基于多元线性回归的GPS-IR积雪深度反演研究

doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2020.6.1312

遥感技术与应用

2020, Vol. 35

Issue (6): 1312-1319 DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2020.6.1312

冰雪遥感专栏

基于多元线性回归的GPS-IR积雪深度反演研究

李毅¹(

),任超^2,³(

),张志刚²,梁月吉^2,³,潘亚龙²

^1.广西壮族自治区自然资源调查监测院，广西南宁 530023
^2.桂林理工大学测绘地理信息学院，广西桂林 541004
^3.广西空间信息与测绘重点实验室，广西桂林 541004

Research on GPS-IR Snow Depth Inversion based on Multiple Linear Regression

Yi Li¹(

),Chao Ren^2,³(

),Zhigang Zhang²,Yueji Liang^2,³,Yalong Pan²

^1.Guangxi Zhuang Autonomous Region Natural Resources Survey and Monitoring Institute，Nanning 530023，China
^2.College of Geomatics and Geoinformation，Guilin University of Technology，Guilin 541004，China
^3.Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geomatics，Guilin 541004，China

全文: PDF(5100 KB) HTML

摘要：

利用全球导航卫星系统反射干涉遥感技术（GPS-Interferometric Reflectometry， GPS-IR）可实现地表环境参数的监测。基于全球导航卫星系统多径反射信号与积雪深度之间的关系，针对目前已有研究较少的考虑多星融合对反演效果的影响，提出一种基于多元线性回归的多星融合积雪深度反演模型。为了验证算法的可靠性，利用美国PBO观测网络中的P101测站连续监测数据进行雪深反演研究。研究和实验表明：反演结果与积雪深度参考值具有显著相关性；多星融合能够有效综合各单颗卫星的反演性能，相关系数均大于0.940，相比单星提高了13.6%；RMSE和MAE均小于0.08和0.165。

关键词： GPS-IR; 积雪深度; 多元线性回归; Lomb-Scargle频谱分析; 多星融合

Abstract:

The use of GPS-Interferometric Reflectometry （GPS-IR） can realize the monitoring of surface environmental parameters. Based on the relationship between multi-path reflected signals of GNSS and snow depth， this paper proposes a multi-star fusion product based on multiple linear regression based on the consideration of the influence of multi-star fusion on the inversion effect. Snow depth inversion model. In order to verify the reliability of the algorithm， the snow depth inversion research was performed using the continuous monitoring data from the P101 station in the PBO observation network in the United States. Theoretical and experimental results show that the inversion results have a significant correlation with the snow depth reference value； multi-star fusion can effectively synthesize the inversion performance of each single satellite， and the correlation coefficients are all greater than 0.940， which is at least 13.6% higher than the single star； Both RMSE and MAE are less than 0.08 and 0.165.

Key words: GPS-IR Snow depth Multiple liner regression Lomb-Scargle Multi-star fusion

收稿日期: 2019-12-16 出版日期: 2021-01-26

ZTFLH:

P237

基金资助: 国家自然科学基金项目(41901409);广西高校中青年教师基础能力提升项目(2018KY0247);广西自然科学基金项目(2015GXNSFAA139230)

通讯作者: 任超 E-mail: 469675232@qq.com;renchao@glut.edu.cn

作者简介: 李毅（1981—），男，广西博白人，硕士，高级工程师，主要从事大地测量、摄影测量、无人机航测研究。E?mail:469675232@qq.com

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引用本文:

李毅,任超,张志刚,梁月吉,潘亚龙. 基于多元线性回归的GPS-IR积雪深度反演研究[J]. 遥感技术与应用, 2020, 35(6): 1312-1319.

Yi Li,Chao Ren,Zhigang Zhang,Yueji Liang,Yalong Pan. Research on GPS-IR Snow Depth Inversion based on Multiple Linear Regression. Remote Sensing Technology and Application, 2020, 35(6): 1312-1319.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2020.6.1312 或 http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2020/V35/I6/1312

图1 GPS多路径效应

图2 反演流程图

图3 P101测站周边环境

图4 SNR残差序列与频谱分析

图5 各卫星估算结果与雪深参考值关系图

图6 反演结果相关系数汇总

表1 卫星融合方案

图7 多星线性融合模型测试输出结果

图8 多星线性融合反演精度评定

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