GPS遙感土壤濕度后處理系統的設計與實現＊

劉亞東，胡友健，敖敏思

（1.中國地質大學江城學院，湖北 武漢430200；2.中國地質大學測繪工程系，湖北 武漢430074；3.中南大學地球科學與信息物理學院，湖南 長沙410083）

0 引 言

目前，測量土壤濕度的主要手段是濕度計或者遙感衛星。利用GPS信號來獲取土壤濕度在歐美已有一定的研究基礎，我國最早嚴頌華等[1]進行過研究。美國學者Larson等[2－3]則提出一種利用信噪比觀測值來仿真土壤濕度趨勢的一種方法。敖敏思等[4]在Larson的研究基礎上進行了方法的改進。

在理論研究基礎上，相關學者已經驗證了GPS遙感土壤濕度的可行性[5－6]，但是，目前存在一些亟待解決的問題[7]。例如，對于GPS遙感土壤濕度，其數據需要采用長時間靜態觀測數據，并且只有利用高頻GPS數據，才能得到高品質的測量，這樣就導致需要解算大批量的GPS觀測值，人工單一的計算已經不能滿足要求，需要利用專門軟件進行處理分析，得到準確的分析結果。而目前利用GPS遙感土壤濕度相關數據的解算軟件，還沒有研究報道。

主要設計利用GPS遙感土壤濕度的后處理系統，利用該系統進行海量數據的解算與分析，可以快速獲取土壤濕度的變化情況。此項工作為GPS遙感在其他領域的應用奠定基礎，如可對冰雪厚度、植物生長等進行研究，具有科研和實踐意義。

1 設計與實現

1.1 系統總體設計

總體框架采用層次化設計思想，實現不同層次間的相互獨立性，保障系統的高度穩定性、實用性和可擴展性，總體框架示意圖如圖1所示。

圖1 系統總體結構

系統具體分為應用層、中間輸入層和數據層。從下而上，第一層是數據層，是整個系統的核心，按照合理規范的數據標準對各類數據進行整合處理，并建立科學的數據管理機制。第二層是中間輸入層，提供數據與應用層之間的邏輯控制。第三層是應用層，實現了所有人機交互界面和組件，用戶通過應用層進行數據格式轉換、數據讀取、選星系統、基于振幅Am分析、基于相位延遲φ分析等功能。

1.2 技術路線

本系統基于matlab2010a開發，從數據序列中提取多路徑反射分量，對多路徑反射分量進行分析，解算出土壤濕度模擬值并輸出。

整體技術路線如圖2所示。

圖2 系統技術路線

1.3 系統功能設計

系統總體功能分為5個部分：數據格式轉換、數據讀取、選星系統、基于振幅Am分析、基于相位延遲φ分析。

數據格式轉換：包括將原始GPS文件轉化為軟件所需要的文件格式，數據初始值的篩選等。

數據讀取：包括讀取高度角文件ELE、方位角文件AZI、信噪比文件SNR、土壤濕度文件SWC，并且以一定的格式存儲。

選星系統：包括針對數據繪出衛星分布圖，高度角分布圖，方位角分布圖，根據輸入數據尋找合適的衛星用于下一步分析等。

基于振幅Am分析：從SNR序列中提取多路徑反射分量，對多路徑反射分量進行重采樣，由提取的反射分量來估計其幅度、頻率特征參數，研究幅度與土壤濕度參數變化趨勢之間的關系。

基于相位延遲φ分析：從SNR序列中提取多路徑反射分量，對多路徑反射分量進行重采樣，由提取的反射分量來估計其幅度、頻率特征參數，研究頻率與土壤濕度參數變化趨勢之間的關系。

2 應用案例

利用實測數據進行系統測試，GPS數據選擇位于美國南加利福尼亞州的大陸板塊邊界觀測網（PBO）的P484測站進行解算，氣象數據選擇距離該測站220m之外的American－Flux氣象環境檢測網的Sky Oaks Young氣象觀測站的觀測數據。

站點 P484的位置為116.620 762W，33.375 430N，海拔1 417m，采用的是接收機型號為TRIMBLE NETRS，天線型號為 TRM29 659.00加型號為SCIT的天線罩，觀測過程中截止高度角設置為10°.氣象觀測站Sky Oaks Young海拔高度為1 429m，具體位置位于116.622 7W、33.377 2N.該站點提供的觀測數據包括土壤濕度、降水量、大氣相對濕度等多種觀測數據。由于對比的土壤濕度數據站點也位于該方向，其海拔也略高于該GPS站點，地形有所差異，可能給兩種結果之間的對比造成一定的影響。在GPS數據解算時，將P484原有的采樣率由15s采樣至30s，選擇第19號衛星，以天為單位進行解算，截止高度角設置為30°.由于SNR觀測值的缺失，選擇從2006年第一天至2006年第70天的數據進行處理得到多路徑誤差幅度Am，與Sky Oaks Young站點提供的第一天至第100天的土壤濕度以及降水量數據進行對比和分析，如圖3所示。

由圖3中可已看出，系統解算出的土壤濕度值Am值能在一定程度上反映出土壤濕度變化，但是與土壤濕度存在一定的誤差。引起誤差原因可能有多種，如GPS站點周圍土壤類型的差異（不同類型的土質對水分的吸附能力有差異，使得富含在土壤中的水分吸收和蒸發的速度均不同）、地形地貌微小差異（兩個站點位置海拔的差異、地形起伏的差異均會對該位置的儲水量施加影響）引起的土壤濕度的變化，造成系統解算結果與實測數據之間的差異。

圖3 系統解算P484測站的濕度值、氣象站觀測土壤濕度和降水量對比圖

3 結 論

描述了基于matlab的GPS遙感土壤濕度后處理系統設計思路、總體結構及功能實現。GPS遙感土壤濕度后處理系統能實現GPS格式轉換、數據導入、針對數據的選星、基于振幅Am的分析、基于相位延遲φ分析，并且通過實例，解算出土壤濕度的模擬值，能夠在一定程度上反映土壤濕度變化。雖然該系統還存在一些不足，需要進一步優化其系統功能。但是，該系統的設計為GPS遙感這一理論在冰雪厚度、植物生長等課題上面的研究提供前期基礎，具有重要的科研和實踐意義。

[1]嚴頌華，張訓械.基于GNSS－R信號的土壤濕度反演研究[J].電波科學學報，2010，25（1）：8－13.

[2]BILICH A，LARSON K M ，AXELRAD P.Modeling GPS phase multipath with SNR：Case study from the salar de Uyuni，Boliva[J].J.Geophys.Res，2008，113（B4）：1－12.

[3]BILICH A，LARSON K M.Mapping the GPS multipath environment using the signal－to－noise ratio（SNR）[J].Radio Sci，2007，42（6）：1－16.

[4]敖敏思，胡友健，劉亞東，等.基于信噪比觀測值的土壤濕度變化趨勢反演[J].測繪科學技術學報，2012：66－69.

[5]LARSON K M，SMALL E E，GUYMANN E，et al.Using GPS multipath to measure soil moisture fluctuations：initial results[J].GPS Solution，2008，12（3）：173－177.

[6]LARSON K M，GUTMANN E D，ZAVOROTNY V U，et al.Can we measure snow depth with GPS receivers？[J].Geophy.R.L.2009，36（17）：1－5.

[7]關 止，趙 凱，宋冬生.利用反射GPS信號遙感土壤濕度[J].地球科學進展，2006，21（7）：747－750.