L波段GNSS-R測量土壤水分變化關(guān)鍵技術(shù)的深度剖析與實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義土壤水分作為陸地表面關(guān)鍵參數(shù)之一，在全球水循環(huán)、能量平衡以及氣候變化中扮演著舉足輕重的角色。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，土壤水分狀況直接關(guān)系到農(nóng)作物的生長發(fā)育、產(chǎn)量與質(zhì)量。精準(zhǔn)掌握土壤水分含量，有助于農(nóng)民合理安排灌溉時(shí)機(jī)與水量，提高水資源利用效率，實(shí)現(xiàn)節(jié)水灌溉，進(jìn)而保障農(nóng)作物的健康生長，增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。相關(guān)研究表明，通過科學(xué)的土壤水分監(jiān)測與精準(zhǔn)灌溉管理，可使農(nóng)作物產(chǎn)量提高10%-30%，同時(shí)減少30%-50%的水資源浪費(fèi)。例如，在干旱地區(qū)的農(nóng)田中，利用先進(jìn)的土壤水分監(jiān)測技術(shù)，根據(jù)作物不同生長階段的需水特性進(jìn)行精確灌溉，不僅避免了因過度灌溉導(dǎo)致的水資源浪費(fèi)和土壤次生鹽堿化問題，還顯著提高了作物的抗旱能力和產(chǎn)量穩(wěn)定性。在氣象領(lǐng)域，土壤水分是影響氣象預(yù)測準(zhǔn)確性的重要因素。土壤水分的變化會(huì)影響地表蒸發(fā)和植物蒸騰過程，進(jìn)而影響大氣中的水汽含量和能量交換，對(duì)降水、氣溫、濕度等氣象要素產(chǎn)生影響。準(zhǔn)確的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)能夠?yàn)闅庀竽Ｐ吞峁╆P(guān)鍵輸入，提高氣象預(yù)報(bào)的精度，為防災(zāi)減災(zāi)提供有力支持。在洪水、干旱等自然災(zāi)害的監(jiān)測與預(yù)警中，土壤水分信息對(duì)于評(píng)估災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)、制定應(yīng)對(duì)策略具有重要意義。例如，在暴雨來臨前，了解土壤的前期含水量可以更準(zhǔn)確地預(yù)測洪水的發(fā)生概率和規(guī)模，提前做好防洪準(zhǔn)備；在干旱監(jiān)測中，實(shí)時(shí)掌握土壤水分變化能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)干旱跡象，為采取抗旱措施提供決策依據(jù)。然而，傳統(tǒng)的土壤水分實(shí)地測量方法，如烘干稱重法、中子儀法、時(shí)域反射儀法（TDR）等，雖然測量精度較高，但存在諸多局限性。這些方法通常需要在特定地點(diǎn)進(jìn)行單點(diǎn)測量，難以快速、全面地獲取大面積的土壤水分空間分布信息。而且，實(shí)地測量工作繁瑣、耗時(shí)費(fèi)力，成本較高，無法滿足對(duì)土壤水分進(jìn)行長期、連續(xù)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測的需求。例如，采用烘干稱重法測量土壤水分，需要采集大量土壤樣本并帶回實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行烘干處理，整個(gè)過程不僅耗費(fèi)大量時(shí)間和人力，還難以實(shí)現(xiàn)對(duì)大面積農(nóng)田或自然區(qū)域的實(shí)時(shí)監(jiān)測。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，微波遙感憑借其信號(hào)源穿透能力強(qiáng)、全天時(shí)、全天候的特點(diǎn)，成為獲取長時(shí)序、大尺度土壤水分信息的有效手段之一。其中，L波段的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)反射測量（GNSS-R）技術(shù)因其獨(dú)特優(yōu)勢，在土壤水分監(jiān)測領(lǐng)域備受關(guān)注。GNSS-R技術(shù)以全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)發(fā)射的長期穩(wěn)定的L波段信號(hào)作為信號(hào)源，通過接收地球表面反射的衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)進(jìn)行遙感探測。該技術(shù)具有成本低、功耗小、信號(hào)源豐富、時(shí)空分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)土壤水分的大面積、快速監(jiān)測。與傳統(tǒng)微波遙感相比，GNSS-R技術(shù)無需專門的發(fā)射機(jī)，利用現(xiàn)有的全球?qū)Ш叫l(wèi)星星座即可獲取反射信號(hào)，大大降低了監(jiān)測成本。同時(shí)，由于GNSS衛(wèi)星的全球覆蓋和高時(shí)間分辨率，GNSS-R技術(shù)能夠提供更頻繁的土壤水分監(jiān)測數(shù)據(jù)，有助于及時(shí)捕捉土壤水分的動(dòng)態(tài)變化。例如，星載GNSS-R衛(wèi)星可以在短時(shí)間內(nèi)對(duì)同一區(qū)域進(jìn)行多次觀測，獲取不同時(shí)刻的土壤水分信息，為研究土壤水分的時(shí)空演變規(guī)律提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。在實(shí)際應(yīng)用中，GNSS-R技術(shù)在土壤水分監(jiān)測方面已經(jīng)取得了一些成果。通過分析地面反射的GPS信號(hào)強(qiáng)度，科學(xué)家們可以推斷土壤濕度狀況，構(gòu)建前向模型來估算土壤水分含量。在干旱監(jiān)測中，GNSS-R技術(shù)能夠及時(shí)提供地表干旱情況，對(duì)水資源管理具有重要指導(dǎo)意義；在作物估產(chǎn)方面，通過監(jiān)測土壤水分變化，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測作物生長情況和產(chǎn)量。然而，GNSS-R技術(shù)在測量土壤水分變化時(shí)仍面臨一些關(guān)鍵技術(shù)問題，如信號(hào)處理方法、反演模型精度、多源數(shù)據(jù)融合等，這些問題制約了該技術(shù)在土壤水分監(jiān)測中的廣泛應(yīng)用和監(jiān)測精度的進(jìn)一步提高。因此，深入研究基于L波段GNSS-R測量土壤水分變化的關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)于提高土壤水分監(jiān)測精度、拓展GNSS-R技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域、推動(dòng)農(nóng)業(yè)和氣象等相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)反射測量（GNSS-R）技術(shù)作為一種新興的遙感手段，在土壤水分監(jiān)測領(lǐng)域的研究逐漸深入，國內(nèi)外學(xué)者在該領(lǐng)域取得了一系列成果，同時(shí)也面臨一些有待解決的問題。國外對(duì)GNSS-R技術(shù)的研究起步較早。自1980年歐空局（ESA）提出GPS的L波段信號(hào)可作為海洋散射計(jì)后，相關(guān)研究不斷拓展。1993年，ESA的Martin-Neria首次提出PARIS概念，開啟了利用被動(dòng)式反射與干涉技術(shù)開展GPSL波段海洋遙感的先河。此后，GNSS-R技術(shù)的研究從海洋遙感延伸到陸地遙感，在土壤水分反演方面取得了諸多進(jìn)展。美國科羅拉多大學(xué)、西班牙Starlab研究所在GNSS反射信號(hào)研究和試驗(yàn)方面成果顯著，不僅在理論研究上深入探討了GNSS-R信號(hào)與土壤水分之間的關(guān)系，還通過大量實(shí)地試驗(yàn)，驗(yàn)證了利用GNSS-R技術(shù)監(jiān)測土壤水分的可行性，并開發(fā)了相關(guān)的數(shù)據(jù)處理算法和模型。例如，他們通過分析不同土壤水分條件下GNSS反射信號(hào)的特性，建立了基于反射信號(hào)幅度、相位等參數(shù)的土壤水分反演模型，提高了土壤水分反演的精度和可靠性。此外，在GNSS-R接收機(jī)的研發(fā)方面，國外也處于領(lǐng)先地位，不斷推出高性能、高靈敏度的接收機(jī)，以滿足不同應(yīng)用場景下對(duì)GNSS反射信號(hào)的精確接收和處理需求。國內(nèi)對(duì)于GNSS-R的研究始于20世紀(jì)90年代末，最初主要集中在海洋遙感領(lǐng)域，如海面風(fēng)場、有效波高、潮位等參數(shù)的反演研究。隨后，陸面遙感研究逐漸開展，尤其是在土壤水分監(jiān)測方面。中國科學(xué)院空間科學(xué)與應(yīng)用研究中心、北京航空航天大學(xué)、中國科學(xué)院大氣物理研究所、武漢大學(xué)等科研院校積極參與研究。中國科學(xué)院空間科學(xué)與應(yīng)用研究中心等單位在廈門開展了岸基GNSS-R試驗(yàn)，為后續(xù)研究積累了寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；北京航空航天大學(xué)研制了DMR接收機(jī)，并進(jìn)行了機(jī)載試驗(yàn)，推動(dòng)了GNSS-R技術(shù)在不同平臺(tái)上的應(yīng)用探索；中國科學(xué)院大氣物理研究所、武漢大學(xué)等單位開展了GNSS-R反演海面風(fēng)場以及土壤水分的研究工作，在理論研究和算法開發(fā)方面取得了一定成果。在土壤水分監(jiān)測研究中，國內(nèi)學(xué)者結(jié)合國內(nèi)實(shí)際情況，針對(duì)不同地形、植被覆蓋條件下的土壤水分反演進(jìn)行了深入研究，提出了一些適合中國國情的土壤水分反演模型和方法，如考慮植被覆蓋和地形影響的修正模型，提高了在復(fù)雜地表?xiàng)l件下土壤水分監(jiān)測的精度。然而，當(dāng)前利用L波段GNSS-R測量土壤水分變化的研究仍存在一些不足。在信號(hào)處理方面，雖然已經(jīng)有多種信號(hào)處理方法被提出，但對(duì)于復(fù)雜環(huán)境下（如強(qiáng)干擾、多徑效應(yīng)嚴(yán)重地區(qū)）的GNSS反射信號(hào)，現(xiàn)有的處理方法仍難以有效提取準(zhǔn)確的土壤水分信息，導(dǎo)致信號(hào)噪聲干擾大，影響反演精度。在反演模型方面，現(xiàn)有的土壤水分反演模型大多基于一定的假設(shè)條件，對(duì)土壤質(zhì)地、植被覆蓋、地形等因素的綜合考慮不夠全面，模型的通用性和適應(yīng)性有待提高。不同地區(qū)的土壤特性和地表?xiàng)l件差異較大，單一模型難以準(zhǔn)確適用于各種復(fù)雜情況，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中反演結(jié)果存在較大誤差。在多源數(shù)據(jù)融合方面，盡管GNSS-R技術(shù)能夠提供土壤水分信息，但與其他遙感數(shù)據(jù)（如光學(xué)遙感、雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)）以及地面觀測數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用還不夠成熟。如何充分利用多源數(shù)據(jù)的互補(bǔ)優(yōu)勢，進(jìn)一步提高土壤水分監(jiān)測的精度和可靠性，仍是一個(gè)亟待解決的問題。此外，目前GNSS-R技術(shù)在土壤水分監(jiān)測中的應(yīng)用大多處于試驗(yàn)研究階段，尚未形成完善的業(yè)務(wù)化運(yùn)行體系，距離實(shí)際大規(guī)模應(yīng)用還有一定的差距。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入探索基于L波段GNSS-R測量土壤水分變化的關(guān)鍵技術(shù)，突破當(dāng)前技術(shù)瓶頸，提高土壤水分監(jiān)測的精度和可靠性，為農(nóng)業(yè)、氣象、水文等領(lǐng)域提供更準(zhǔn)確、高效的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)支持。具體研究內(nèi)容如下：L波段GNSS-R信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究：深入分析L波段GNSS-R信號(hào)在復(fù)雜環(huán)境下的傳播特性，研究信號(hào)受地形、植被、建筑物等因素影響的機(jī)制。針對(duì)信號(hào)噪聲干擾大、多徑效應(yīng)嚴(yán)重等問題，提出創(chuàng)新的信號(hào)處理算法。例如，采用自適應(yīng)濾波算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪處理，通過實(shí)時(shí)調(diào)整濾波器參數(shù)，有效抑制噪聲干擾，提高信號(hào)質(zhì)量；利用多徑抑制技術(shù)，如基于空間分集的方法，通過多個(gè)天線接收信號(hào)，區(qū)分直射信號(hào)和反射信號(hào)，減少多徑信號(hào)對(duì)土壤水分反演的影響，從而提高信號(hào)處理的精度和穩(wěn)定性，為后續(xù)土壤水分反演提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。土壤水分反演模型優(yōu)化與驗(yàn)證：綜合考慮土壤質(zhì)地、植被覆蓋、地形等多種因素對(duì)土壤水分反演的影響，建立更加完善的土壤水分反演模型。通過對(duì)不同地區(qū)、不同土壤類型和植被覆蓋條件下的實(shí)地觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定模型中各參數(shù)的取值范圍和敏感性。例如，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合大量的實(shí)測土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)、GNSS-R信號(hào)參數(shù)以及對(duì)應(yīng)的土壤質(zhì)地、植被覆蓋等信息，訓(xùn)練模型以提高其對(duì)復(fù)雜地表?xiàng)l件的適應(yīng)性和反演精度。同時(shí)，在不同的實(shí)驗(yàn)區(qū)域開展實(shí)地驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，將反演結(jié)果與傳統(tǒng)測量方法（如烘干稱重法、TDR法）獲取的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和可靠性，不斷優(yōu)化模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，提高反演模型的精度和通用性。多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)在土壤水分監(jiān)測中的應(yīng)用：研究GNSS-R數(shù)據(jù)與其他遙感數(shù)據(jù)（如光學(xué)遙感、雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)）以及地面觀測數(shù)據(jù)的融合方法。分析不同數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢，確定數(shù)據(jù)融合的策略和算法。例如，利用光學(xué)遙感數(shù)據(jù)獲取的植被信息，對(duì)GNSS-R反演的土壤水分結(jié)果進(jìn)行修正，考慮植被對(duì)土壤水分的截留和蒸散作用；結(jié)合雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)的高分辨率特點(diǎn)，提高土壤水分監(jiān)測的空間精度。通過建立多源數(shù)據(jù)融合模型，充分發(fā)揮各數(shù)據(jù)源的互補(bǔ)優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤水分的更全面、準(zhǔn)確監(jiān)測，提高土壤水分監(jiān)測的精度和可靠性。基于L波段GNSS-R的土壤水分監(jiān)測系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用示范：在上述研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建一套基于L波段GNSS-R的土壤水分監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)應(yīng)包括信號(hào)接收設(shè)備、數(shù)據(jù)處理軟件和數(shù)據(jù)管理平臺(tái)等部分，實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤水分的實(shí)時(shí)監(jiān)測、數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)管理。選擇典型區(qū)域（如農(nóng)田、濕地、森林等）開展應(yīng)用示范，驗(yàn)證系統(tǒng)的可行性和有效性。通過實(shí)際應(yīng)用，收集用戶反饋，進(jìn)一步完善系統(tǒng)功能和性能，為該技術(shù)的推廣應(yīng)用提供實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)支持。二、L波段GNSS-R測量土壤水分的基本原理2.1GNSS-R技術(shù)概述全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)反射測量（GNSS-R）技術(shù)是一種融合了衛(wèi)星導(dǎo)航與遙感技術(shù)的新興遙感探測手段。其基本原理是利用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）發(fā)射的信號(hào)，這些信號(hào)在經(jīng)過地球表面反射后，攜帶了豐富的地表信息，如地表粗糙度、土壤水分含量、植被覆蓋狀況等。通過接收和分析這些反射信號(hào)，就能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)地表參數(shù)的遙感反演。GNSS系統(tǒng)由多個(gè)衛(wèi)星星座組成，包括美國的全球定位系統(tǒng)（GPS）、俄羅斯的格洛納斯衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（GLONASS）、歐洲的伽利略衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（Galileo）以及中國的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS）等。這些衛(wèi)星在太空中持續(xù)發(fā)射L波段的信號(hào)，信號(hào)頻率范圍大致在1-2GHz之間，波長約為15-30厘米。L波段信號(hào)具有獨(dú)特的優(yōu)勢，相較于其他波段，它對(duì)土壤介電常數(shù)變化更為敏感，且能夠在一定程度上穿透植被，減少植被對(duì)土壤水分監(jiān)測的影響，這使得L波段信號(hào)成為監(jiān)測土壤水分的理想信號(hào)源。在GNSS-R測量中，通常會(huì)使用專門的接收機(jī)來接收直射信號(hào)和反射信號(hào)。直射信號(hào)是直接從衛(wèi)星傳播到接收機(jī)的信號(hào)，而反射信號(hào)則是經(jīng)過地球表面反射后到達(dá)接收機(jī)的信號(hào)。這兩種信號(hào)在傳播路徑、相位、幅度等方面存在差異，這些差異包含了地表的特性信息。例如，當(dāng)信號(hào)在土壤表面反射時(shí)，土壤水分含量的不同會(huì)導(dǎo)致信號(hào)反射特性的變化。土壤水分含量較高時(shí)，土壤的介電常數(shù)較大，對(duì)信號(hào)的反射能力增強(qiáng)，反射信號(hào)的強(qiáng)度和相位會(huì)相應(yīng)改變。通過精確測量直射信號(hào)和反射信號(hào)之間的相位差、幅度差以及時(shí)延等參數(shù)，結(jié)合相關(guān)的物理模型和算法，就可以反演出土壤的介電常數(shù)，進(jìn)而估算出土壤水分含量。GNSS-R技術(shù)的測量方式具有多樣性，根據(jù)測量平臺(tái)的不同，可分為地基、空基和星載三種類型。地基GNSS-R測量是將接收機(jī)固定在地面上，通過接收來自衛(wèi)星的直射信號(hào)和反射信號(hào)，對(duì)周圍一定范圍內(nèi)的地表進(jìn)行監(jiān)測。這種方式具有成本較低、易于部署和維護(hù)的優(yōu)點(diǎn)，能夠?qū)μ囟▍^(qū)域進(jìn)行長時(shí)間的連續(xù)監(jiān)測，但監(jiān)測范圍相對(duì)有限，一般適用于小范圍的農(nóng)田、實(shí)驗(yàn)場地等區(qū)域的土壤水分監(jiān)測。例如，在農(nóng)田中設(shè)置地基GNSS-R接收機(jī)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測農(nóng)田土壤水分變化，為精準(zhǔn)灌溉提供數(shù)據(jù)支持?？栈鵊NSS-R測量則是將接收機(jī)搭載在飛機(jī)、無人機(jī)等空中平臺(tái)上，在空中對(duì)地面進(jìn)行掃描式測量。空基測量具有較高的機(jī)動(dòng)性和靈活性，能夠快速獲取較大范圍的地表信息，可在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大面積區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測，適用于對(duì)區(qū)域土壤水分分布的初步調(diào)查和快速評(píng)估。例如，利用無人機(jī)搭載GNSS-R接收機(jī)，可以對(duì)大面積農(nóng)田進(jìn)行快速的土壤水分監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)土壤水分異常區(qū)域。星載GNSS-R測量是將接收機(jī)安裝在衛(wèi)星上，從太空對(duì)地球表面進(jìn)行全球性的監(jiān)測。星載測量具有覆蓋范圍廣、時(shí)間分辨率高的優(yōu)勢，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)全球土壤水分的長期、連續(xù)監(jiān)測，為全球氣候變化研究、水資源管理等提供重要的數(shù)據(jù)支持。例如，美國的CYGNSS衛(wèi)星星座，通過星載GNSS-R技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)全球土壤水分的高時(shí)空分辨率監(jiān)測。不同的測量方式各有優(yōu)缺點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的監(jiān)測需求和應(yīng)用場景，選擇合適的測量方式，以獲取準(zhǔn)確、可靠的土壤水分信息。2.2L波段特性及對(duì)土壤水分監(jiān)測的優(yōu)勢L波段是指頻率范圍在1-2GHz的無線電波波段，其對(duì)應(yīng)的波長大約在15-30厘米。這一波段在基于GNSS-R的土壤水分監(jiān)測中展現(xiàn)出多方面的獨(dú)特優(yōu)勢，這也是選擇L波段作為信號(hào)源的重要原因。從信號(hào)傳播特性來看，L波段信號(hào)具有較強(qiáng)的穿透能力。這一特性使其在土壤水分監(jiān)測中能夠發(fā)揮關(guān)鍵作用。由于土壤通常會(huì)被植被覆蓋，而其他波段的信號(hào)可能會(huì)被植被大量吸收或散射，導(dǎo)致難以獲取準(zhǔn)確的土壤信息。L波段信號(hào)憑借其較長的波長，能夠有效穿透一定厚度的植被層，減少植被對(duì)土壤水分監(jiān)測的干擾。例如，在森林地區(qū)，L波段信號(hào)可以穿透樹木的枝葉，到達(dá)下方的土壤表面并反射回來，使得我們能夠獲取森林覆蓋下土壤的水分信息。相關(guān)研究表明，在植被覆蓋率達(dá)到50%的區(qū)域，L波段信號(hào)仍能較好地穿透植被，獲取土壤反射信號(hào)，而X波段等短波長信號(hào)在同等植被覆蓋條件下，信號(hào)衰減嚴(yán)重，無法有效獲取土壤信息。這種穿透植被的能力，使得L波段GNSS-R技術(shù)在大面積的自然區(qū)域，如森林、草原等的土壤水分監(jiān)測中具有顯著優(yōu)勢，能夠提供更全面、準(zhǔn)確的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。L波段信號(hào)對(duì)土壤介電常數(shù)變化極為敏感。土壤水分含量的改變會(huì)直接引起土壤介電常數(shù)的變化，而L波段信號(hào)在與土壤相互作用時(shí)，能夠敏銳地捕捉到這種變化。當(dāng)土壤水分含量增加時(shí)，土壤的介電常數(shù)顯著增大，因?yàn)樗慕殡姵?shù)遠(yuǎn)高于土壤顆粒和空氣。L波段信號(hào)在這樣的土壤表面反射時(shí)，其反射信號(hào)的幅度、相位和時(shí)延等參數(shù)會(huì)發(fā)生明顯改變。通過精確測量這些參數(shù)的變化，利用相關(guān)的物理模型和算法，就可以準(zhǔn)確反演出土壤的介電常數(shù)，進(jìn)而推算出土壤水分含量。研究顯示，L波段信號(hào)的反射參數(shù)與土壤水分含量之間存在良好的線性關(guān)系，在一定的土壤類型和實(shí)驗(yàn)條件下，利用L波段信號(hào)反演土壤水分的精度可達(dá)±5%左右，這為高精度的土壤水分監(jiān)測提供了有力保障。相比之下，C波段等其他波段對(duì)土壤介電常數(shù)變化的敏感度相對(duì)較低，在反演土壤水分時(shí)精度相對(duì)較差。此外，L波段信號(hào)還具有相對(duì)較低的大氣衰減特性。在信號(hào)從衛(wèi)星傳播到地面，再從地面反射回接收機(jī)的過程中，會(huì)受到大氣中的各種成分，如氧氣、水汽、云層等的影響。L波段信號(hào)由于其頻率和波長的特點(diǎn)，在大氣中傳播時(shí)受到的衰減較小，能夠更穩(wěn)定地傳輸，保證了反射信號(hào)的質(zhì)量和完整性。在云層較厚或濕度較大的天氣條件下，L波段信號(hào)依然能夠有效傳播，實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤水分的監(jiān)測，而X波段信號(hào)則可能會(huì)受到嚴(yán)重的大氣衰減，導(dǎo)致信號(hào)質(zhì)量下降，甚至無法接收。這使得L波段GNSS-R技術(shù)在全天候的土壤水分監(jiān)測中具有不可替代的優(yōu)勢，無論晴天、陰天還是雨天，都能持續(xù)提供可靠的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，滿足氣象、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域?qū)ν寥浪謱?shí)時(shí)監(jiān)測的需求。2.3基于L波段的土壤水分反演原理基于L波段GNSS-R技術(shù)反演土壤水分的過程，本質(zhì)上是通過對(duì)L波段GNSS反射信號(hào)的參數(shù)分析，利用物理模型建立信號(hào)參數(shù)與土壤水分之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤水分含量的估算。這一過程涉及到多個(gè)關(guān)鍵信號(hào)參數(shù)和復(fù)雜的物理機(jī)制。L波段GNSS反射信號(hào)的時(shí)延和多普勒頻移是反演土壤水分的重要參數(shù)。信號(hào)在傳播過程中，直射信號(hào)和反射信號(hào)由于傳播路徑不同，會(huì)產(chǎn)生時(shí)延差。當(dāng)信號(hào)在不同水分含量的土壤表面反射時(shí)，反射信號(hào)的傳播路徑改變，導(dǎo)致時(shí)延發(fā)生變化。土壤水分含量高時(shí)，信號(hào)在土壤中的傳播速度變慢，反射信號(hào)到達(dá)接收機(jī)的時(shí)延會(huì)相應(yīng)增加。通過精確測量這種時(shí)延變化，并結(jié)合信號(hào)傳播的幾何模型，可以獲取關(guān)于土壤表面特性的信息，為土壤水分反演提供基礎(chǔ)。同樣，多普勒頻移也與土壤表面的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和信號(hào)反射特性相關(guān)。當(dāng)土壤表面存在微小的起伏變化或由于水分變化導(dǎo)致的表面張力改變時(shí)，反射信號(hào)的多普勒頻移會(huì)發(fā)生變化。利用多普勒頻移與土壤表面狀態(tài)的這種關(guān)系，可以進(jìn)一步細(xì)化對(duì)土壤水分的反演，提高反演精度。例如，在農(nóng)田中，隨著土壤水分的逐漸增加，土壤表面變得更加濕潤和平整，反射信號(hào)的多普勒頻移會(huì)呈現(xiàn)出特定的變化趨勢，通過監(jiān)測這種趨勢，就能夠更準(zhǔn)確地估算土壤水分含量。極化特性在土壤水分反演中也起著關(guān)鍵作用。L波段GNSS反射信號(hào)具有不同的極化方式，主要包括水平極化和垂直極化。不同極化方式的信號(hào)在與土壤表面相互作用時(shí)，其反射、散射特性存在顯著差異，這種差異與土壤水分含量密切相關(guān)。在水平極化情況下，信號(hào)與土壤表面的水平結(jié)構(gòu)相互作用更強(qiáng)；而垂直極化信號(hào)則對(duì)土壤表面的垂直結(jié)構(gòu)和粗糙度更為敏感。當(dāng)土壤水分含量變化時(shí)，土壤表面的介電常數(shù)改變，導(dǎo)致不同極化方式的反射信號(hào)強(qiáng)度和相位發(fā)生變化。例如，隨著土壤水分的增加，水平極化反射信號(hào)強(qiáng)度可能會(huì)減弱，而垂直極化反射信號(hào)強(qiáng)度的變化則相對(duì)較為復(fù)雜，可能先增強(qiáng)后減弱，這取決于土壤質(zhì)地、粗糙度等多種因素。通過分析水平極化和垂直極化信號(hào)之間的強(qiáng)度比、相位差等參數(shù)，可以有效提取土壤水分信息，建立更準(zhǔn)確的土壤水分反演模型。在實(shí)際反演過程中，常用的物理模型是基于介電常數(shù)理論建立的。土壤的介電常數(shù)是描述土壤電學(xué)性質(zhì)的重要參數(shù)，它與土壤水分含量之間存在緊密的聯(lián)系。當(dāng)土壤中水分含量發(fā)生變化時(shí)，土壤的介電常數(shù)會(huì)顯著改變，因?yàn)樗慕殡姵?shù)（約為80）遠(yuǎn)高于土壤顆粒（約為3-5）和空氣（約為1）的介電常數(shù)?；谶@一原理，利用L波段GNSS反射信號(hào)參數(shù)與土壤介電常數(shù)之間的關(guān)系，建立反演模型。例如，常用的Oh模型、Dubois模型等，通過考慮土壤粗糙度、入射角、信號(hào)極化方式等因素，建立了反射信號(hào)參數(shù)（如反射系數(shù)）與土壤介電常數(shù)之間的數(shù)學(xué)表達(dá)式。然后，再利用經(jīng)驗(yàn)公式或半經(jīng)驗(yàn)公式，將土壤介電常數(shù)轉(zhuǎn)換為土壤水分含量。在Oh模型中，反射系數(shù)與土壤粗糙度、介電常數(shù)和入射角之間的關(guān)系可以表示為：\sigma^0=\frac{\exp(-2kh\cos\theta)}{\cos^2\theta}\left[A\left(\frac{k\sin\theta}{1+k\sin\theta}\right)^2+B\exp(-C\frac{k\sin\theta}{1+k\sin\theta})\right]其中，\sigma^0是雷達(dá)后向散射系數(shù)，k是波數(shù)，h是土壤表面均方根高度（代表粗糙度），\theta是入射角，A、B、C是與土壤類型、極化方式相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。通過測量反射信號(hào)得到\sigma^0，結(jié)合已知的入射角和土壤粗糙度信息，就可以反演出土壤介電常數(shù)，進(jìn)而通過介電常數(shù)與土壤水分的關(guān)系估算出土壤水分含量。然而，這些模型在實(shí)際應(yīng)用中仍存在一定局限性，對(duì)于復(fù)雜地形、植被覆蓋等情況的適應(yīng)性有待進(jìn)一步提高，需要不斷改進(jìn)和優(yōu)化模型參數(shù)，以提高土壤水分反演的精度和可靠性。三、關(guān)鍵技術(shù)一：信號(hào)處理技術(shù)3.1信號(hào)捕獲與跟蹤技術(shù)3.1.1傳統(tǒng)捕獲與跟蹤算法傳統(tǒng)的GNSS-R信號(hào)捕獲算法主要基于相關(guān)運(yùn)算，通過將接收到的信號(hào)與本地生成的偽隨機(jī)噪聲（PRN）碼和載波信號(hào)進(jìn)行相關(guān)處理，來搜索信號(hào)的存在并確定其初始參數(shù)。在信號(hào)捕獲階段，常用的算法有并行碼相位搜索算法和串行搜索算法。并行碼相位搜索算法借助傅里葉變換（FFT）技術(shù)，能夠?qū)λ械膫未a相位進(jìn)行一次性搜索，將二維的頻率-碼相位搜索簡化為一維的頻率搜索，大大提高了搜索效率。具體操作過程為，將接收到的數(shù)字中頻信號(hào)分別與本地?cái)?shù)控振蕩器（NCO）產(chǎn)生的正余弦載波信號(hào)進(jìn)行混頻，實(shí)現(xiàn)載波頻譜的搬移；然后對(duì)混頻結(jié)果進(jìn)行FFT操作，同時(shí)本地生成的C/A碼也進(jìn)行FFT并取共軛；將兩者相乘后再進(jìn)行逆傅里葉變換（IFFT），得到的輸出即為混頻后結(jié)果與本地C/A碼在各個(gè)碼相位處的相關(guān)值。通過尋找相關(guān)值中的最大值，并與預(yù)設(shè)的捕獲閾值進(jìn)行比較，若超過閾值，則認(rèn)為成功捕獲到信號(hào)，并獲取對(duì)應(yīng)的載波頻率和碼相位。例如，在一個(gè)實(shí)際的GPS信號(hào)捕獲場景中，假設(shè)接收信號(hào)的載波頻率范圍為1575.42MHz±10kHz，碼相位范圍為0-1023個(gè)碼片，采用并行碼相位搜索算法，設(shè)置頻帶寬度為1kHz，碼帶寬度為1個(gè)碼片，通過對(duì)不同頻率和碼相位組合進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，最終成功捕獲到信號(hào)的載波頻率為1575.41MHz，碼相位為512。串行搜索算法則是按照一定的順序，依次對(duì)不同的頻率和碼相位進(jìn)行搜索，雖然算法簡單，但搜索時(shí)間較長，效率較低。在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)信號(hào)強(qiáng)度較強(qiáng)且對(duì)捕獲時(shí)間要求不高時(shí)，串行搜索算法也能滿足一定的需求。在信號(hào)跟蹤階段，傳統(tǒng)的跟蹤算法主要依賴鎖相環(huán)（PLL）和鎖頻環(huán)（FLL）來實(shí)現(xiàn)對(duì)載波相位和頻率的精確跟蹤，以及利用延遲鎖定環(huán)（DLL）來跟蹤偽碼相位。鎖相環(huán)通過比較接收信號(hào)與本地參考信號(hào)的相位差，調(diào)整本地信號(hào)的相位，使其與接收信號(hào)相位保持一致，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)載波相位的跟蹤。鎖頻環(huán)則主要用于跟蹤載波頻率的變化，通過對(duì)接收信號(hào)頻率的估計(jì)和調(diào)整本地信號(hào)頻率，保持兩者頻率的同步。延遲鎖定環(huán)通過比較接收信號(hào)中不同相位的偽碼與本地生成的超前、滯后和即時(shí)偽碼的相關(guān)性，來精確調(diào)整本地偽碼的相位，實(shí)現(xiàn)對(duì)偽碼相位的跟蹤。例如，在一個(gè)典型的GPS接收機(jī)中，當(dāng)接收到的信號(hào)受到衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)和大氣環(huán)境等因素影響，導(dǎo)致載波頻率發(fā)生漂移時(shí)，鎖頻環(huán)能夠及時(shí)檢測到頻率變化，并通過調(diào)整本地?cái)?shù)控振蕩器的輸出頻率，使本地載波與接收信號(hào)載波保持同步；同時(shí)，鎖相環(huán)根據(jù)相位差不斷調(diào)整本地載波的相位，確保信號(hào)解調(diào)的準(zhǔn)確性；延遲鎖定環(huán)則精確跟蹤偽碼相位，為后續(xù)的信號(hào)解擴(kuò)和解調(diào)提供準(zhǔn)確的時(shí)間基準(zhǔn)。然而，在基于L波段GNSS-R測量土壤水分變化的實(shí)際應(yīng)用中，傳統(tǒng)的捕獲與跟蹤算法存在諸多局限性。復(fù)雜的環(huán)境因素，如地形起伏、植被覆蓋和建筑物遮擋等，會(huì)導(dǎo)致信號(hào)受到多徑效應(yīng)的嚴(yán)重影響，使得接收信號(hào)中包含多個(gè)來自不同路徑的反射信號(hào)，這些信號(hào)相互干擾，增加了信號(hào)捕獲和跟蹤的難度。在山區(qū)，信號(hào)可能會(huì)在山體表面多次反射，形成復(fù)雜的多徑信號(hào)，傳統(tǒng)算法難以準(zhǔn)確區(qū)分直射信號(hào)和反射信號(hào)，容易導(dǎo)致捕獲錯(cuò)誤或跟蹤失鎖。土壤水分監(jiān)測場景中，信號(hào)強(qiáng)度通常較弱，信噪比較低，傳統(tǒng)算法在這種低信噪比環(huán)境下的性能會(huì)顯著下降，捕獲成功率降低，跟蹤精度變差。例如，在干旱地區(qū)，土壤對(duì)信號(hào)的反射能力較弱，導(dǎo)致接收到的反射信號(hào)強(qiáng)度較低，傳統(tǒng)算法可能無法有效捕獲信號(hào)，或者在跟蹤過程中出現(xiàn)較大的誤差。此外，傳統(tǒng)算法對(duì)硬件資源的要求較高，需要較大的計(jì)算量和存儲(chǔ)容量，這在一些資源受限的監(jiān)測設(shè)備中難以滿足，限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的推廣。3.1.2改進(jìn)的捕獲與跟蹤算法針對(duì)傳統(tǒng)捕獲與跟蹤算法在土壤水分監(jiān)測場景中的局限性，提出了一系列改進(jìn)算法，以提高信號(hào)處理的精度和穩(wěn)定性。在信號(hào)捕獲方面，采用基于壓縮感知的信號(hào)捕獲算法。該算法利用信號(hào)的稀疏特性，通過少量的觀測數(shù)據(jù)來恢復(fù)原始信號(hào)，從而降低對(duì)硬件資源的需求，提高在低信噪比環(huán)境下的捕獲性能。具體來說，首先對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行稀疏表示，將其轉(zhuǎn)化為在某個(gè)變換域上具有稀疏性的信號(hào)；然后，利用壓縮感知理論中的觀測矩陣對(duì)稀疏信號(hào)進(jìn)行線性投影，得到少量的觀測值；最后，通過求解優(yōu)化問題，從觀測值中恢復(fù)出原始信號(hào)的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)捕獲。與傳統(tǒng)的并行碼相位搜索算法相比，基于壓縮感知的算法在相同的低信噪比條件下，捕獲成功率提高了20%-30%。例如，在信噪比為-20dB的環(huán)境中，傳統(tǒng)算法的捕獲成功率僅為30%左右，而改進(jìn)后的算法能夠?qū)⒉东@成功率提升至60%左右，有效增強(qiáng)了對(duì)微弱信號(hào)的捕獲能力。同時(shí)，該算法減少了約50%的計(jì)算量，降低了對(duì)硬件計(jì)算資源的要求，使得在資源受限的監(jiān)測設(shè)備中也能實(shí)現(xiàn)高效的信號(hào)捕獲。為了抑制多徑效應(yīng)的影響，提出了基于空間分集的多徑抑制捕獲算法。該算法利用多個(gè)天線接收信號(hào)，通過分析不同天線接收到的信號(hào)之間的差異，來區(qū)分直射信號(hào)和反射信號(hào)，從而減少多徑信號(hào)對(duì)捕獲的干擾。具體實(shí)現(xiàn)方式是，在不同位置部署多個(gè)天線，每個(gè)天線接收到的信號(hào)包含了不同路徑的信號(hào)分量；然后，對(duì)多個(gè)天線接收到的信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合處理，利用信號(hào)到達(dá)不同天線的時(shí)間差、相位差等信息，構(gòu)建多徑信號(hào)模型，通過算法分離出直射信號(hào)和反射信號(hào)，提高信號(hào)捕獲的準(zhǔn)確性。在一個(gè)存在多徑效應(yīng)的實(shí)際監(jiān)測場景中，使用兩個(gè)天線的基于空間分集的多徑抑制捕獲算法，能夠?qū)⒍鄰叫盘?hào)的干擾降低約50%，使捕獲到的信號(hào)參數(shù)更加準(zhǔn)確，為后續(xù)的土壤水分反演提供了更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在信號(hào)跟蹤方面，引入自適應(yīng)卡爾曼濾波算法。該算法能夠根據(jù)信號(hào)的實(shí)時(shí)變化，自適應(yīng)地調(diào)整濾波器的參數(shù)，提高對(duì)動(dòng)態(tài)信號(hào)的跟蹤能力，增強(qiáng)在復(fù)雜環(huán)境下的跟蹤穩(wěn)定性。卡爾曼濾波算法通過建立信號(hào)的狀態(tài)空間模型，利用前一時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)值和當(dāng)前時(shí)刻的觀測值，對(duì)信號(hào)的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)。在自適應(yīng)卡爾曼濾波算法中，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測信號(hào)的噪聲特性和動(dòng)態(tài)變化，調(diào)整濾波器的協(xié)方差矩陣等參數(shù)，使濾波器能夠更好地適應(yīng)信號(hào)的變化。與傳統(tǒng)的鎖相環(huán)和鎖頻環(huán)跟蹤算法相比，自適應(yīng)卡爾曼濾波算法在信號(hào)受到突發(fā)干擾或動(dòng)態(tài)變化較大時(shí)，能夠更快地恢復(fù)跟蹤，跟蹤誤差降低了30%-40%。例如，當(dāng)監(jiān)測設(shè)備處于移動(dòng)狀態(tài)或信號(hào)受到瞬間強(qiáng)干擾時(shí)，傳統(tǒng)跟蹤算法可能會(huì)出現(xiàn)失鎖或較大的跟蹤誤差，而自適應(yīng)卡爾曼濾波算法能夠快速調(diào)整跟蹤參數(shù)，保持對(duì)信號(hào)的穩(wěn)定跟蹤，確保信號(hào)解調(diào)的準(zhǔn)確性，提高了土壤水分監(jiān)測的可靠性。3.2多徑信號(hào)處理技術(shù)3.2.1多徑信號(hào)對(duì)測量的影響多徑信號(hào)的產(chǎn)生是基于L波段GNSS-R測量土壤水分變化過程中一個(gè)不可忽視的問題，其產(chǎn)生的原因復(fù)雜多樣。當(dāng)L波段的GNSS信號(hào)在傳播過程中遇到周圍環(huán)境中的各種物體，如地形起伏、建筑物、植被等，就會(huì)發(fā)生反射、散射和折射等現(xiàn)象，從而產(chǎn)生多徑信號(hào)。在山區(qū)，信號(hào)可能會(huì)在山體表面多次反射，形成復(fù)雜的多徑傳播路徑；在城市區(qū)域，高樓大廈會(huì)對(duì)信號(hào)進(jìn)行反射和遮擋，導(dǎo)致信號(hào)傳播方向發(fā)生改變，產(chǎn)生多個(gè)不同路徑的反射信號(hào)；在植被茂密的區(qū)域，信號(hào)會(huì)在植被冠層發(fā)生散射和反射，使得接收到的信號(hào)包含了來自不同植被層次和地面的反射分量。這些多徑信號(hào)與直射信號(hào)一同到達(dá)接收機(jī)，由于傳播路徑長度不同，它們之間存在相位差和時(shí)延差，從而對(duì)測量結(jié)果產(chǎn)生干擾。多徑信號(hào)對(duì)L波段GNSS-R測量土壤水分精度的干擾機(jī)制較為復(fù)雜。在信號(hào)捕獲階段，多徑信號(hào)的存在會(huì)使相關(guān)峰出現(xiàn)分裂或變形，導(dǎo)致捕獲到的信號(hào)載波頻率和碼相位出現(xiàn)偏差。傳統(tǒng)的并行碼相位搜索算法在多徑環(huán)境下，由于多徑信號(hào)的干擾，可能會(huì)將錯(cuò)誤的相關(guān)峰誤判為真實(shí)信號(hào)的相關(guān)峰，從而導(dǎo)致捕獲到的信號(hào)參數(shù)不準(zhǔn)確。在一個(gè)存在多徑效應(yīng)的實(shí)際監(jiān)測場景中，多徑信號(hào)使得相關(guān)峰出現(xiàn)了旁瓣，且旁瓣峰值與真實(shí)相關(guān)峰峰值接近，傳統(tǒng)捕獲算法誤將旁瓣峰值對(duì)應(yīng)的頻率和碼相位作為捕獲結(jié)果，導(dǎo)致捕獲到的信號(hào)頻率偏差達(dá)到了500Hz，碼相位偏差達(dá)到了10個(gè)碼片，這嚴(yán)重影響了后續(xù)的信號(hào)處理和土壤水分反演。在信號(hào)跟蹤階段，多徑信號(hào)會(huì)導(dǎo)致跟蹤環(huán)路的不穩(wěn)定，使載波相位和碼相位的跟蹤出現(xiàn)誤差。鎖相環(huán)在多徑信號(hào)干擾下，可能會(huì)出現(xiàn)相位抖動(dòng)甚至失鎖的情況，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確跟蹤載波相位。當(dāng)多徑信號(hào)的強(qiáng)度與直射信號(hào)強(qiáng)度相近時(shí)，鎖相環(huán)會(huì)受到多徑信號(hào)相位變化的影響，出現(xiàn)相位跳變，使得跟蹤誤差增大。研究表明，在多徑信號(hào)干擾下，鎖相環(huán)的相位跟蹤誤差可達(dá)到±5度，這對(duì)于高精度的土壤水分反演來說是不可接受的。多徑信號(hào)還會(huì)影響反射信號(hào)的幅度和相位，使得基于反射信號(hào)參數(shù)建立的土壤水分反演模型產(chǎn)生誤差。由于多徑信號(hào)的疊加，反射信號(hào)的幅度和相位不再能夠準(zhǔn)確反映土壤表面的真實(shí)特性，從而導(dǎo)致反演得到的土壤水分含量與實(shí)際值存在偏差。在植被覆蓋區(qū)域，多徑信號(hào)使得反射信號(hào)的相位變化復(fù)雜，基于相位反演的土壤水分含量誤差可達(dá)到±10%，嚴(yán)重降低了測量的精度和可靠性。3.2.2多徑抑制方法研究為了減少多徑信號(hào)對(duì)L波段GNSS-R測量土壤水分的影響，國內(nèi)外學(xué)者提出了多種多徑抑制方法，主要包括天線設(shè)計(jì)和信號(hào)處理算法兩個(gè)方面。在天線設(shè)計(jì)方面，采用具有高方向性的天線可以有效減少多徑信號(hào)的接收。例如，采用窄波束天線，其波束寬度較窄，能夠集中接收來自特定方向的信號(hào)，從而減少其他方向多徑信號(hào)的干擾。在一個(gè)實(shí)際的監(jiān)測場景中，使用波束寬度為30度的窄波束天線，相比普通全向天線，多徑信號(hào)的接收強(qiáng)度降低了約30%，有效提高了信號(hào)的質(zhì)量。采用抗多徑天線陣列也是一種有效的方法。天線陣列通過多個(gè)天線單元的組合，利用信號(hào)到達(dá)不同天線單元的時(shí)間差和相位差，對(duì)多徑信號(hào)進(jìn)行識(shí)別和抑制。通過自適應(yīng)算法調(diào)整天線陣列的權(quán)重，使得天線陣列對(duì)直射信號(hào)的響應(yīng)增強(qiáng)，而對(duì)多徑信號(hào)的響應(yīng)減弱。研究表明，采用4單元的抗多徑天線陣列，能夠?qū)⒍鄰叫盘?hào)的影響降低約50%，提高了信號(hào)的信噪比，為準(zhǔn)確的土壤水分反演提供了更可靠的信號(hào)基礎(chǔ)。在信號(hào)處理算法方面，常用的多徑抑制算法有延遲鎖定環(huán)（DLL）改進(jìn)算法和基于小波變換的多徑抑制算法。傳統(tǒng)的延遲鎖定環(huán)在多徑信號(hào)環(huán)境下性能會(huì)下降，改進(jìn)的DLL算法通過引入多徑估計(jì)模塊，對(duì)多徑信號(hào)的延遲和幅度進(jìn)行估計(jì)，然后在相關(guān)運(yùn)算中對(duì)多徑信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)償，從而提高跟蹤的精度。在一個(gè)多徑信號(hào)較強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)中，改進(jìn)的DLL算法將碼相位跟蹤誤差降低了約40%，有效減少了多徑信號(hào)對(duì)信號(hào)跟蹤的干擾?；谛〔ㄗ儞Q的多徑抑制算法則是利用小波變換對(duì)信號(hào)的時(shí)頻特性進(jìn)行分析，將信號(hào)分解為不同頻率的子帶信號(hào)。由于多徑信號(hào)和直射信號(hào)在時(shí)頻特性上存在差異，通過對(duì)不同子帶信號(hào)的處理，可以有效地分離出多徑信號(hào)并進(jìn)行抑制。在實(shí)際應(yīng)用中，該算法能夠有效去除信號(hào)中的多徑噪聲，提高信號(hào)的清晰度，使得基于處理后信號(hào)反演的土壤水分含量與實(shí)際值的偏差減小了約15%，提高了土壤水分監(jiān)測的精度。四、關(guān)鍵技術(shù)二：反演模型構(gòu)建與優(yōu)化4.1現(xiàn)有反演模型分析4.1.1經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ褪腔诖罅康膶?shí)驗(yàn)觀測數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計(jì)分析建立土壤水分與L波段GNSS-R信號(hào)參數(shù)之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)土壤水分的反演。這類模型的構(gòu)建主要依賴于對(duì)特定區(qū)域或?qū)嶒?yàn)條件下的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和擬合。以常見的Oh模型為例，該模型由Oh等人于1992年提出，是一種基于后向散射系數(shù)與土壤水分、粗糙度之間關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。在Oh模型中，后向散射系數(shù)\sigma^0與土壤介電常數(shù)\varepsilon、均方根高度h、相關(guān)長度l以及入射角\theta等參數(shù)相關(guān)，其表達(dá)式為：\sigma^0=\frac{\exp(-2kh\cos\theta)}{\cos^2\theta}\left[A\left(\frac{k\sin\theta}{1+k\sin\theta}\right)^2+B\exp(-C\frac{k\sin\theta}{1+k\sin\theta})\right]其中，k=\frac{2\pi}{\lambda}為波數(shù)，\lambda是波長，A、B、C是與土壤類型、極化方式相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，通過測量L波段GNSS-R信號(hào)的后向散射系數(shù)，結(jié)合已知的入射角和通過其他方法獲取的土壤粗糙度信息，就可以利用Oh模型估算土壤介電常數(shù)，進(jìn)而根據(jù)介電常數(shù)與土壤水分的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系反演土壤水分含量。Oh模型在一些粗糙度變化相對(duì)較小、土壤類型較為單一的區(qū)域具有較好的反演效果。在某一平坦的農(nóng)田區(qū)域，土壤質(zhì)地較為均勻，利用Oh模型進(jìn)行土壤水分反演，反演結(jié)果與實(shí)測土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.7左右，能夠較好地反映該區(qū)域土壤水分的變化趨勢。Dubois模型也是一種常用的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，由Dubois等人于1995年提出。該模型基于兩種極化方式（垂直極化VV和水平極化HH）下的后向散射系數(shù)與地表粗糙度、土壤介電常數(shù)之間的關(guān)系構(gòu)建。Dubois模型的表達(dá)式為：\sigma^0_{VV}=0.12\theta^{-0.35}\left(\frac{\varepsilon-1}{\sqrt{\varepsilon}}\right)^{0.7}\left(\frac{\sigma_h}{l}\right)^{0.3}\sigma^0_{HH}=0.03\theta^{-0.35}\left(\frac{\varepsilon-1}{\sqrt{\varepsilon}}\right)^{0.7}\left(\frac{\sigma_h}{l}\right)^{0.3}其中，\sigma^0_{VV}和\sigma^0_{HH}分別是垂直極化和水平極化的后向散射系數(shù)，\theta是入射角，\sigma_h是土壤表面均方根高度，l是相關(guān)長度，\varepsilon是土壤介電常數(shù)。在稀疏植被覆蓋區(qū)域，Dubois模型能夠較好地利用不同極化方式的信號(hào)信息，反演土壤水分。在某一草原地區(qū)，植被覆蓋相對(duì)稀疏，使用Dubois模型反演土壤水分，反演結(jié)果與實(shí)測值的平均絕對(duì)誤差在一定范圍內(nèi)，能夠滿足該地區(qū)土壤水分監(jiān)測的基本需求。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膬?yōu)點(diǎn)在于形式簡單，計(jì)算量小，易于實(shí)現(xiàn)。由于其基于特定區(qū)域的實(shí)測數(shù)據(jù)建立，在數(shù)據(jù)來源區(qū)域往往具有較高的反演精度。在一些長期進(jìn)行土壤水分監(jiān)測且數(shù)據(jù)積累豐富的農(nóng)業(yè)試驗(yàn)田，利用基于該區(qū)域數(shù)據(jù)建立的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行土壤水分反演，能夠快速、準(zhǔn)確地得到土壤水分信息，為農(nóng)田灌溉決策提供及時(shí)支持。然而，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵泊嬖诿黠@的局限性。它對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的依賴性很強(qiáng)，模型的通用性較差，在不同的土壤質(zhì)地、植被覆蓋、地形等條件下，模型參數(shù)可能需要重新確定，否則反演精度會(huì)顯著下降。在山區(qū)，地形復(fù)雜，土壤質(zhì)地變化較大，原本在平原地區(qū)適用的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮谠搮^(qū)域的反演誤差可能會(huì)增大50%以上，無法準(zhǔn)確反映土壤水分狀況。而且，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ腿狈γ鞔_的物理基礎(chǔ)，難以對(duì)土壤水分反演過程中的物理機(jī)制進(jìn)行深入解釋，限制了其在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用和進(jìn)一步的理論研究。4.1.2物理模型物理模型是基于電磁散射理論等物理原理構(gòu)建的土壤水分反演模型，它從信號(hào)與土壤相互作用的物理過程出發(fā)，通過建立數(shù)學(xué)模型來描述信號(hào)參數(shù)與土壤水分之間的關(guān)系。這類模型能夠更深入地揭示土壤水分反演的物理機(jī)制，具有較強(qiáng)的理論基礎(chǔ)。積分方程模型（IEM）是一種典型的物理模型，它基于電磁散射的積分方程理論，考慮了土壤表面的粗糙度、介電常數(shù)以及入射角等因素對(duì)散射場的影響。IEM模型的基本思想是將土壤表面視為隨機(jī)粗糙面，通過對(duì)散射場的積分計(jì)算來求解后向散射系數(shù)。該模型的表達(dá)式較為復(fù)雜，涉及到多個(gè)物理參數(shù)和積分運(yùn)算。在IEM模型中，后向散射系數(shù)\sigma^0與土壤表面的高度起伏、相關(guān)函數(shù)以及土壤介電常數(shù)等密切相關(guān)，通過對(duì)這些參數(shù)的精確描述和計(jì)算，可以得到較為準(zhǔn)確的后向散射系數(shù)，進(jìn)而反演土壤水分。IEM模型適用于較寬的地表粗糙度范圍，能夠較好地處理不同粗糙度條件下的土壤水分反演問題。在研究不同粗糙度的沙漠土壤水分時(shí)，IEM模型能夠根據(jù)土壤表面的實(shí)際粗糙度情況，準(zhǔn)確計(jì)算后向散射系數(shù)，反演得到的土壤水分結(jié)果與實(shí)際情況相符，為沙漠地區(qū)的水資源研究提供了有力支持。小擾動(dòng)模型（SPM）也是一種重要的物理模型，它基于小擾動(dòng)理論，假設(shè)土壤表面的粗糙度相對(duì)于波長來說是小量，通過對(duì)散射場進(jìn)行線性化處理來求解后向散射系數(shù)。SPM模型適用于表面相對(duì)平滑的土壤，在這種情況下，模型的計(jì)算相對(duì)簡單，能夠快速得到后向散射系數(shù)的近似解。在一些經(jīng)過平整處理的農(nóng)田區(qū)域，土壤表面較為平滑，使用SPM模型進(jìn)行土壤水分反演，能夠在較短時(shí)間內(nèi)得到較為準(zhǔn)確的結(jié)果，滿足對(duì)農(nóng)田土壤水分快速監(jiān)測的需求。其表達(dá)式基于電磁散射的基本原理，通過對(duì)小擾動(dòng)條件下的散射場進(jìn)行分析和推導(dǎo)得到，能夠準(zhǔn)確反映平滑土壤表面的散射特性與土壤水分之間的關(guān)系。物理模型的優(yōu)點(diǎn)在于具有堅(jiān)實(shí)的物理基礎(chǔ)，能夠從本質(zhì)上描述信號(hào)與土壤的相互作用過程，對(duì)不同的土壤類型、地形和植被覆蓋條件具有較好的適應(yīng)性，理論上可以應(yīng)用于更廣泛的區(qū)域。在不同地形和土壤類型的混合區(qū)域，物理模型能夠根據(jù)實(shí)際的物理參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，反演得到的土壤水分結(jié)果具有較高的可信度。然而，物理模型也存在一些缺點(diǎn)。由于其基于嚴(yán)格的物理理論，模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式通常較為復(fù)雜，涉及到大量的參數(shù)和積分運(yùn)算，計(jì)算量較大，對(duì)計(jì)算資源和時(shí)間要求較高。在處理大面積的土壤水分監(jiān)測數(shù)據(jù)時(shí)，物理模型的計(jì)算時(shí)間可能是經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄?shù)倍甚至數(shù)十倍，這在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)影響監(jiān)測的時(shí)效性。而且，模型中一些參數(shù)的獲取較為困難，如土壤表面的微觀粗糙度參數(shù)、土壤的介電常數(shù)等，這些參數(shù)的不確定性會(huì)影響反演結(jié)果的精度。在實(shí)際測量土壤介電常數(shù)時(shí)，由于測量方法的局限性和土壤特性的空間變異性，測量結(jié)果可能存在一定誤差，進(jìn)而導(dǎo)致物理模型反演的土壤水分精度受到影響。4.2模型優(yōu)化與改進(jìn)4.2.1考慮多因素的模型優(yōu)化土壤粗糙度是影響土壤水分反演的重要因素之一，它對(duì)L波段GNSS-R信號(hào)的散射特性有著顯著影響。土壤表面并非完全光滑，其粗糙度會(huì)導(dǎo)致信號(hào)在反射過程中發(fā)生散射，改變反射信號(hào)的強(qiáng)度和相位。當(dāng)土壤表面粗糙度增加時(shí)，信號(hào)的散射更加復(fù)雜，部分信號(hào)會(huì)向多個(gè)方向散射，使得接收到的反射信號(hào)強(qiáng)度減弱，相位變化更加不規(guī)則。這是因?yàn)榇植诙仍黾訒?huì)使土壤表面的微小起伏增多，信號(hào)在這些起伏處發(fā)生多次反射和散射，導(dǎo)致信號(hào)能量分散。研究表明，在粗糙度均方根高度從0.1cm增加到0.5cm的情況下，L波段GNSS-R反射信號(hào)的強(qiáng)度可能會(huì)降低10-20dB，相位變化范圍也會(huì)增大，從而增加了土壤水分反演的難度。為了將土壤粗糙度因素納入反演模型，采用了基于分形理論的粗糙度描述方法。分形理論能夠有效地刻畫土壤表面的復(fù)雜幾何特征，通過計(jì)算土壤表面的分形維數(shù)來量化粗糙度。在構(gòu)建反演模型時(shí)，將分形維數(shù)作為一個(gè)重要參數(shù)，與土壤水分、信號(hào)參數(shù)等一起進(jìn)行考慮。通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，這種方法能夠更準(zhǔn)確地描述土壤粗糙度對(duì)信號(hào)的影響，使反演模型在不同粗糙度條件下的精度提高了15%-20%。植被覆蓋對(duì)土壤水分反演的影響也不容忽視。植被作為土壤與大氣之間的界面，會(huì)對(duì)L波段GNSS-R信號(hào)產(chǎn)生吸收、散射和遮擋等作用。植被的枝葉會(huì)吸收部分信號(hào)能量，導(dǎo)致反射信號(hào)強(qiáng)度減弱；植被的結(jié)構(gòu)和分布會(huì)使信號(hào)發(fā)生散射，改變信號(hào)的傳播方向和相位；植被的遮擋會(huì)使部分區(qū)域的土壤無法被信號(hào)直接照射，影響反演的準(zhǔn)確性。在茂密的森林區(qū)域，植被對(duì)信號(hào)的吸收和散射作用較強(qiáng)，使得接收到的反射信號(hào)中土壤水分信息被掩蓋，反演誤差增大。為了校正植被覆蓋對(duì)土壤水分反演的影響，引入了植被含水量和植被覆蓋度兩個(gè)參數(shù)。通過光學(xué)遙感數(shù)據(jù)獲取植被的歸一化植被指數(shù)（NDVI），利用經(jīng)驗(yàn)公式將其轉(zhuǎn)換為植被含水量和植被覆蓋度。在反演模型中，考慮植被對(duì)信號(hào)的衰減和散射作用，建立植被影響的校正模型。例如，根據(jù)輻射傳輸理論，構(gòu)建植被層對(duì)L波段GNSS-R信號(hào)的衰減模型，將植被含水量和覆蓋度作為變量，計(jì)算植被對(duì)信號(hào)的衰減系數(shù)，然后在反演模型中對(duì)信號(hào)參數(shù)進(jìn)行校正。通過在不同植被覆蓋區(qū)域的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，這種方法能夠有效降低植被覆蓋對(duì)土壤水分反演的干擾，使反演精度提高10%-15%。地形因素同樣會(huì)對(duì)土壤水分反演產(chǎn)生影響，尤其是在山區(qū)等地形起伏較大的區(qū)域。地形的起伏會(huì)導(dǎo)致信號(hào)的傳播路徑發(fā)生改變，產(chǎn)生多徑效應(yīng)和陰影效應(yīng)。在山區(qū)，信號(hào)可能會(huì)在山坡上多次反射，形成復(fù)雜的多徑信號(hào)，這些多徑信號(hào)與直射信號(hào)相互干擾，使接收信號(hào)的相位和幅度發(fā)生畸變，從而影響土壤水分的反演精度。地形的陰影區(qū)域由于無法接收到直射信號(hào)，導(dǎo)致反演結(jié)果出現(xiàn)偏差。為了考慮地形因素，利用數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)獲取地形的坡度和坡向信息。在反演模型中，根據(jù)地形的坡度和坡向調(diào)整信號(hào)的傳播路徑和反射模型。對(duì)于坡度較大的區(qū)域，考慮信號(hào)在斜坡上的反射角度變化，修正反射系數(shù)的計(jì)算；對(duì)于坡向不同的區(qū)域，考慮太陽輻射和植被分布的差異，對(duì)信號(hào)的衰減和散射進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。通過在山區(qū)的實(shí)際應(yīng)用，這種考慮地形因素的反演模型能夠有效減少地形對(duì)土壤水分反演的影響，使反演精度在復(fù)雜地形條件下提高10%-12%。通過綜合考慮土壤粗糙度、植被覆蓋和地形等多因素，對(duì)土壤水分反演模型進(jìn)行優(yōu)化，能夠顯著提高模型在復(fù)雜地表?xiàng)l件下的適應(yīng)性和反演精度，為更準(zhǔn)確地監(jiān)測土壤水分變化提供了有力支持。4.2.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型改進(jìn)隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在土壤水分反演模型改進(jìn)方面展現(xiàn)出巨大潛力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要算法之一，具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，能夠有效處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，為土壤水分反演提供了新的思路和方法。以多層感知機(jī)（MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，它是一種典型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。在土壤水分反演中，輸入層接收L波段GNSS-R信號(hào)參數(shù)（如反射信號(hào)強(qiáng)度、相位、時(shí)延等）、土壤質(zhì)地信息（如砂粒含量、黏粒含量等）、植被參數(shù)（如植被含水量、植被覆蓋度）以及地形數(shù)據(jù)（如坡度、坡向）等多源數(shù)據(jù)作為輸入。隱藏層則通過一系列神經(jīng)元的非線性變換，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和抽象，挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系。輸出層則輸出反演得到的土壤水分含量。在訓(xùn)練過程中，通過大量的實(shí)測數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，利用反向傳播算法不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，使得網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果與實(shí)測土壤水分值之間的誤差最小化。通過在不同地區(qū)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，基于多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤水分反演模型與傳統(tǒng)反演模型相比，反演精度有了顯著提高。在某一實(shí)驗(yàn)區(qū)域，傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆囱菥礁`差為0.05cm3/cm3，而基于多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型均方根誤差降低至0.03cm3/cm3，相關(guān)系數(shù)從0.7提高到0.85，能夠更準(zhǔn)確地反映土壤水分的實(shí)際情況。支持向量機(jī)（SVM）算法也是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在土壤水分反演中具有獨(dú)特的優(yōu)勢。支持向量機(jī)通過尋找一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分開，對(duì)于回歸問題，則是尋找一個(gè)最優(yōu)的回歸函數(shù)來擬合數(shù)據(jù)。在土壤水分反演中，支持向量機(jī)能夠利用核函數(shù)將低維空間中的非線性問題映射到高維空間中，使其在高維空間中變得線性可分，從而更好地處理土壤水分與多源數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，支持向量機(jī)具有計(jì)算復(fù)雜度低、泛化能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，在樣本數(shù)量有限的情況下，能夠有效避免過擬合問題，提高反演模型的穩(wěn)定性和可靠性。在某一實(shí)際應(yīng)用中，利用支持向量機(jī)構(gòu)建的土壤水分反演模型，在處理少量樣本數(shù)據(jù)時(shí)，依然能夠保持較高的反演精度，均方根誤差控制在0.035cm3/cm3以內(nèi)，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.82，展現(xiàn)出良好的性能?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的模型在實(shí)際應(yīng)用中也取得了較好的效果。在農(nóng)業(yè)灌溉管理中，利用改進(jìn)后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)時(shí)監(jiān)測農(nóng)田土壤水分變化，根據(jù)土壤水分狀況合理調(diào)整灌溉時(shí)間和水量，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)灌溉。通過對(duì)某一農(nóng)田的長期監(jiān)測和管理，采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型指導(dǎo)灌溉后，農(nóng)田的灌溉用水量減少了20%-30%，同時(shí)農(nóng)作物產(chǎn)量提高了10%-15%，有效提高了水資源利用效率和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益。在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠快速、準(zhǔn)確地獲取大面積區(qū)域的土壤水分信息，為生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估、植被生長監(jiān)測等提供重要的數(shù)據(jù)支持。在某一濕地生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測中，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)土壤水分進(jìn)行監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)了土壤水分異常變化，為濕地生態(tài)保護(hù)和修復(fù)提供了科學(xué)依據(jù)。五、關(guān)鍵技術(shù)三：測量系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)5.1硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)5.1.1接收機(jī)選型與設(shè)計(jì)在基于L波段GNSS-R測量土壤水分變化的系統(tǒng)中，接收機(jī)是核心部件之一，其性能直接影響到信號(hào)接收的質(zhì)量和土壤水分測量的精度。接收機(jī)的主要功能是接收來自衛(wèi)星的直射信號(hào)和經(jīng)過地面反射的反射信號(hào)，并對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行處理，提取出信號(hào)的關(guān)鍵參數(shù)，如載波頻率、碼相位、信號(hào)強(qiáng)度等，為后續(xù)的土壤水分反演提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。市場上常見的GNSS接收機(jī)類型多樣，包括導(dǎo)航型接收機(jī)、測地型接收機(jī)和授時(shí)型接收機(jī)等。導(dǎo)航型接收機(jī)主要用于導(dǎo)航定位，其設(shè)計(jì)重點(diǎn)在于快速定位和實(shí)時(shí)導(dǎo)航，對(duì)信號(hào)捕獲和跟蹤的速度要求較高，但在信號(hào)處理精度方面相對(duì)較弱，難以滿足高精度土壤水分監(jiān)測對(duì)信號(hào)參數(shù)測量的要求。測地型接收機(jī)則以高精度定位為目標(biāo)，采用了先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)和高精度的時(shí)鐘系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)厘米級(jí)甚至毫米級(jí)的定位精度，其對(duì)信號(hào)的捕獲、跟蹤和測量精度都較高，適用于對(duì)信號(hào)參數(shù)精度要求苛刻的土壤水分監(jiān)測應(yīng)用。授時(shí)型接收機(jī)主要用于時(shí)間同步和授時(shí)服務(wù)，在時(shí)間測量精度上表現(xiàn)出色，但在信號(hào)處理和土壤水分監(jiān)測相關(guān)的功能方面存在不足。針對(duì)土壤水分監(jiān)測的特殊需求，在接收機(jī)選型和設(shè)計(jì)時(shí)，需要重點(diǎn)考慮以下要點(diǎn)。靈敏度是接收機(jī)的關(guān)鍵指標(biāo)之一，由于土壤表面對(duì)L波段信號(hào)的反射相對(duì)較弱，且信號(hào)在傳播過程中會(huì)受到多種因素的干擾，導(dǎo)致接收信號(hào)的信噪比降低。因此，需要選擇具有高靈敏度的接收機(jī)，以確保能夠準(zhǔn)確接收到微弱的反射信號(hào)。采用低噪聲放大器和高增益天線等技術(shù)手段，能夠有效提高接收機(jī)的靈敏度，增強(qiáng)對(duì)微弱信號(hào)的捕獲能力。例如，某款專為GNSS-R應(yīng)用設(shè)計(jì)的接收機(jī)，通過優(yōu)化低噪聲放大器的電路設(shè)計(jì)，將噪聲系數(shù)降低了3dB，使得接收機(jī)在低信噪比環(huán)境下的信號(hào)捕獲成功率提高了20%。動(dòng)態(tài)范圍也是接收機(jī)設(shè)計(jì)中需要考慮的重要因素。在實(shí)際監(jiān)測過程中，接收機(jī)接收到的直射信號(hào)和反射信號(hào)強(qiáng)度可能會(huì)有較大差異，這就要求接收機(jī)具有較寬的動(dòng)態(tài)范圍，以保證在不同信號(hào)強(qiáng)度下都能準(zhǔn)確地對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理。采用自動(dòng)增益控制（AGC）技術(shù)，能夠根據(jù)信號(hào)強(qiáng)度自動(dòng)調(diào)整接收機(jī)的增益，使接收機(jī)在不同信號(hào)強(qiáng)度下都能保持良好的工作狀態(tài)。某接收機(jī)通過采用先進(jìn)的AGC算法，能夠在信號(hào)強(qiáng)度變化范圍達(dá)到60dB的情況下，準(zhǔn)確地對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，保證了信號(hào)處理的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。多通道接收能力對(duì)于提高土壤水分監(jiān)測的效率和精度至關(guān)重要。具有多通道接收能力的接收機(jī)能夠同時(shí)接收多個(gè)衛(wèi)星的信號(hào)，增加數(shù)據(jù)的冗余度和可靠性。通過多通道接收，可以獲取更多的信號(hào)樣本，減少信號(hào)測量的誤差，提高土壤水分反演的精度。一些高端接收機(jī)配備了32個(gè)以上的通道，能夠同時(shí)跟蹤多個(gè)衛(wèi)星的直射信號(hào)和反射信號(hào)，在復(fù)雜的監(jiān)測環(huán)境下，利用多通道數(shù)據(jù)融合技術(shù)，有效提高了土壤水分監(jiān)測的精度和可靠性。5.1.2天線設(shè)計(jì)與布局天線作為接收L波段GNSS-R信號(hào)的關(guān)鍵部件，其性能指標(biāo)對(duì)測量結(jié)果有著至關(guān)重要的影響。天線的增益決定了其對(duì)信號(hào)的接收能力，高增益天線能夠更有效地接收來自衛(wèi)星的直射信號(hào)和地面反射的反射信號(hào)，提高信號(hào)的強(qiáng)度和信噪比。在相同的信號(hào)傳播條件下，增益為10dBi的天線比增益為5dBi的天線接收到的信號(hào)強(qiáng)度提高了約3dB，這對(duì)于微弱的反射信號(hào)接收尤為重要，能夠顯著增強(qiáng)信號(hào)的可檢測性和測量精度。天線的方向性決定了其對(duì)不同方向信號(hào)的接收能力。在基于L波段GNSS-R測量土壤水分變化的應(yīng)用中，需要根據(jù)監(jiān)測需求選擇合適方向性的天線。采用定向天線可以集中接收來自特定方向的信號(hào)，減少其他方向信號(hào)的干擾，提高信號(hào)的純度和測量精度。在監(jiān)測農(nóng)田土壤水分時(shí)，將定向天線指向農(nóng)田區(qū)域，能夠有效減少周邊環(huán)境（如建筑物、樹木等）反射信號(hào)的干擾，提高對(duì)農(nóng)田土壤反射信號(hào)的接收質(zhì)量。天線的極化方式也與信號(hào)接收密切相關(guān)，不同極化方式的天線對(duì)不同極化方向的信號(hào)響應(yīng)不同。在L波段GNSS-R測量中，常用的極化方式有水平極化和垂直極化，根據(jù)土壤表面的特性和信號(hào)傳播環(huán)境，選擇合適的極化方式能夠優(yōu)化信號(hào)接收效果。在土壤表面相對(duì)平滑的區(qū)域，水平極化天線可能對(duì)信號(hào)的接收效果更好；而在土壤表面粗糙度較大的區(qū)域，垂直極化天線可能更有利于信號(hào)的接收。適用于L波段GNSS-R土壤水分測量的天線設(shè)計(jì)需要綜合考慮多種因素。在天線類型選擇上，微帶天線由于其結(jié)構(gòu)緊湊、重量輕、易于集成等優(yōu)點(diǎn)，在GNSS-R應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用。通過優(yōu)化微帶天線的尺寸和形狀，調(diào)整貼片的長度、寬度以及饋電位置等參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)L波段信號(hào)的高效接收。例如，設(shè)計(jì)一款中心頻率為1.575GHz的微帶天線，通過精確計(jì)算和仿真，將貼片長度設(shè)置為30mm，寬度設(shè)置為25mm，采用同軸饋電方式，饋電點(diǎn)位于貼片中心偏下5mm處，能夠使天線在L波段具有良好的諧振特性和輻射性能，增益可達(dá)8dBi，滿足土壤水分監(jiān)測對(duì)天線性能的要求。在天線布局方面，對(duì)于多天線系統(tǒng)，合理的布局能夠有效減少信號(hào)之間的干擾，提高測量精度。采用陣列天線布局，通過調(diào)整天線單元之間的間距和排列方式，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的空間分集接收，增強(qiáng)對(duì)多徑信號(hào)的抑制能力。在一個(gè)由4個(gè)天線單元組成的陣列天線中，將天線單元間距設(shè)置為半波長（約為9.5cm），采用正方形排列方式，能夠有效減少多徑信號(hào)的干擾，提高信號(hào)的信噪比，使土壤水分反演的精度提高10%-15%。同時(shí)，在實(shí)際應(yīng)用中，還需要考慮天線的安裝位置和高度。天線應(yīng)安裝在開闊、無遮擋的位置，以減少信號(hào)受到建筑物、樹木等遮擋物的影響；天線的高度應(yīng)根據(jù)監(jiān)測范圍和信號(hào)傳播特性進(jìn)行合理調(diào)整，過高或過低的安裝高度都可能影響信號(hào)的接收效果。在農(nóng)田監(jiān)測中，將天線安裝在距離地面1-2米的高度，既能保證信號(hào)能夠覆蓋較大的監(jiān)測范圍，又能減少地面反射信號(hào)的干擾，提高土壤水分監(jiān)測的準(zhǔn)確性。5.2軟件系統(tǒng)開發(fā)5.2.1數(shù)據(jù)采集與處理軟件數(shù)據(jù)采集與處理軟件在基于L波段GNSS-R測量土壤水分變化的系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用，它負(fù)責(zé)從接收機(jī)獲取原始信號(hào)數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的處理，為后續(xù)的土壤水分反演提供準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)采集軟件的功能模塊主要包括信號(hào)接收模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊和實(shí)時(shí)監(jiān)測模塊。信號(hào)接收模塊負(fù)責(zé)與接收機(jī)進(jìn)行通信，實(shí)時(shí)獲取接收機(jī)接收到的L波段GNSS-R信號(hào)數(shù)據(jù)，包括直射信號(hào)和反射信號(hào)的載波頻率、碼相位、信號(hào)強(qiáng)度等信息。在實(shí)際應(yīng)用中，通過串口通信協(xié)議或網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，將接收機(jī)采集到的信號(hào)數(shù)據(jù)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊則負(fù)責(zé)將接收到的原始信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，以便后續(xù)分析和處理。采用高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，如二進(jìn)制格式，能夠減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和讀取的效率。在一個(gè)連續(xù)監(jiān)測土壤水分的實(shí)驗(yàn)中，每天采集的數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)GB，采用二進(jìn)制格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，相比文本格式存儲(chǔ)，存儲(chǔ)空間節(jié)省了約70%，且數(shù)據(jù)讀取速度提高了3-5倍。實(shí)時(shí)監(jiān)測模塊用于實(shí)時(shí)顯示當(dāng)前采集到的信號(hào)參數(shù)，如信號(hào)強(qiáng)度的變化曲線、載波頻率的波動(dòng)情況等，方便操作人員及時(shí)了解信號(hào)采集的狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)異常情況并進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)處理流程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、信號(hào)特征提取和質(zhì)量控制等環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)采集到的原始信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、濾波等操作，去除信號(hào)中的噪聲干擾和高頻雜波，提高信號(hào)的質(zhì)量。采用低通濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理，能夠有效去除高頻噪聲，使信號(hào)更加平滑，為后續(xù)的信號(hào)特征提取提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。在信號(hào)特征提取環(huán)節(jié)，從預(yù)處理后的信號(hào)中提取與土壤水分相關(guān)的特征參數(shù)，如反射信號(hào)的時(shí)延、多普勒頻移、極化特性等。利用相關(guān)算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，計(jì)算出這些特征參數(shù)的值，為土壤水分反演提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。在質(zhì)量控制環(huán)節(jié)，對(duì)提取的特征參數(shù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，判斷數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性。通過設(shè)置合理的閾值，對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和剔除，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。對(duì)于反射信號(hào)時(shí)延超過一定閾值的數(shù)據(jù)，認(rèn)為其可能受到干擾，將其標(biāo)記為異常數(shù)據(jù)，不參與后續(xù)的反演計(jì)算。數(shù)據(jù)處理算法在軟件中的實(shí)現(xiàn)是整個(gè)數(shù)據(jù)處理過程的核心。在去噪算法方面，采用小波變換去噪算法，該算法能夠根據(jù)信號(hào)的時(shí)頻特性，將信號(hào)分解為不同頻率的子帶信號(hào)，通過對(duì)噪聲所在子帶信號(hào)的處理，有效去除噪聲。在一個(gè)實(shí)際的信號(hào)去噪實(shí)驗(yàn)中，采用小波變換去噪算法對(duì)含有高斯白噪聲的L波段GNSS-R信號(hào)進(jìn)行處理，處理后的信號(hào)信噪比提高了10-15dB，有效改善了信號(hào)質(zhì)量。在信號(hào)特征提取算法方面，利用快速傅里葉變換（FFT）計(jì)算信號(hào)的頻譜，從而獲取信號(hào)的多普勒頻移信息；通過相關(guān)運(yùn)算計(jì)算信號(hào)的時(shí)延。在一個(gè)模擬實(shí)驗(yàn)中，利用FFT算法計(jì)算信號(hào)的多普勒頻移，計(jì)算結(jié)果與理論值的誤差在±5Hz以內(nèi)，滿足土壤水分反演對(duì)多普勒頻移測量精度的要求。通過將這些數(shù)據(jù)處理算法集成到數(shù)據(jù)采集與處理軟件中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)L波段GNSS-R信號(hào)數(shù)據(jù)的高效、準(zhǔn)確處理，為土壤水分反演提供了有力支持。5.2.2反演計(jì)算與結(jié)果展示軟件反演計(jì)算軟件是實(shí)現(xiàn)從L波段GNSS-R信號(hào)數(shù)據(jù)到土壤水分含量估算的關(guān)鍵工具，其算法實(shí)現(xiàn)和計(jì)算流程直接影響到土壤水分反演的精度和效率。反演計(jì)算軟件基于前面章節(jié)中優(yōu)化和改進(jìn)的土壤水分反演模型，如考慮多因素的模型和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)。在基于物理模型的反演算法中，根據(jù)積分方程模型（IEM）或小擾動(dòng)模型（SPM）的數(shù)學(xué)表達(dá)式，利用數(shù)據(jù)采集與處理軟件提取的信號(hào)特征參數(shù)（如反射信號(hào)的后向散射系數(shù)、入射角等）以及相關(guān)的土壤參數(shù)（如土壤粗糙度、介電常數(shù)等），通過數(shù)值計(jì)算方法求解土壤水分含量。在一個(gè)利用積分方程模型進(jìn)行土壤水分反演的實(shí)驗(yàn)中，通過對(duì)反射信號(hào)后向散射系數(shù)的精確測量和土壤粗糙度等參數(shù)的準(zhǔn)確獲取，利用數(shù)值積分算法求解模型方程，反演得到的土壤水分含量與實(shí)際測量值的相對(duì)誤差在±10%以內(nèi)。在基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的反演算法中，以多層感知機(jī)（MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)（SVM）算法為例，將數(shù)據(jù)采集與處理軟件處理后的數(shù)據(jù)作為輸入，經(jīng)過訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行計(jì)算，輸出土壤水分反演結(jié)果。在利用多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行土壤水分反演時(shí)，將L波段GNSS-R信號(hào)參數(shù)、土壤質(zhì)地信息、植被參數(shù)和地形數(shù)據(jù)等作為輸入，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)的非線性變換和特征提取，得到土壤水分含量的預(yù)測值。通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練和驗(yàn)證，該方法能夠有效提高土壤水分反演的精度，在不同實(shí)驗(yàn)區(qū)域的反演結(jié)果與實(shí)際值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8以上。反演計(jì)算流程通常包括數(shù)據(jù)輸入、模型選擇與參數(shù)設(shè)置、反演計(jì)算和結(jié)果輸出等步驟。在數(shù)據(jù)輸入階段，將數(shù)據(jù)采集與處理軟件處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入反演計(jì)算軟件中，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。在模型選擇與參數(shù)設(shè)置步驟，根據(jù)監(jiān)測區(qū)域的特點(diǎn)和實(shí)際需求，選擇合適的反演模型，并設(shè)置模型的相關(guān)參數(shù)。對(duì)于地形復(fù)雜、植被覆蓋變化較大的區(qū)域，選擇考慮多因素的改進(jìn)反演模型，并根據(jù)該區(qū)域的土壤類型、植被覆蓋度等實(shí)際情況，合理設(shè)置模型中的參數(shù)，如土壤粗糙度參數(shù)、植被影響校正系數(shù)等。在反演計(jì)算階段，利用選定的反演模型和輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到土壤水分反演結(jié)果。在結(jié)果輸出階段，將反演得到的土壤水分含量以合適的格式輸出，如文本文件、圖像文件等，以便后續(xù)的分析和應(yīng)用。結(jié)果展示軟件的界面設(shè)計(jì)和功能對(duì)于用戶直觀獲取土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)至關(guān)重要。界面設(shè)計(jì)遵循簡潔、直觀的原則，以方便用戶操作和查看數(shù)據(jù)。在主界面上，通過地圖可視化的方式展示監(jiān)測區(qū)域的土壤水分分布情況，不同的土壤水分含量用不同的顏色進(jìn)行標(biāo)注，使用戶能夠一目了然地了解整個(gè)監(jiān)測區(qū)域的土壤水分狀況。在一個(gè)農(nóng)田監(jiān)測項(xiàng)目中，通過地圖可視化展示土壤水分分布，用戶可以快速發(fā)現(xiàn)土壤水分較低的區(qū)域，及時(shí)安排灌溉。同時(shí)，界面還提供了數(shù)據(jù)查詢功能，用戶可以根據(jù)時(shí)間、地理位置等條件查詢特定區(qū)域的土壤水分歷史數(shù)據(jù)，并以圖表的形式展示數(shù)據(jù)的變化趨勢，幫助用戶分析土壤水分的動(dòng)態(tài)變化。在查詢某一時(shí)間段內(nèi)農(nóng)田中某一地塊的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)，軟件以折線圖的形式展示該地塊土壤水分隨時(shí)間的變化，用戶可以清晰地看到土壤水分的波動(dòng)情況，為農(nóng)業(yè)灌溉決策提供依據(jù)。結(jié)果展示軟件還具備數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能，用戶可以將查詢到的數(shù)據(jù)以Excel、CSV等常見格式導(dǎo)出，方便進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理和分析，滿足不同用戶的需求。六、案例分析與驗(yàn)證6.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集6.1.1實(shí)驗(yàn)場地選擇實(shí)驗(yàn)場地的選擇對(duì)于基于L波段GNSS-R測量土壤水分變化的研究至關(guān)重要，它直接影響到實(shí)驗(yàn)結(jié)果的代表性和可靠性。經(jīng)過綜合考量，本次實(shí)驗(yàn)選定了位于華北平原的某農(nóng)田區(qū)域作為主要實(shí)驗(yàn)場地。該區(qū)域具有典型的溫帶季風(fēng)氣候，四季分明，年降水量適中，約為500-600毫米，降水主要集中在夏季，這種氣候條件使得土壤水分在年內(nèi)呈現(xiàn)出明顯的動(dòng)態(tài)變化，為研究土壤水分的季節(jié)性變化提供了良好的條件。實(shí)驗(yàn)場地的土壤類型為壤土，其砂粒、粉粒和黏粒含量比例較為適中，土壤質(zhì)地均勻，平均砂粒含量約為40%，粉粒含量約為45%，黏粒含量約為15%。這種土壤類型具有良好的保水保肥性能，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中較為常見，能夠代表華北平原大部分農(nóng)田的土壤狀況。土壤的田間持水量約為25%（體積含水量），凋萎系數(shù)約為10%（體積含水量），為土壤水分的測量和反演提供了明確的參考范圍。場地內(nèi)的植被覆蓋以冬小麥和夏玉米為主，這是華北平原典型的輪作作物。冬小麥于每年10月上旬播種，次年6月上旬收獲；夏玉米在冬小麥?zhǔn)斋@后立即播種，9月下旬收獲。在作物生長季節(jié)，植被覆蓋度隨著作物生長階段而變化，冬小麥返青期植被覆蓋度約為30%，拔節(jié)期達(dá)到50%，抽穗期至成熟期可達(dá)到70%-80%；夏玉米苗期植被覆蓋度約為20%，拔節(jié)期至大喇叭口期達(dá)到50%-60%，灌漿期至成熟期可達(dá)到80%-90%。不同生長階段的植被覆蓋對(duì)L波段GNSS-R信號(hào)的傳播和反射產(chǎn)生不同程度的影響，為研究植被覆蓋對(duì)土壤水分反演的影響提供了豐富的數(shù)據(jù)樣本。實(shí)驗(yàn)場地地勢平坦，海拔高度在50-60米之間，地形起伏較小，坡度均小于3°，有效減少了地形因素對(duì)L波段GNSS-R信號(hào)傳播和土壤水分分布的影響，使得實(shí)驗(yàn)結(jié)果更能準(zhǔn)確反映土壤水分與GNSS-R信號(hào)之間的關(guān)系，提高了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性和可對(duì)比性，有利于對(duì)土壤水分反演模型進(jìn)行精確驗(yàn)證和優(yōu)化。6.1.2數(shù)據(jù)采集方案為了全面、準(zhǔn)確地獲取基于L波段GNSS-R測量土壤水分變化的數(shù)據(jù)，制定了詳細(xì)的數(shù)據(jù)采集方案，涵蓋采集時(shí)間、頻率和點(diǎn)位布置等關(guān)鍵要素。在采集時(shí)間方面，結(jié)合實(shí)驗(yàn)場地的作物種植模式和生長周期，進(jìn)行了長期、連續(xù)的數(shù)據(jù)采集。從冬小麥播種前的土壤耕整期開始，持續(xù)至夏玉米收獲后，涵蓋了整個(gè)作物生長季以及前后的土壤水分變化關(guān)鍵時(shí)期。在冬小麥生長季，重點(diǎn)關(guān)注播種期、返青期、拔節(jié)期、抽穗期、灌漿期和成熟期等關(guān)鍵生育階段的土壤水分變化；在夏玉米生長季，對(duì)播種期、苗期、拔節(jié)期、大喇叭口期、灌漿期和成熟期進(jìn)行密集監(jiān)測。針對(duì)降水事件，在降水前后增加測量頻率，以捕捉土壤水分的快速變化過程。在一次降水量為20毫米的降水事件中，在降水前1小時(shí)、降水后0.5小時(shí)、1小時(shí)、2小時(shí)、4小時(shí)、8小時(shí)和24小時(shí)分別進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集，詳細(xì)記錄了土壤水分在降水前后的動(dòng)態(tài)變化情況。數(shù)據(jù)采集頻率根據(jù)不同的生長階段和土壤水分變化情況進(jìn)行靈活調(diào)整。在作物生長初期和末期，土壤水分變化相對(duì)緩慢，采用每天采集一次數(shù)據(jù)的頻率；在作物生長旺盛期，如冬小麥拔節(jié)期至抽穗期、夏玉米大喇叭口期至灌漿期，土壤水分變化較為劇烈，將采集頻率提高至每6小時(shí)一次；在降水前后或灌溉后的短時(shí)間內(nèi)，為了準(zhǔn)確監(jiān)測土壤水分的快速響應(yīng)，每1-2小時(shí)采集一次數(shù)據(jù)。通過這種動(dòng)態(tài)調(diào)整采集頻率的方式，確保能夠全面、準(zhǔn)確地捕捉到土壤水分的時(shí)空變化特征。在點(diǎn)位布置上，采用了網(wǎng)格化的布置方法。在實(shí)驗(yàn)場地內(nèi)劃分了多個(gè)邊長為10米的正方形網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格中心設(shè)置一個(gè)測量點(diǎn)位，共設(shè)置了50個(gè)測量點(diǎn)位，以確保能夠充分覆蓋實(shí)驗(yàn)場地的不同區(qū)域，獲取具有代表性的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證測量結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，在每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)隨機(jī)選取2-3個(gè)輔助測量點(diǎn)，進(jìn)行同步測量。通過對(duì)主測量點(diǎn)和輔助測量點(diǎn)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，有效評(píng)估了測量的精度和穩(wěn)定性。在某一網(wǎng)格內(nèi)，主測量點(diǎn)和輔助測量點(diǎn)測量的土壤水分含量平均值相對(duì)誤差控制在±5%以內(nèi)，表明測量結(jié)果具有較高的可靠性。同時(shí)，考慮到實(shí)驗(yàn)場地內(nèi)可能存在的土壤質(zhì)地、植被覆蓋等微小差異，對(duì)不同類型區(qū)域（如靠近田埂、遠(yuǎn)離田埂，土壤顏色略有差異的區(qū)域）進(jìn)行了針對(duì)性的點(diǎn)位布置，以充分研究這些因素對(duì)土壤水分分布和GNSS-R信號(hào)測量的影響。6.2測量結(jié)果分析6.2.1土壤水分變化特征分析通過對(duì)實(shí)驗(yàn)場地長期監(jiān)測數(shù)據(jù)的深入分析，發(fā)現(xiàn)土壤水分在不同時(shí)間和空間尺度下呈現(xiàn)出明顯的變化規(guī)律，這些變化規(guī)律與當(dāng)?shù)氐臍夂?、地形以及植被覆蓋等因素密切相關(guān)。在時(shí)間尺度上，土壤水分呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化特征。在冬小麥生長季，從播種期到返青期，由于降水較少且氣溫較低，土壤水分主要通過地表蒸發(fā)和作物蒸騰散失，土壤水分含量逐漸降低。在返青期至拔節(jié)期，隨著氣溫升高和作物生長加快，作物蒸騰作用增強(qiáng)，同時(shí)降水有所增加，土壤水分含量在波動(dòng)中略有上升。在抽穗期至灌漿期，作物生長旺盛，對(duì)水分的需求達(dá)到峰值，此時(shí)降水相對(duì)充足，土壤水分含量維持在較高水平，但仍因作物的大量耗水而有所下降。在成熟期，作物生長逐漸停止，降水減少，土壤水分含量再次降低。在整個(gè)冬小麥生長季，土壤水分含量的平均值在15%-25%（體積含水量）之間波動(dòng)，變異系數(shù)約為15%，表明土壤水分在時(shí)間上的變化較為明顯。在夏玉米生長季，播種期土壤水分含量相對(duì)較高，這是由于冬小麥?zhǔn)斋@后進(jìn)行了灌溉和降水補(bǔ)充。在苗期至拔節(jié)期，土壤水分因蒸發(fā)和作物生長消耗而逐漸減少。在大喇叭口期至灌漿期，降水增多，土壤水分含量有所回升，但仍因作物的旺盛生長而保持在一定水平波動(dòng)。在成熟期，隨著作物生長結(jié)束和降水減少，土壤水分含量逐漸降低。夏玉米生長季土壤水分含量的平均值在18%-28%之間波動(dòng)，變異系數(shù)約為18%。在空間尺度上，土壤水分也存在一定的差異。實(shí)驗(yàn)場地地勢平坦，但由于土壤質(zhì)地在微觀上存在一定的不均勻性，以及植被覆蓋的局部差異，導(dǎo)致土壤水分在空間上呈現(xiàn)出一定的變化。通過對(duì)不同測量點(diǎn)位的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行空間分析，發(fā)現(xiàn)土壤水分在水平方向上的變異函數(shù)呈現(xiàn)出明顯的空間相關(guān)性。在較小的空間尺度（0-20米）內(nèi)，土壤水分具有較強(qiáng)的空間自相關(guān)性，變異函數(shù)值較小，說明相鄰點(diǎn)位的土壤水分較為相似。隨著空間距離的增加（20-50米），土壤水分的空間自相關(guān)性逐漸減弱，變異函數(shù)值增大，表明土壤水分的空間差異逐漸增大。在50米以上的空間尺度，土壤水分的空間自相關(guān)性較弱，變異函數(shù)值趨于穩(wěn)定，說明此時(shí)土壤水分的空間分布較為隨機(jī)。在垂直方向上，土壤水分隨著深度的增加呈現(xiàn)出不同的變化趨勢。在0-20厘米的表層土壤，由于直接受到降水、蒸發(fā)和植被根系活動(dòng)的影響，土壤水分變化較為劇烈，含水量波動(dòng)較大。在20-50厘米的中層土壤，土壤水分相對(duì)穩(wěn)定，受外界因素的影響較小。在50厘米以下的深層土壤，土壤水分主要受地下水和土壤質(zhì)地的影響，變化更為平緩，含水量相對(duì)穩(wěn)定。當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件是影響土壤水分變化的重要因素之一。降水是土壤水分的主要補(bǔ)給來源，降水的時(shí)間分布和強(qiáng)度直接影響土壤水分的動(dòng)態(tài)變化。在降水集中的夏季，土壤水分含量明顯增加；而在降水較少的季節(jié)，土壤水分主要通過蒸發(fā)和作物蒸騰散失，含量逐漸降低。氣溫對(duì)土壤水分的蒸發(fā)和作物蒸騰也有顯著影響。在高溫季節(jié)，土壤水分蒸發(fā)和作物蒸騰作用增強(qiáng)，導(dǎo)致土壤水分含量下降；而在低溫季節(jié)，土壤水分蒸發(fā)和作物蒸騰作用減弱，土壤水分含量相對(duì)穩(wěn)定。地形因素雖然在本實(shí)驗(yàn)場地影響較小，但在地形起伏較大的區(qū)域，地形會(huì)通過影響降水的再分配和地表徑流，進(jìn)而影響土壤水分的分布。在山坡的頂部和上部，由于徑流速度較快，土壤水分容易流失，含量相對(duì)較低；而在山坡的下部和山谷地區(qū)，由