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CYGNSS土壤盐分反演方法研究:以黄河三角洲为例

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遥感学报 2023年第2期27卷 351-362页

作者：王俊栋孙志刚杨婷朱康莹邵长秀彭金榜李仕冀王玮莹高祎男岳焕印中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室北京100101 中国科学院地理科学与资源研究所黄河三角洲现代农业工程实验室北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100190 中科山东东营地理研究院东营257000 中国农业大学资源与环境学院北京100193 天津中科无人机应用研究院天津301800

土壤盐碱胁迫是植物生产力低下的关键因素,也是全球盐碱区可持续发展的瓶颈;如何较为高效可靠地获取区域土壤盐分信息是需要优先解决的问题。随着全球导航卫星系统反射测量GNSS-R(Global Navigation Satellite System Reflectometry)的... 详细信息

土壤盐碱胁迫是植物生产力低下的关键因素,也是全球盐碱区可持续发展的瓶颈;如何较为高效可靠地获取区域土壤盐分信息是需要优先解决的问题。随着全球导航卫星系统反射测量GNSS-R(Global Navigation Satellite System Reflectometry)的迅速发展,运用星载GNSS-R测量区域范围的土壤盐分成为一种可能。全球飓风导航卫星系统CYGNSS(The Cyclone Global Navigation Satellite System)作为星载GNSS-R计划的重要组成部分之一,其卫星传感器使用的L波段能够敏感地获取土壤介电常数信息,为反演土壤盐分提供了理论基础。本文以CYGNSS作为主要数据源,选取土壤盐渍化十分严重且具有典型代表性的黄河三角洲区域作为研究区域,首次探讨CYGNSS反演土壤盐分的可行性,并建立了一套土壤盐分的反演方法。首先,利用基于相干信号的双基雷达方程对CYGNSS数据进行计算获取地表反射率,并校正地表反射率的地表粗糙度和植被衰减效应,计算得到土壤介电常数的幅值;然后,以改进的Dobson-S土壤介电常数模型为物理模型结合土壤水分主动—被动探测卫星SMAP(Soil Moisture Active Passive Mission)土壤水分产品数据为主要的辅助数据,构建一套土壤盐分反演方法,完成2020年5月份黄河三角洲高效经济生态区的土壤盐分反演;最后,利用实测电导率数值对反演结果进行真实性检验,决定系数(R^(2))为0.88、均方根误差(RMSE)为1.06 mS/cm,拟合精度较高。本研究成果表明运用CYGNSS反演土壤盐分具有一定的可行性,并为区域尺度上的土壤盐分提供一种新思路。

关键词：遥感土壤盐分 CYGNSS 双基雷达方程介电常数黄河三角洲

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气旋全球导航卫星时延多普勒图的海面测高

测绘科学 2022年第12期47卷 23-32,47页

作者：张云严梓钰杨树瑚孟婉婷韩彦岭上海海洋大学信息学院农业部渔业信息重点实验室上海201306 上海航天电子技术研究所上海201109

为了探究星载实验条件下全球导航卫星系统(GNSS)L波段反射信号的测高性能,该文利用气旋全球导航卫星系统(CYGNSS)L1级时延多普勒图(DDM)进行了海面高度反演,使用丹麦技术大学(DTU)全球平均海面模型DTU 15和DTU全球海潮模型验证反演精度... 详细信息

为了探究星载实验条件下全球导航卫星系统(GNSS)L波段反射信号的测高性能,该文利用气旋全球导航卫星系统(CYGNSS)L1级时延多普勒图(DDM)进行了海面高度反演,使用丹麦技术大学(DTU)全球平均海面模型DTU 15和DTU全球海潮模型验证反演精度。以2018年1月8日的一个轨迹为例,经过误差修正之后得到的海面高度的平均绝对误差(MAE)提升了5.4 m;使用小波阈值去噪的方法优化海面高度反演结果,MAE另外增加1.24 m。研究表明,CYGNSS的不同卫星测高结果的MAE最大相差仅10%;卫星姿态和风速对海面高度反演精度无明显影响。对2018—2020年印度尼西亚附近区域和中国南海区域的海面高度进行了反演,相应的反演结果与验证模型的海面高度的相关性分别在99%和95%以上,证明了CYGNSS测量海面高度的有效性。

关键词：星载GNSS-R CYGNSS DDM 海面高度小波去噪

融合地形参数的CYGNSS青藏高原土壤湿度反演

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：张云师丽云杨树瑚潘海燕韩彦岭洪中华上海海洋大学上海海洋智能信息与导航遥感工程中心上海海洋大学信息学院

青藏高原的土壤湿度是影响全球大气环流和气候变化的重要因素，旋风全球导航卫星系统(CYGNSS)使用全球导航卫星系统反射信号技术(GNSS-R)，为监测青藏高原的土壤湿度提供了新的手段，但高原复杂的地形环境使得CYGNSS的反射率难以被直接... 详细信息

青藏高原的土壤湿度是影响全球大气环流和气候变化的重要因素，旋风全球导航卫星系统(CYGNSS)使用全球导航卫星系统反射信号技术(GNSS-R)，为监测青藏高原的土壤湿度提供了新的手段，但高原复杂的地形环境使得CYGNSS的反射率难以被直接用于土壤湿度的反演。本文提出了融合修正后CYGNSS反射率、CYGNSS入射角、地形参数(海拔、坡度和地表粗糙度)等5 个特征参数的星载GNSS-R土壤湿度机器学习反演模型，首先对CYGNSS 反射率进行发射功率的系统误差修正、地表植被和地表粗糙度衰减误差修正，然后将修正后反射率等5参数作为输入特征量，将SMAP土壤湿度作为验证数据，使用2020年解冻期(6月-9月)数据按5：5随机分为训练集和验证集，分别建立随机森林和人工神经网络青藏高原土壤湿度反演模型，以2021年解冻期的数据作为测试集，考察模型的泛化能力。随机森林模型的结果优于人工神经网络模型，在测试集上的反演结果的RMSE为0.0586 cm3/cm3，皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient，R)为0.7033，模型具有较好的泛化性能，且反演得到的青藏高原土壤湿度的空间变化和降水的空间变化趋势相吻合，最后将CYGNSS土壤湿度与那曲实测土壤湿度对比，RMSE为0.0701 cm3/cm3，具有较高的精度。研究结果表明融合修正后CYGNSS反射率、CYGNSS入射角和地形参数建立的反演模型能够较为准确地反演青藏高原大范围的土壤湿度。

关键词：土壤湿度青藏高原 CYGNSS 反射率修正机器学习

First spaceborne demonstration of BeiDou-3 signals for GNSS reflectometry from CYGNSS constellation

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Chinese Journal of Aeronautics 2021年第9期34卷 1-10页

作者： Weiqiang LI Estel CARDELLACH Serni RIBO Antonio RIUS Bo ZHOU Institute of Space Sciences(ICE CSIC)Barcelona 08193Spain Institut d'Estudis Espacials de Catalunya(IEEC) Barcelona 08034Spain Shanghai Spaceflight Institute of TT&C and Telecommunications Shanghai 201109China

The full constellation of Chinese Global Navigation Satellite System(GNSS)Bei Dou-3 has been deployed completely and started fully operational service.In addition to providing global Positioning,Navigation and Timing(PNT)services,the Bei Dou-3 satellites transmissions can also be used as the sources of illumination for Earth Observation(EO)with a bistatic radar configuration.This innovative EO concept,known as GNSS reflectometry(GNSS-R),allows to measure the Earth surface characteristics at high resolution via the reflected L-band radar signals collected by a constellation of small,low cost and low Earth orbiting satellites.For the first time in orbit,earth reflected Bei Dou-3 signal has been detected from the limited sets of raw data collected by the NASA’s Cyclone GNSS(CYGNSS)constellation.The feasibility of spaceborne Bei Dou-3 reflections on two typical applications,including sea surface wind and flooding inundation detection,has been demonstrated.The methodology and results give new strength to the prospect of new spaceborne GNSS-R instruments and missions,which can make multi-GNSS reflectometry observations available to better capture rapidly changing weather systems at better spatio-temporal scales.

关键词： Global Navigation Satellite System(GNSS) BeiDou-3 Small satellites Bistatic radar GNSS Reflectometry(GNSS-R) CYGNSS Tropical cyclone Flood inundation

基于多变量机器学习的CYGNSS有效波高反演模型

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北京航空航天大学学报 2023年

作者：张云肖盛姜丽菲孟婉婷杨树瑚韩彦岭上海海洋大学信息学院上海市海洋智能信息与导航遥感工程中心上海航天电子技术研究所

旋风全球导航卫星系统(Cyclone Global Navigation Satellite System， CYGNSS) 提供了高质量的全球导航卫星体系反射信号技术(Global Navigation Satellite System Reflectometry， GNSS-R)数据，能可靠地用于有效波高(Significant Wave Height， SWH)的反演。由于CYGNSS的高动态性，导致接收信号很容易受到环境因素的影响，海况的复杂性使简单模型难以准确反演SWH。为了解决上述问题，本文提出了一种基于机器学习的多变量SWH反演模型，根据海浪的形成机理以及对CYGNSS参数与SWH之间的相关性结果分析选取出了相关参数，并设计了5参数、9参数和17参数三种训练方案。随后利用随机森林(Random Forest， RF)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)对反演模型进行训练和验证，并将SWH反演结果与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts， ECMWF)的参考值进行比较。其中最佳的反演模型是17参数CNN反演模型，RMSE=0.1840m，R2=0.9485。与17参数CNN反演模型相比，9参数CNN反演模型减少了24%的训练时间，并且精度损失很小。但9参数反演模型相较17参数反演模型在泛化评估方面表现不佳。因此，为了提高模型的泛化能力，将风速作为参数添加到17参数反演模型中，得到了17+1参数泛化模型。其中最佳的泛化模型是17+1参数RF泛化模型，RMSE=0.4971m，为R2=0.5846。有效地证明了本文提出的模型在SWH反演中具有良好的潜力。

关键词：有效波高 CYGNSS 星载GNSS-R 机器学习

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基于CYGNSS的海面高风速反演模型研究

基于CYGNSS的海面高风速反演模型研究

作者：尹继伟上海海洋大学

学位级别：硕士

台风与人类社会生产、生活具有千丝万缕的关系,它作为一种降雨系统,能够提供充沛的雨水以供人类使用。但是,台风具有惊人的破坏性,易造成巨大的财产损失,且作为自然灾害,它的突发性也很强。能量蕴藏巨大的台风,能够使得产生的风速达到17... 详细信息

台风与人类社会生产、生活具有千丝万缕的关系,它作为一种降雨系统,能够提供充沛的雨水以供人类使用。但是,台风具有惊人的破坏性,易造成巨大的财产损失,且作为自然灾害,它的突发性也很强。能量蕴藏巨大的台风,能够使得产生的风速达到17m/s以上,更甚有60m/s的飓风风速。而海面上台风相对地面上更显凶恶,巨大的威力能够产生数十米的巨浪,时刻威胁到海上作业、捕捞、养殖、勘探、采油等作业人员的生命安全。因此,实现简单、快速、准确的进行海面风速测量是我们亟不可待的任务。气旋全球导航卫星系统(CYGNSS)研究海洋表面特性以推进预测和跟踪热带气旋,改进对极端天气的预报。CYGNSS卫星可以接收地球表面反射的全球导航卫星系统(GNSS)信号,利用这些反射信号可以对地球表面特征进行反演。其中CYGNSS的L1级星载数据可以对海面风速进行反演。利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)以及美国国家环境预报中心(NCEP)的10米高参考海面风速(10)风速数据作为真实风速,将处理后的CYGNSS的星载数据映射到真实风速。为了改进台风天气的海面风速反演精度,提出两种风速反演得的方法,即利用时延-多普勒功率谱(DDM)建立地球物理模型函数(GMF)和机器学习方法,建立海面高风速反演模型。使用台风期间数据进行风速反演,最终验证了两种星载CYGNSS海面高风速反演方法的可行性,从而弥补了利用CYGNSS数据进行大于20m/s的海面风速反演的研究空白。本文的主要研究内容如下:1)针对本文提出方法的构思,介绍了目前全球卫星导航系统反射测量(GNSS-R)海面风速反演研究的国内外现状,为实验提供了理论依据。2)使用DDM相关信息,通过提取CYGNSS卫星L1级数据中的归一化双基地雷达散射截面(NBRCS)与风速数据进行匹配从而建立GMF风速反演模型。特别是研究在0-70m/s风速区间的台风海况下,建立不同的GMF模型,包括未进行样本量控制的普通GMF模型以及随机抽取样本以对各风速区间进行样本量控制之后建立的高风速GMF模型。高风速GMF模型的性能均优于普通GMF模型,偏差(BIAS)提高了96.97%,均方根误差(RMSE)提高了46.17%,平均绝对误差(MAE)提高了49.74%,平均绝对误差的标准偏差(STD)提高了38.52%,验证了高风速GMF模型更适用于台风天气的风速反演。3)使用机器学习方法的支持向量回归(SVR)、基于主成分分析的支持向量回归(PCA-SVR)、卷积神经网络(CNN)三种模型对风速20m/s以上的CYGNSS数据进行风速反演。由于各风速区间样本量不均衡会导致训练模型出现偏差,因此通过欠采样法随机抽取样本以控制每个风速区间样本量,确保训练模型的泛化性。从总体上看,CNN模型反演海面高风速效果最好,PCA-SVR次之,SVR最差。CNN的MAE为2.71 m/s,RMSE为3.8m/s,与SVR模型相比,MAE提高了33.90%,RMSE提高了30.66%。

关键词： CYGNSS ECMWF NCEP 高风速反演 GMF 机器学习

顾及土壤水分含量的CYGNSS森林生物量反演方法研究

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顾及土壤水分含量的CYGNSS森林生物量反演方法研究

作者：周勋中国矿业大学

学位级别：硕士

陆地生态系统是人类赖以生存和发展的生命支持系统,大约地球陆地的三分之一都被森林所覆盖。森林作为陆地生态系统的主体居住着80%左右陆地生物,具有控制和保持土壤质量、涵养水源、调节气候等多项功能。全球导航卫星系统反射测量(GNSS... 详细信息

陆地生态系统是人类赖以生存和发展的生命支持系统,大约地球陆地的三分之一都被森林所覆盖。森林作为陆地生态系统的主体居住着80%左右陆地生物,具有控制和保持土壤质量、涵养水源、调节气候等多项功能。全球导航卫星系统反射测量(GNSS-R)技术是20世纪90年代发展起来的一种新的微波遥感技术。作为工作在L波段的无源双基地雷达,将GNSS卫星的反射信号作为观测量,L波段信号可穿透云层、烟雾、植被覆盖等,对反射介质十分敏感,因此其反演地表参数有着巨大的优势。GNSS信号具有很强的穿透力,可以穿透植被到达地面,并且对于土壤水分含量十分敏感,因此从地表反射回的GNSS信号势必会携带地表土壤水分含量的信息,对植被的反演造成影响。为此,本文基于Tau-Omega模型提出了一种顾及地面土壤水分含量改正的星载GNSS-R森林地上生物量反演方法。选择SMAP土壤湿度作为辅助数据,运用Tau-Omega模型对CYGNSS反射率做出改正,提高建模参数的准确性。将SMAP提供的VOD,以及AGB和CH地图作为森林生物量参考数据,对比分析了改正前后的反演效果。主要研究成果为:(1)分析了CYGNSS和SMAP全球的数据。将土壤水分含量、植被光学深度、入射角、地表粗糙度这四个参数作为分组要素对CYGNSS地表反射率进行分组,分组间隔分别为0.01cm3/cm3、0.1、10°、0.1。随后逐一分析了这4个参数对于反射信号的影响。对于土壤水分含量影响,地表反射率会随着土壤水分含量的增加而增加。当入射角为40°～50°,地表粗糙度为0.2～0.3,VOD为0～0.1时,地表反射率随土壤水分含量变化了10d B。并且随着VOD的增加,地表反射率随土壤水分含量的变化量在逐渐减少;对于植被的影响,地表反射率会随着VOD的增加而减少,当入射角为40°～50°,地表粗糙度为0.2～0.3时,不同的土壤水分含量下地表反射率随VOD变化了均为20d B,这表明CYGNSS数据对于植被的敏感性要大于土壤水分含量;对于地表粗糙度的影响,地表反射率对于土壤水分含量和VOD敏感性会随着地表粗糙度的增加而减少,当地表粗糙度大于1.3时则几乎完全失去了敏感性。(2)提出了基于Tau-Omega模型的改进方法,剔除了土壤水分含量对于反射信号的影响。将SMAP的土壤水分含量作为辅助数据利用Tau-Omega模型对地表反射率进行了改正,随后分析了不同入射角下的改正效果。结果表明不同入射角下改正后相关系数均有明显提升,且在入射角为70°～80°时的提升最大。反射率改进前后与AGB、VOD、CH这3个植被参数的相关系数变化规律基本一致,在入射角为0°～70°之间各分组相关系数差别较小,而只有当入射角大于70°时相关系数才迅速下降。因此本文在后面利用人工神经网络进行反演时并没有像以往的研究那样只选择了入射角较小范围内的数据,而是选则了入射角为0°～70°的全部数据。(3)利用人工神经网络建立了反演森林生物量的模型。结果表明对于AGB、VOD以及CH这三个植被参数的反演,改进后的相关系数均有明显提升。对于AGB反演,改进后相关系数从0.61提升到了0.71,相关系数提升了0.1,均方根误差从74t/ha降低到了65t/ha,均方根误差降低了9 t/ha;对于VOD反演,改进后相关系数从0.70提升到了0.83,相关系数提升了0.13,均方根误差从0.21降低到了0.17,均方根误差降低了0.04;对于CH反演,改进后相关系数从0.69提升到了0.76,相关系数提升了0.07,均方根误差从5.5米降低到了4.6米,均方根误差降低了0.9米。对VOD反演的改进效果要优于AGB和CH的反演,这可能是因为本文所使用的VOD数据时间分辨率约为3天,能很好的反应出植被在时间尺度上的变化,而本文所使用的AGB和CH数据均为一幅静态地图。(4)本文所提出的改进方法对于植被较为稀疏的区域要优于植被较为密集的区域。这是因为随着植被密集程度的增加,植被对信号的衰减就越强,穿过植被到达地面的信号就越少,此时土壤湿度对反射信号的影响就会越小,所以基于土壤湿度的改正效果就越不明显。

关键词： CYGNSS GNSS-R 森林生物量 SMAP 土壤湿度

Retrieval of Sea Surface Height from CYGNSS Data with Tropospheric Delay

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Journal of Tropical Meteorology 2021年第3期27卷 282-290页

作者：李大伟刘宇迪李元祥于方杰苏昱丞林上金 Institute of Meteorology and Oceanography National University of Defense TechnologyChangsha 410073 China School of Aeronautics and Astronautics Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200240 China College of Information Science and Engineering Ocean University of ChinaQingdaoShandong 266100 China Laboratory for Regional Oceanography and Numerical Modeling Qingdao National Laboratory for Marine Science and TechnologyQingdaoShandong 266100 China Army Engineering University of PLA Nanjing 211101 China

An analysis of the delay Doppler maps(DDMs) data from the CYGNSS satellites is implemented to derive the sea surface height(SSH). An SSH estimation algorithm, the leading edge derivation(LED) method which is applied to the delay waveforms, is applied to the DDMs, while the tropospheric delay methods, the Saastamoinen method(SM)and the numerical method(NM) are used. The results show that when the SSH from Jason-2 is referred to as the truth, if the tropospheric delay is corrected, the SSH bias can decrease. The resulted SSH bias from the Jason-2 SSH by the LED retrieval method is of order meter. The resulted SSH deviation from the truth by the NM scheme is half as small as that by the SM scheme. Since the SM scheme is not applicable to the nonhydrostatical condition, the resulted bias is larger.The work can be applied to the Beidou system in the future.

关键词： CYGNSS sea surface height numerical method leading edge derivation method

基于CYGNSS数据的星载GNSS-R水体分布探测方法研究

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大地测量与地球动力学 2021年第8期41卷 777-782页

作者：汪俊涛朱勇超高飞李江洋陶庭叶合肥工业大学土木与水利工程学院合肥市230009 东华理工大学江西省数字国土重点实验室南昌市330013 武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室武汉市430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉市430079

利用CYGNSS(cyclone global navigation satellite system)采集的GNSS卫星反射信号,提出一种基于星载GNSS-R的水体分布探测方法。首先对CYGNSS低轨卫星星座采集的GNSS反射信号进行处理,获取地表反射率数据;再按0.01°×0.01°的空间分... 详细信息

利用CYGNSS(cyclone global navigation satellite system)采集的GNSS卫星反射信号,提出一种基于星载GNSS-R的水体分布探测方法。首先对CYGNSS低轨卫星星座采集的GNSS反射信号进行处理,获取地表反射率数据;再按0.01°×0.01°的空间分辨率将研究区划分为格网,剔除异常值和无效值后,利用区域均值算法重新计算各格网的反射率,并利用格网样本方差和标准差作为衡量指标,采用随机游走图像分割算法进行水体分布探测;最后利用本文提出的方法分析刚果盆地的水体分布情况,并利用MODIS数据对结果进行评估。结果表明,星载GNSS-R具有较强的水体分布探测能力,进一步拓展了GNSS-R的应用场景。

关键词： CYGNSS 地表反射率水体探测星载GNSS-R 时延多普勒图