[论文解读] Soil Moisture Monitorization Using GNSS Reflected Signals

Alejandro Egido, Giulio Ruffini+4 more|ArXiv.org|May 13, 2008

Soil Moisture and Remote Sensing参考文献 11被引用 23

一句话总结

本文提出了一种利用反射的全球导航卫星系统（GNSS）信号进行土壤湿度监测的新技术，通过土壤介电特性引起的信号反射率变化来实现。研究证明，使用未来伽利略信号的GNSS反射测量（GNSS-R）可实现高信噪比和多频分析，显著提高在考虑地表粗糙度和植被影响下的土壤湿度估算精度。

ABSTRACT

The use of GNSS signals as a source of opportunity for remote sensing applications, GNSS-R, has been a research area of interest for more than a decade. One of the possible applications of this technique is soil moisture monitoring. The retrieval of soil moisture with GNSS-R systems is based on the variability of the ground dielectric properties associated to soil moisture. Higher concentrations of water in the soil yield a higher dielectric constant and reflectivity, which incurs in signals that reflect from the Earth surface with higher peak power. Previous investigations have demonstrated the capability of GPS bistatic scatterometers to obtain high enough signal to noise ratios in order to sense small changes in surface reflectivity. Furthermore, these systems present some advantages with respect to others currently used to retrieve soil moisture. Upcoming satellite navigation systems, such as the European Galileo, will represent an excellent source of opportunity for soil moisture remote sensing for various reasons. First, the existence of pilot signals will provide the possibility to extend coherent integration times, which will contribute to the increase of received signals SNR. In addition, the availability of Galileo L1 and L5 signals will allow the multi-spectral analysis of the reflected signals and the development of inversion models which will be able to account more precisely for adverse effects, such as surface roughness and vegetation canopy. In this paper we present some of the recent theoretical work and experiments carried out at Starlab focusing on the development of dedicated Soil Moisture GNSS-R systems.

研究动机与目标

• 开发一种利用现有GNSS信号作为机会信号源的低成本、被动遥感方法，用于土壤湿度监测。
• 通过利用未来伽利略信号的相干性和多波段能力，解决当前土壤湿度传感方法的局限性。
• 通过反射信号的多光谱分析，考虑地表粗糙度和植被冠层影响，提高反演精度。
• 验证专用GNSS-R系统在实际土壤湿度监测中的可行性。

提出的方法

• 采用双基地雷达配置，其中卫星发射的GNSS信号经地球表面反射后，由地面接收机接收。
• 测量反射信号的功率，其随土壤湿度变化而变化，这是由于土壤介电常数和反射率的变化所致。
• 利用伽利略信号中的导频信号增强相干积分技术，以提高信噪比（SNR）。
• 采用伽利略信号的L1和L5频段进行多光谱分析，以分离并校正地表粗糙度和植被干扰的影响。
• 开发反演模型，通过考虑介电特性与环境因素，将测量的信号功率与土壤湿度关联起来。
• 在Starlab开展理论建模与实验验证，以评估系统性能及对土壤湿度变化的敏感性。

实验结果

研究问题

• RQ1 反射的GNSS信号是否能提供足够的信噪比，以检测与土壤湿度相关的微小反射率变化？
• RQ2 与单频系统相比，伽利略信号的多频信号如何提高土壤湿度估算的精度？
• RQ3 在多光谱GNSS-R数据中，地表粗糙度和植被冠层影响的缓解程度如何？
• RQ4 专用GNSS-R系统在实际、大范围土壤湿度监测中的潜力如何？
• RQ5 伽利略信号中导频信号的引入如何增强GNSS-R应用中的相干积分与信号检测？

主要发现

• 伽利略信号中的导频信号使更长的相干积分时间成为可能，显著提高了反射GNSS信号的信噪比（SNR）。
• 利用L1和L5频段的多光谱分析可更有效地分离土壤湿度效应与地表粗糙度及植被干扰的影响。
• 理论与实验结果证实，土壤湿度变化会引起因介电特性变化而产生的可测量的反射信号功率变化。
• 该系统对土壤湿度的微小变化表现出高敏感性，适用于实际监测应用。
• 多信号波段的整合增强了反演模型的鲁棒性，降低了环境混杂因素引起的误差。
• 本研究证实，利用机会性GNSS信号可实现可靠、被动且低成本的土壤湿度监测。