(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111444593.7 (22)申请日 2021.11.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114186484 A (43)申请公布日 2022.03.15 (73)专利权人 长安大学 地址 710000 陕西省西安市雁塔区南 二环 路中段 (72)发明人 胡羽丰　汪吉　李振洪　 (74)专利代理 机构 西安铭泽知识产权代理事务 所(普通合伙) 61223 专利代理师 韩晓娟 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (56)对比文件 US 2021285895 A1,2021.09.16 彭丽春等.FY -3A/MWRI数据反演半干旱 地区 土壤湿度的研究. 《北京大 学学报(自然科 学版)》 .201 1,(第05期),第797-804页. Mohammad M.Al-Khaldi.So il Moisture Retrievals Usi ng CYGNSS Data i n a Time- Series Rati o Method: Progres s Update and Error Analysis. 《IE EE Geoscience and Remote Sensi ng Letters》 .2021,第19卷第1- 5 页. 宋冬生等.机载平台基 于全球卫星定位系统 的土壤湿度遥感. 《东北林业大 学学报》 .20 07, (第05期),第94-96页. 丰秋林等.BP神经网络 辅助的GNS S反射信号 土壤湿度反演. 《测绘科 学》 .2018,(第08 期),第 161-166页. Mary Mor ris.A novel approach to monitoring wetland dynamics usi ng CYGNSS: Everglades case study. 《Remote Sensi ng of Environment》 .2019,第23 3卷第1-10页. 梁勇.地表粗 糙度影响下的GNS S-R土壤湿度 反演仿真 分析. 《武汉大 学学报信息科 学版》 .2018,第43卷(第10期),第1546 -1552页. 审查员 余艳丽 (54)发明名称 一种适用 于高海拔地区的地表土壤湿度遥 感反演方法 (57)摘要 本发明提供了一种适用于高海拔地区的地 表土壤湿度遥感反演方法， 属于土壤湿度测量领 域。 本发明基于新兴的CYGNSS 星载GNSS ‑R数据结 合SMAP土壤湿度产品和其他多源辅助数据诸如 经纬度、 土地覆 盖类型、 归一化差分植被指数、 高 程高度以及 表面粗糙度， 利用人工神经网络实现 高海拔区域土壤湿度的反演， 几乎能够全天提供 地表土壤湿度数据， 且能够反演出地表土壤湿度 的长时间序列的变化趋势 。 本专利未对CYGNSS做 过多的质量控制， 以达到在高海拔区域保留数据 量的目的。 加入海拔高度、 经纬度等辅助数据且 采用人工神经网络进行建模能在高海拔地区能以较低的信号质量 正确反演得到地表土 壤湿度。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 114186484 B 2022.07.12 CN 114186484 B 1.一种适用于高海拔 地区的地表土壤 湿度遥感反演方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取待测地区的全球导 航卫星系统反射测量信息和土壤 湿度的遥感信息； 通过全球导 航卫星系统反射测量信息计算待测地区的地表反射 率Γrl； 所述获取待测地区的地表反射 率Γrl的步骤包括， 通过下式表示GNS S的反射天线接收的散射信号 其中， 为GNSS接收机的有效辐射功率； Gt为GNSS发射天线的增益； Gr为GNSS接收天线 的增益； Rts为GNSS地表镜面反射点到发射点的距离； Rsr为GNSS地表镜面反射点到接收点的 距离； λ为散射信号的波长； 对散射信号 进行变形 得到地表反射 率Γrl的表达如下， 以地表反射率Γrl为第一影响因素， 结合遥感信息和待测地区的信息， 进行预处理， 生 成数据集； 所述待测地区的信息包括待测地区的经纬度； 所述进行 预处理的步骤 包括： 采用分辨率为36km的EASE ‑Grid 2.0网格， 以经纬度作为网格横纵坐标， 形成数据坐标 系； 将每个坐标点的地表反射 率引入数据坐标系， 完成预处 理； 通过数据集对人工神经网络模型进行训练得到 土壤湿度模型。 2.根据权利要求1所述的适用于高海拔地区的地表土壤湿度遥感反演方法， 其特征在 于， 还包括： 以地表反射 率为第一影响因素， 结合待测地区的信息， 进行 预处理， 生成测试集； 将测试集输入土壤 湿度模型输出土壤 湿度。 3.根据权利要求1所述的适用于高海拔地区的地表土壤湿度遥感反演方法， 其特征在 于， 所述待测地区的信息包括： 待测地区的经纬度； 待测地区的土地覆盖类型； 待测地区的归一 化差分植被指数； 测试的月份； 待测地区的高程高度； 待测地区的土地的表面 粗糙度。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114186484 B 2一种适用于高海拔地区的地表土壤湿 度遥感反演 方法 技术领域 [0001]本发明属于土壤湿度测量领域， 具体涉及 一种适用于高海拔地区的地表土壤湿度 遥感反演方法。 背景技术 [0002]地表土壤湿度对全球水循环以及能量交换有着重要的影响， 是水土灾害产生和演 化的一个关键因子， 因此成为监测干旱和洪涝的重要指标。 目前 的地表土壤湿度监测的主 要技术手段包括传统法、 光学遥感法和微波遥感法。 传统的土壤湿度监测方法如烘干 法、 时 域反射仪法等能获取较为准确的土壤水分观测值， 但这类方法需要定时、 定点测量， 时空分 辨率较低， 并且需要大量的人力物力。 光学遥感反演土壤湿度 受云、 大气影响严重， 地表穿 透能力差， 时间分辨率低。 微波遥感方法能够全天候大范围观测， 但重访时间较长， 空间分 辨率较低。 目前已有的CYGNSS反演土壤湿度的方法在高海拔地区数据稀缺， 并且现有卫星 遥感土壤 湿度产品时间连续 性较差。 发明内容 [0003]为了克服上述现有技术存在的不足， 本发明提供了一种适用于高海拔地区的地表 土壤湿度遥感反演方法。 [0004]为了实现上述目的， 本发明提供如下技 术方案： [0005]一种适用于高海拔 地区的地表土壤 湿度遥感反演方法， 包括以下步骤： [0006]获取待测地区的全球导 航卫星系统反射测量信息和土壤 湿度的遥感信息； [0007]通过全球导 航卫星系统反射测量信息计算待测地区的地表反射 率； [0008]以地表反射率Γrl(db)为第一影响因素， 结合遥感信息和待测地区的信息， 进行预 处理， 生成数据集； [0009]通过数据集对人工神经网络模型进行训练得到 土壤湿度模型。 [0010]优选的， 还 包括： [0011]以地表反射 率为第一影响因素， 结合待测地区的信息， 进行 预处理， 生成测试集； [0012]将测试集输入土壤 湿度模型输出土壤 湿度。 [0013]优选的， 所述获取待测地区的地表反射 率Γrl(db)的步骤 包括， [0014]通过下式表示GNS S的反射天线接收的散射信号 [0015] [0016]对散射信号 进行变形 得到地表反射 率Γrl(db)的表达如下， [0017] [0018]其中， 为GNSS接收机的有效辐射功 率； Gt为GNSS发射天线的增益； Gr为GNSS接收说　明　书 1/4 页 3 CN 114186484 B 3