soil moisture estimation using GPS-interferometric reflectometry for bare and vegetated soil [J].

Chew, Clara ;

Small, Eric E. ;

Larson, Kristine M. .

GPS SOLUTIONS, 2016, 20 (03) :525-537

[10]

The Accidental Tide Gauge: A GPS Reflection Case Study From Kachemak Bay, Alaska[J] . Larson, K.M.,Ray, R.D.,Nievinski, F.G.,Freymueller, J.T..IEEE geoscience and remote sensing letters . 2013 (5)

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