一种改进的GNSS-IR提取积雪深度方法

    公开(公告)号:CN112130174B

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202011065249.2

    申请日:2020-09-30

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明提供一种改进的GNSS‑IR提取积雪深度方法,属于积雪雪深参数反演技术领域,包括:GNSS接收机通过天线接收卫星直射信号和地面不同反射源的反射信号;将所有信号进行谱分析,获取谱分析后的结果波形图;对所有信号的振幅功率进行极值归一化;利用动态聚类算法选取元素最多的一类为有效波形;采用格拉布斯准则对所述有效波形最高频率振幅进行误差分析;满足计算结果的有效波形剔除,筛选之后的有效波形最高频率振幅的平均值所对应的反射高度为有效高度HE,得到雪深hsnow的最终结果。该方法可以在一定程度上消除由于地表环境和不同雪层的复杂参数所产生的粗差,对于谱分析的结果进行质量控制,一定程度上进行多星融合,提高反演雪深的精度。

    一种改进的GNSS-IR提取积雪深度方法

    公开(公告)号:CN112130174A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202011065249.2

    申请日:2020-09-30

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明提供一种改进的GNSS‑IR提取积雪深度方法,属于积雪雪深参数反演技术领域,包括:GNSS接收机通过天线接收卫星直射信号和地面不同反射源的反射信号;将所有信号进行谱分析,获取谱分析后的结果波形图;对所有信号的振幅功率进行极值归一化;利用动态聚类算法选取元素最多的一类为有效波形;采用格拉布斯准则对所述有效波形最高频率振幅进行误差分析;满足计算结果的有效波形剔除,筛选之后的有效波形最高频率振幅的平均值所对应的反射高度为有效高度HE,得到雪深hsnow的最终结果。该方法可以在一定程度上消除由于地表环境和不同雪层的复杂参数所产生的粗差,对于谱分析的结果进行质量控制,一定程度上进行多星融合,提高反演雪深的精度。

    GNSS-IR解译土壤湿度变化和植被生长过程的方法

    公开(公告)号:CN112415026A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011272727.7

    申请日:2020-11-12

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明提供GNSS‑IR解译土壤湿度变化和植被生长过程的方法,包括以下步骤:S1:确定实验区域;S2:GNSS接收机记录SNR数据;分离直射和反射信号分量;采用低阶多项式去除直射信号;S3:使用Lomb‑Scargle谱分析方法计算主导频率ftft;估算相位偏移 和振幅AmAm;采用非线性最小二乘拟合方法对SNRmSNRm进行拟合得到偏移 和振幅AmAm;S4:根据拟合获得的偏移 和振幅AmAm检索体积土壤湿度VSM;S5:根据主导频率ftft的峰值功率ALSPALSP和振幅AmAm度量植被含水量;S6:根据hveg=ftλ/2hveg=ftλ/2将主频ftft转化为有效反射高度hveghveg,通过估算hveghveg的时间序列来检索植被高度变化。

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